定义:

定义函数时,也相当于定义变量。会把函数体内的代码存入开辟的内存空间中。使用函数时,通过func() 声明是函数,其对应的值为代码。函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可。

特性:

  1. 减少重复代码
  2. 使程序变的可扩展
  3. 使程序变得易维护

在Python中,定义一个函数要使用def语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回。

函数中传入的参数,可以是任意数据类型的值。参数分为实参和形参。

实参和形参

形参变量只有在被调用时才分配内存单元,在调用结束时,即刻释放所分配的内存单元。因此,形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量

实参可以是常量、变量、表达式、函数等,无论实参是何种类型的量,在进行函数调用时,它们都必须有确定的值,以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值,输入等办法使参数获得确定值

我们以自定义一个求绝对值的func函数为例:

def func(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x

注:函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为None

return None可以简写为return

return返回多个值

return x,y

返回值会是一个tuple!但是,在语法上,返回一个tuple可以省略括号,而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple,但写起来更方便。

空函数及其作用

def func1():
pass

pass即执行时什么也不做。但缺少了pass,代码运行就会有语法错误。

定义空函数的意义在于写程序框架时屡清楚需要的各个功能。

小结

定义函数时,需要确定函数名和参数个数;

如果有必要,可以先对参数的数据类型做检查;

函数体内部可以用return随时返回函数结果;

函数执行完毕也没有return语句时,自动return None

函数可以同时返回多个值,但其实就是一个tuple。

 

函数的参数

除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码。

参数检查

调用函数时,如果参数个数不对,Python解释器会自动检查出来,并抛出TypeError。

但是如果参数类型不对,Python解释器就无法帮我们检查。

默认参数

我们仍以具体的例子来说明如何定义函数的默认参数。先写一个计算x2的函数:

def power(x):
return x * x

当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x

>>> power(5)
25
>>> power(15)
225

现在,如果我们要计算x3怎么办?可以再定义一个power3函数,但是如果要计算x4、x5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。

你也许想到了,可以把power(x)修改为power(x, n),用来计算xn,说干就干:

def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s

对于这个修改后的power函数,可以计算任意n次方:

>>> power(5, 2)
25
>>> power(5, 3)
125

但是,这时调用代码只输入x的值就会失败,因为增加了一个参数,导致无法正常调用。

这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:

def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s

这样,当我们调用power(5)时,相当于调用power(5, 2)

>>> power(5)
25
>>> power(5, 2)
25

而对于n > 2的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)

从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:

一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面);

二是如何设置默认参数。

当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。

有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数。

默认参数有个最大的坑,演示如下:

先定义一个函数,传入一个list,添加一个END再返回:

def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L

当你正常调用时,结果似乎不错:

>>> add_end([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'END']
>>> add_end(['x', 'y', 'z'])
['x', 'y', 'z', 'END']

当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:

>>> add_end()
['END']

但是,再次调用add_end()时,结果就不对了:

>>> add_end()
['END', 'END']
>>> add_end()
['END', 'END', 'END']

很多初学者很疑惑,默认参数是[],但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。

原因解释如下:

Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[],因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]了。

所以,定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

注:设计str、None这样的不变对象的意义:因为不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。

可变参数

在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个。

我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……。

要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下:

def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum

但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple:

>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84

如果利用可变参数,调用函数的方式可以简化成这样:

>>> calc(1, 2, 3)
14
>>> calc(1, 3, 5, 7)
84

所以,我们把函数的参数改为可变参数:

def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum

定义可变参数和定义list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数:

>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0

如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做:

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14

这种写法当然是可行的,问题是太繁琐,所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去:

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

这种写法相当有用,而且很常见。

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:

def person(name, age, **kw):
print 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw

函数person除了必选参数nameage外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数:

>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}

也可以传入任意个数的关键字参数:

>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person函数里,我们保证能接收到nameage这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

和可变参数类似,也可以先组装出一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:

>>> kw = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=kw['city'], job=kw['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:

>>> kw = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **kw)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

参数组合

在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数,这4种参数都可以一起使用,或者只用其中某些,但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。

比如定义一个函数,包含上述4种参数:

def func(a, b, c=0, *args, **kw):
print 'a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw

在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

>>> func(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
>>> func(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> func(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> func(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}

最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用该函数:

>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'x': 99}
>>> func(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'x': 99}

所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。

小结

Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。

默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,运行会有逻辑错误!

