图解Python 第三篇:Python-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,主要介绍了图解Python 第三篇:Python-函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本节内容一览图
一、函数介绍
1、什么是函数
2、定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:
- 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 ()。
- 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数。
- 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
- 函数内容以冒号起始,并且缩进。
- return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
注意:
- 函数在执行过程中只要遇到return语句,就会停止执行并返回结果,so 也可以理解为 return 语句代表着函数的结束
- 如果未在函数中指定return,那这个函数的返回值为None
3、函数语法:
二、函数参数与局部变量
一览表:
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
1、默认参数
看下面代码
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def stu_register(name,age,country,course): print ( "----注册学生信息------" ) print ( "姓名:" ,name) print ( "age:" ,age) print ( "国籍:" ,country) print ( "课程:" ,course) stu_register( "王山炮" , 22 , "CN" , "python_devops" ) stu_register( "张叫春" , 21 , "CN" , "linux" ) stu_register( "刘老根" , 25 , "CN" , "linux" ) |
发现 country 这个参数 基本都 是"CN", 就像我们在网站上注册用户,像国籍这种信息,你不填写,默认就会是 中国, 这就是通过默认参数实现的,把country变成默认参数非常简单
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def stu_register(name,age,course,country = "CN" ): |
这样,这个参数在调用时不指定,那默认就是CN,指定了的话,就用你指定的值。
另外,你可能注意到了,在把country变成默认参数后,我同时把它的位置移到了最后面,为什么呢?
2、关键参数
正常情况下,给函数传参数要按顺序,不想按顺序就可以用关键参数,只需指定参数名即可,但记住一个要求就是,关键参数必须放在位置参数之后。
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stu_register(age = 22 ,name = ‘alex‘ ,course = "python" ,) |
3、非固定参数
若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数,就可以使用非固定参数
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def stu_register(name,age, * args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式 print (name,age,args) stu_register( "Alex" , 22 ) #输出 #Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空 stu_register( "Jack" , 32 , "CN" , "Python" ) #输出 # Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘) |
还可以有一个**kwargs
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def stu_register(name,age, * args, * * kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式 print (name,age,args,kwargs) stu_register( "Alex" , 22 ) #输出 #Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空 stu_register( "Jack" , 32 , "CN" , "Python" ,sex = "Male" ,province = "ShanDong" ) #输出 # Jack 32 (‘CN‘, ‘Python‘) {‘province‘: ‘ShanDong‘, ‘sex‘: ‘Male‘} |
4、局部变量
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name = "Alex Li" def change_name(name): print ( "before change:" ,name) name = "金角大王,一个有Tesla的男人" print ( "after change" , name) change_name(name) print ( "在外面看看name改了么?" ,name) |
输出
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before change: Alex Li after change 金角大王,一个有Tesla的男人 在外面看看name改了么? Alex Li |
5、全局与局部变量
三、函数基础类型
1、匿名函数
lambda表达式
# ###################### 普通函数 ###################### # 定义函数(普通方式) def func(arg): return arg + 1 # 执行函数 result = func(123) # ###################### lambda ###################### # 定义函数(lambda表达式) my_lambda = lambda arg : arg + 1 # 执行函数 result = my_lambda(123)
匿名函数就是不需要显式的指定函数
#这段代码 def calc(n): return n**n print(calc(10)) #换成匿名函数 calc = lambda n:n**n print(calc(10))
匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return
,返回值就是该表达式的结果
#!/usr/bin/python3 # 可写函数说明 sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2; # 调用sum函数 print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )) print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
小结
Python对匿名函数的支持有限,只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。
- lambda 只是一个表达式,函数体比 def 简单很多。
- lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
- lambda 函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
- 虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
2、递归函数
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数
尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。
遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)
函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。
小结
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。
3、装饰器
小结
在面向对象(OOP)的设计模式中,decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现,而Python除了能支持OOP的decorator外,直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现,也可以用类实现。
decorator可以增强函数的功能,定义起来虽然有点复杂,但使用起来非常灵活和方便
4、内置函数
注:查看详细猛击这里
四、高级特性:
1、生成器generator
Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator
定义:一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator),如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器
第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]
改成()
,就创建了一个generator:
通过next()
函数获得generator的下一个返回值
使用for
循环,因为generator也是可迭代对象
第二种方法。如果一个函数定义中包含yield
关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
2、迭代
如果给定一个list或tuple,我们可以通过for
循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)
在Python中,迭代是通过for ... in
来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的
任何可迭代对象都可以作用于for
循环,包括我们自定义的数据类型,只要符合迭代条件,就可以使用for
循环
3、迭代器Iterator
迭代器是访问集合元素的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。
字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器
可以直接作用于for
循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型,如list
、tuple
、dict
、set
、str
等;
一类是generator
,包括生成器和带yield
的generator function。
这些可以直接作用于for
循环的对象统称为可迭代对象:Iterable
。
可以使用isinstance()
判断一个对象是否是Iterable
对象:
生成器都是Iterator
对象,但list
、dict
、str
虽然是Iterable
,却不是Iterator
。
把list
、dict
、str
等Iterable
变成Iterator
可以使用iter()
函数
特点:
- 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
- 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
- 访问到一半时不能往回退
- 便于循环比较大的数据集合,节省内存
小结
凡是可作用于for
循环的对象都是Iterable
类型;
凡是可作用于next()
函数的对象都是Iterator
类型,它们表示一个惰性计算的序列;
集合数据类型如list
、dict
、str
等是Iterable
但不是Iterator
,不过可以通过iter()
函数获得一个Iterator
对象。
Python的for
循环本质上就是通过不断调用next()
函数实现的
声明:
本人在学习老男孩python自动化网络课程后,结合所学整理做次笔记,本文内容多出
Alex老师博客:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5740985.html
武沛齐老师博客:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5453708.html
感谢老男孩教育老师Alex,武沛齐老师,本文多从二位老师文章中结合整理
感谢麻瓜编程侯爵
http://www.runoob.com/python3/python3-basic-syntax.html
https://python.xiaoleilu.com/100/101.html
http://www.ituring.com.cn/book/1863
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014318435599930270c0381a3b44db991cd6d858064ac0000
以上是关于图解Python 第三篇:Python-函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章