本函数Python数据容器》两个核心PPT展开,系统梳理了Python编程中函数模块化开发与数据批量处理的关键知识。函数部分聚焦函数的定义、参数、返回值等核心语法,旨在实现代码复用与效率提升;数据容器部分介绍了列表、元组等五大数据容器的特性与操作,解决批量数据存储与处理需求。两者相辅相成,共同构成Python基础编程的核心能力体系,为后续复杂程序开发奠定基础。
一、函数
(一)关键知识点梳理
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函数基础定义
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语法:
def 函数名(传入参数): 函数体; return 返回值 -
核心规则:先定义后使用,参数和返回值可根据需求省略
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示例:通过自定义函数实现字符串长度计算(替代内置
len())
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函数参数与返回值
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参数分类:形式参数(定义时声明)与实际参数(调用时传入),支持任意数量参数
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返回值:通过
return关键字返回结果,函数体遇return终止执行 -
特殊情况:无返回值函数默认返回
None,可用于if判断、变量占位等场景
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函数进阶特性
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说明文档:通过多行注释(
""" 说明内容 """)标注参数、返回值含义,提升代码可读性 -
嵌套调用:函数内部调用其他函数,按"调用优先执行"原则运行
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变量作用域:局部变量(函数内生效)与全局变量(函数内外均生效),
global关键字可在函数内修改全局变量
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综合案例:黑马ATM
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核心逻辑:通过全局变量存储余额与姓名,封装查询、存款、取款、主菜单四大函数
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功能特点:循环运行、操作后返回主菜单、输入错误或退出时终止程序
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二、数据容器
(一)关键知识点梳理
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数据容器分类与共性
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分类:列表(list)、元组(tuple)、字符串(str)、集合(set)、字典(dict)
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共性:均支持
for循环遍历,可通过len()统计元素数量,支持max()/min()等通用操作
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五大容器核心特性与操作
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| 容器类型 | 定义标识 | 核心特点 | 常用操作 | 适用场景 |
| 列表 |[]| 有序、可修改、支持重复元素 |append()/insert()/remove()| 可修改的批量数据存储 |
| 元组 |()| 有序、不可修改、支持重复元素 |index()/count()| 不可篡改的批量数据(如配置信息) |
| 字符串 |""| 有序、不可修改、仅存字符 |replace()/split()/strip()| 文本数据存储与处理 |
| 集合 |{}| 无序、可修改、无重复元素 |add()/remove()/union()| 数据去重、集合运算 |
| 字典 |{key:value}| 无序、可修改、键值对存储 |dict[key]/pop()/keys()| 按key快速检索value(如学生成绩查询) | -
进阶操作:序列切片与通用转换
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序列切片:适用于列表、元组、字符串,语法
序列[起始:结束:步长],支持正向截取与反向倒序 -
类型转换:通过
list()/tuple()/set()/str()实现容器间相互转换 -
通用排序:
sorted()函数对容器排序,返回列表,支持reverse=True降序排列
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综合练习与应用
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典型场景:列表去重、字符串分割与替换、嵌套字典数据检索、集合差集/并集运算
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作业案例:幸运数字筛选(列表元素筛选与移动)、讲师随机分配(列表嵌套与随机操作)
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三、内容关联与学习价值
(一)两者关联
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功能互补:函数封装处理逻辑,数据容器存储处理对象,例如"遍历列表统计元素"需结合
for循环(函数内常用)与列表(数据容器) -
实战结合:ATM案例中,全局变量(本质是简单数据存储)可扩展为字典存储多用户信息,函数处理字典数据的增删改查
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效率提升:数据容器的批量操作(如列表遍历)减少重复代码,函数的封装特性进一步强化代码复用,二者结合实现"高效编码"
(二)学习价值
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基础能力构建:函数是模块化编程的核心,数据容器是数据处理的基础,二者均为Python进阶(如面向对象、框架开发)的必备前提
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实战场景适配:覆盖日常开发80%以上基础场景(如数据存储、功能封装、批量处理)
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编程思维培养:函数培养"模块化拆分"思维,数据容器培养"数据分类存储"思维,助力编写可维护、高效率代码
四、学习建议
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语法强化:通过"定义-调用-修改"三步练习函数参数与返回值,结合实际场景(如计算、筛选)巩固用法
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容器选型:根据"是否有序、是否可修改、是否去重、是否需键值对"四要素选择容器,多做对比练习
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实战结合:尝试将ATM案例与数据容器结合(如用字典存储多用户信息),强化知识联动
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错题积累:重点关注
None类型应用、global关键字使用、集合无序性、字典无下标等易混淆知识点