要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

*args是可变参数,args接收的是一个tuple;

**kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。

以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:

可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过*args传入:func(*(1, 2, 3))

关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过**kw传入:func(**{'a': 1, 'b': 2})

使用*args**kw是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。

全局与局部变量

在子程序中定义的变量称为局部变量,在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
全局变量作用域是整个程序,局部变量作用域是定义该变量的子程序。
当全局变量与局部变量同名时:
在定义局部变量的子程序内,局部变量起作用;在其它地方全局变量起作用。
 
补充:

递归

函数嵌套调用的一种特殊形式。一个函数在调用时,直接或者间接的调用了该函数他自身。

def func():
print('递归测试')
func()

递归的阶段

递归分为两个阶段:递推与回溯

    • 递推
      一层一层推导到最终状态或明确结果。
    • 回溯
      根据最终状态反推出要求的值。

例子:

def age(n):
if age == 1:
return 18
return age(n-1)+2

总结

  1. 递归调用必须有明确的结束条件(不知道循环多少次,但知道结束条件)
  2. 在python中没有尾递归优化,递归的效率不高
  3. 进入下一次递归时,问题的规模必须变小
  4. 要把握住在什么情况下要进入递归,或者说在什么条件下应该结束递归。

匿名函数

匿名函数即没有绑定名字的函数,使用一次就被释放掉,所以说匿名函数的应用场景:某个功能只用一次就结束了。

语法

关键字 lambda
格式 lambda variables:语句

例子:

def f1(n):
return n**2
#写成匿名函数后:
f2=lambda n:n**2

用lambda

month_money = {
'jinyudong':11000,
'test':9999,
'No1':23456,
}
print(sorted(month_money,key=lambda k:salaries[k]))

二分法

用二分法就是先找到位于中间的值,即22,然后用22和需要的值进行比较。大于该值则取后半截列表,再从后半截取一个中间值,即73。正好是需要的值。

二分法的前提是数字必须是正向排序好的。

l=[2,4,6,8,14,22,44,56,73,83,114]
#要从中找出73。
def search(num,l,start=0,stop=len(l)-1):
if start <= stop:
mid=start+(stop-start)//2
print('start:[%s] stop:[%s] mid:[%s] mid_val:[%s]' %(start,stop,mid,l[mid]))
if num > l[mid]:
start=mid+1
elif num < l[mid]:
stop=mid-1
else:
print('find it',mid)
return
search(num,l,start,stop)
else: #如果stop > start则意味着列表实际上已经全部切完,即切为空
print('not exists')
return search(73,l)

三元表达式

name=input('姓名>>: ')
res='superman' if name == 'jinyudong' else 'superman'
print(res)

列表推导式

egg_list=[]
for i in range(10):
egg_list.append('鸡蛋%s' %i)
下面为推导式写法:
egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #2、语法
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
if condition1:
for item2 in iterable2:
if condition2
...
for itemN in iterableN:
if conditionN:
res.append(expression) #3、优点:方便,改变了编程习惯,可称之为声明式编程

生成器表达式

#1、把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式

#2、示例:从直接给一筐鸡蛋,变成用的时候下蛋,这也是生成器的特性
>>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
>>> chicken
<generator object <genexpr> at 0x10143f200>
>>> next(chicken)
'鸡蛋0'
>>> list(chicken) #因chicken可迭代,因而可以转成列表
['鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4',] #3、优点:省内存,一次只产生一个值在内存中

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