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python中函数的作用

Python 函数定义以及参数传递

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1.函数定义

#形如def func(args...):

doSomething123

以关键字def 开头,后面是函数名和参数下面是函数处理过程。

举例:

def add( a, b ):

return a+b12

参数可以设定默认值,如:

def add( a, b=10 ): #注意:默认值参数只会运算一次

return a+b12

默认值参数只会运算一次是什么意思?

def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表,每次不带默认值都会指向这块内存

b.append(a) return b

print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ,默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1 ,默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''

结果:

[1]

[1, 2]

[3]

[1, 2, 4]

'''12345678910111213141516

这下明白为什么默认参数只计算一次了吧,函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间,就是第一次计算的空间。

2.参数传递

def func(a, b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12

在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的

func(10,20) #不使用参数名,需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果:a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567

如果函数定义形式如下方式:

def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组

print(args,type(args))

func(10,20)#结果:#(10, 20) class 'tuple'1234567

举一个和上述过程相反的例子:

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

a = (10, 20)

func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果:a=10, b=20123456

总结:*号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成元组,如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素。

另一种定义:

def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict

print(kw, type(kw) )

func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值,使用key=value这种形式#结果:{'b': 20, 'a': 10} class 'dict'12345

相反的例子:

def func(a,b):

print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

d = {'a':10, 'b':20 }

func(**d) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数。12345

def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数

print(args,kw )12

总结:**号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成字典,如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素。

lambda表达式

lambda表达式就是一种简单的函数

形如 f = lambda 参数1,参数2: 返回的计算值

例如:

add = lambda x,y: x+y

print(add(1,2))'''

结果:3

'''12345

Python基础入门-函数的定义与使用

通过关键字def来创建函数,def的作用是实现python中函数的创建

函数定义过程:

函数名+()小括号执行函数

函数体内对全局变量只能读取,不能修改

局部变量,无法在函数体外使用

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名,意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样。

Python其实很简单 第十二章 函数与变量的作用域

在前面已经多次提到函数这个概念,之所以没有解释什么是函数,是因为程序中的函数和数学中的函数差不多,如input()、range()等都是函数,这些都是Python的标准函数,直接使用就可以了。根据需要,用户也可以自定义函数。

12.1 函数

函数的结构:

def 函数名(参数):

函数体

return 返回值

例如:数学中的函数f(x)=2x+5在Python中可以定义如下:

def f(x):

y=2*x+5

return(y)

如果x取值为3,可以使用如下语句调用函数:

f(3)

下面给出完整的程序代码:

def f(x):

y=2*x+5

return(y)

res=f(3)

print(res)

运行结果:11

如上例中的x是函数f(x)的参数,有时也被称为形式参数(简称形参),在函数被调用时,x被具体的值3替换y就是函数的返回值,这个值3也被称为实际参数(简称实参)。

上例中的y是函数f(x)的返回值。并不是所有的函数都有参数和返回值。如下面的函数:

def func():

print('此为无参数传递、无返回值的函数')

func()

输出结果:此为无参数传递、无返回值的函数

可以看出,该函数func()无参数,故调用时不用赋给参数值。

函数也可以有多个参数,如f(x,y)=x²+y²,可用Python语言定义如下:

def f(x,y):

z=x**2+y**2

return z

print(f(2,3)) #调用函数f(x,y)

输出结果:13

也可以通过直接给参数列表中的参数赋值的方法,为参数添加默认值,如果用户赋予参数值,则按照用户赋值执行,否则使用默认值。例如:

def f(x,y=3):

z=x**2+y**2

return z

若调用时参数列表为(2,1),即x赋值为2,y赋值为1:

print(f(2,1))

输出结果为:5

若调用时参数列表为(2),即x赋值为2,y赋值省缺,则y使用默认值:

print(f(2))

输出结果为:13

回调函数,又称函数回调,是将函数作为另一函数的参数。

例如:

def func(fun,m,n):

fun(m,n)

def f_add(m,n):

print('m+n=',m+n)

def f_mult(m,n):

print('m*n=',m*n)

func(f_add,2,3)

func(f_mult,2,3)

输出结果:

m+n= 5

m*n= 6

在f_add(m,n)和f_mult(m,n)被定义前,func(fun,m,n)中的fun(m,n)就已经调用了这两个函数,即“先调用后定义”,这也是回调函数的特点。

如果无法预知参数的个数,可以在参数前面加上*号,这种参数实际上对应元组类型。譬如,参会的人数事先不能确定,只能根据与会人员名单输入:

def func(*names):

print('今天与会人员有:')

for name in names:

print(name)

func('张小兵','陈晓梅','李大海','王长江')

运行后,输出结果为:

今天与会人员有:

