函数
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
定义函数
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。
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
在Python交互环境中定义函数时,注意Python会出现
...
的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到
>>>
提示符下
函数的参数
定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了。Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。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。
位置参数
新的power(x, n)
函数定义没有问题,但是,旧的power(x)调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用。
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)
。
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。
默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。
也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
,意思是,city
参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。
def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
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']
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!
要修改上面的例子,我们可以用None
这个不变对象来实现:
def add_end(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
为什么要设计
str
、
None
这样的不变对象呢?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一个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)
14
*nums
表示把
nums
这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。
关键字参数
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。
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
函数
person
除了必选参数
name
和
age
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name
和age
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:
>>> extra = 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['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:
>>> extra = 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'
命名关键字参数
对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw
检查。
以person()
函数为例,我们希望检查是否有city
和job
参数:
def person(name, age, **kw):
if 'city' in kw:
# 有city参数
pass
if 'job' in kw:
# 有job参数
pass
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收city
和job
作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
和关键字参数**kw
不同,命名关键字参数需要一个特殊分隔符*
,*
后面的参数被视为命名关键字参数。
调用方式如下:
真棒!这8个 Python 小技巧派上用场了!