张小兵

陈晓梅

李大海

王长江

参数为字典类型,需要在参数前面加上**号。

def func(**kwargs):

for i in kwargs:

print(i,kwargs[i])

func(a='a1',b='b1',c='c1')

输出结果为:

a a1

b b1

c c1

一个有趣的实例:

def func(x,y,z,*args,**kwargs):

print(x,y,z)

print(args)

print(kwargs)

func('a','b','c','Python','is easy',py='python',j='java',ph='php')

输出结果:

a b c # 前三个实参赋给前三个形参

('Python', 'is easy') # *args接收元组数据

{'py': 'python', 'j': 'java', 'ph': 'php'} # **kwargs接收字典数据

12.2 变量的作用域

变量的作用域即变量的有效范围,可分为全局变量和局部变量。

局部变量

在函数中定义的变量就是局部变量,局部变量的作用域仅限于函数内部使用。

全局变量

在主程序中定义的变量就是全局变量,但在函数中用关键字global修饰的变量也可以当做全局变量来使用。

全局变量的作用域是整个程序,也就是说,全局变量可以在整个程序中可以访问。

下面通过实例去讨论:

程序1:

a=1 # a为全局变量

def a_add():

print('a的初值:',a) # 在函数中读取a的值

a_add() # 调用函数a_add()

a+=1 # 主程序语句,a增加1

print('a现在的值是:',a) # 主程序语句,读取a的值

运行结果:

a的初值: 1

a现在的值是: 2

这个结果和我们想象的一样,全局变量a既可以在主程序中读取,也可以在子程序(函数)中读取。

程序2:

a=1

def a_add():

a+=1

print('a的初值:',a)

a_add()

print('a现在的值是:',a)

运行程序1时出现如下错误提示:

UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

意思是:局部变量'a'在赋值之前被引用。

从语法上来讲,该程序没有错误。首先定义了一个全局变量a并赋值为1,又定义了一个函数a_add(),函数内的语句a+=1就是出错的根源,虽然我们的初衷是想让全局变量a的值增加1,但从错误提示看,这个语句中的a并不是全局变量,而是局部变量。看来,在函数中读取全局变量的值是没有问题的(在程序1中已经得到了验证),但要在函数中改变全局变量的值是不行的(在程序2的错误提示a+=1中的a 是局部变量,而非全局变量)。

怎样解决这个问题?

程序3:

a=1

def a_add(x):

x+=1

return x

print('a的初值:',a)

a=a_add(a)

print('a现在的值是:',a)

运行结果:

a的初值: 1

a现在的值是: 2

结果的确是正确的,但在函数a_add(x)中没有调用变量a(没有出现变量a)。

程序4:

a=1

def a_add(a):

a+=1

return a

print('a的初值:',a)

a=a_add(a)

print('a现在的值是:',a)

运行结果:

a的初值: 1

a现在的值是: 2

对比程序4和程序3不难发现,其实程序4只是简单的把函数的参数x变成了a,这个a的实质和程序3中的x还是一样的。这进一步证实,函数中的a是局部变量,与主程序的全局变量a有着本质的区别。

程序5:

a=1

def a_add():

global a

a+=1

print('a的初值:',a)

a_add()

print('a现在的值是:',a)

运行结果:

a的初值: 1

a现在的值是: 2

程序5和程序2相比较,仅仅是在函数中添加了一个定义“global a”,此时的局部变量a就可以当做全局变量使用,由于它和全局变量a同名,自然也就不用区分a究竟是全局变量还是局部变量了,在主程序和该函数内都可以访问、修改变量a的值了。

虽然使用global可使变量使用起来非常方便,但也容易引起混淆,故在使用过程中还是谨慎为好。

12.3 函数的递归与嵌套

递归,就是函数调用它自身。递归必须设置停止条件,否则函数将无法终止,形成死循环。

以计算阶乘为例:

def func(n):

if n==1:

return 1

else:

return n*func(n-1) #func( )调用func( )

print(func(5))

运行结果为:120

嵌套,指在函数中调用另外的函数。这是程序中常见的一种结构,在此不再赘述。

匿名函数

Python中可以在参数前加上关键字lambda定义一个匿名函数,这样的函数一般都属于“一次性”的。

例如:

程序1:这是一个常规的函数定义和调用。

def f_add(x,y):

return x+y

print(f_add(2,3))

输出结果:5

程序2:使用lambda定义匿名函数。

f_add=lambda x,y:x+y

print(f_add(2,3))

输出结果:5

从上面的代码可以看出,使用lambda仅仅减少了一行代码。f_add=lambda x,y:x+y中的f_add不是变量名,而是函数名。程序1和程序2的print( )语句中的参数都是一样的——调用函数f_add( )。所以,匿名函数并没有太多的优点。


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