Python学习之函数详解

Posted 2020-08-20

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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Python学习之函数详解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

函数是对程序逻辑进行结构化或过程化的一种编程方法。能将整块代码巧妙地隔离成易于管理的小块，这样在以后的python开发中十分重要，可以使你的程序更加简洁，有逻辑，可读性强。

一.函数的调用

Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。可以在交互式环境中用help()查看关于调用函数的相关信息

>>> abs(100)100

>>> help(abs)

Help on built-in function abs in module __builtin__:

abs(...)

abs(number) -> number

Return the absolute value of the argument.

Python中已经有很多非常实用的函数，如果应用的好，可以大大提高效率。

二.定义函数

那么现在一定有小伙伴要问，我们能不能定义自己想要的函数？当然可以。

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。

我们以自定义一个求绝对值的myabs函数为例：

def my_abs(x):

if x >= 0:

return x

else:

return -x

大家可以自己试验一下代码。请注意：

1.Python的缩进规则。

2.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。

Python函数返回值 有两种形式： 1 返回一个值。 2 返回多个值。

现看看 返回一个值 的：

>>>def firstvalue(a,b):

c = a + b

return c>>> print firstvalue(1,2)3

再看看 返回多个值 的：

>>>def secondvalue(a,b):

c = a + b

return (a,b,c)>>> x,y,z = secondvalue(1,2)>>> print ’x=’,x,’y=’,y,’z=’,z

x= 1 y= 2 z= 3

三.函数的参数

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。

默认参数

我们来举一个例子。比如现在我们想要计算x的立方。接着上一节的内容，我们使用多参数函数：

>>>def power(x, n):

s = 1

while n > 0:

n = n - 1

s = s * x

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

这个函数可以计算任意数的n次方。但是请读者试一试输入power（5）你会发现报错，这是因为你只输入了一个参数。

但是如果我们经常使用的只是计算x的立方，为了简化输入，我们可以这样：

>>>def power(x, n=3):

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)：

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。

>>> def func(a,b=7,c=10):... print a,b,c

...>>> func(2)2 7 10>>> func(2,b=5)2 5 10>>> func(2,c=6)2 7 6

其中默认参数有一些坑，提示：（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！比如不能把默认参数定义为可变的list）虽然有办法解决但还是尽量避免。

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。

比如我们计算a平方 + b平方 + c平方 + ……。

def calc(numbers):

sum = 0

for n in numbers:

sum = sum + n * n

return sum

这是想要计算需要把numbers定义成一个list或tuple，才能使用for in循环把list中的数字调用出来用于计算。

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

为了简化这一步，我们使用可变参数。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：

def calc(*numbers):

sum = 0

for n in numbers:

sum = sum + n * n

return sum

这是只需要输入calc（1,2,3）即可。

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。可见*可以把元素变为可变参数从而可以更灵活的使用。

还有其他的参数如 关键字参数 ，和有这几种参数一起使用而得到的 组合参数 。这些就不详细介绍了。（感觉没咋用啊）

比如我们给个组合参数的例子，我们使用默认参数和可变参数：

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

print ’a =’, a, ’b =’, b, ’c =’, c, ’args =’, args>>> func(1, 2)

a = 1 b = 2 c = 0 args = ()>>> func(1, 2, c=3)

a = 1 b = 2 c = 3 args = ()>>> func(1,2,3,’a’,’b’)

a = 1 b = 2 c = 3 args = (’a’, ’b’)

四.几种高阶函数的使用

这一部分可能内容比较复杂，所以我们重点讲解几个用以处理list的高阶函数，来体会Python中函数的意义。Python是一门非常强大的语言，其中有很多功能就7体现在对函数的抽象应用之中。其中变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，比如：

>>> def f(x):

return x+1

>>> a=f>>> a(2)3

那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

一个最简单的高阶函数：

def add(x, y, f):

return f(x) + f(y)

>>> add(-2,-9,abs)

#令a=-2,b=-9,f=abs 11

现在我们可以看出Python中函数是十分抽象的。接下来介绍几种常用的高阶函数。

map

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。所以map是处理序列的有力工具之一。

来个例子：

>>> def add(x):... return x+100... >>> a = [11,22,33]>>> map(add,a)

[111, 122, 133]

即实现了让一个list中所有元素都加上100的操作，同理可以定义别的函数或者使用Python的自带函数导入map中，完成对list中元素的处理。例如：

>>> map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

[’1’, ’2’, ’3’, ’4’, ’5’, ’6’, ’7’, ’8’, ’9’]

reduce

map是将函数应用于list中的每个元素，从而得到一个新的list，而reduce则是将list中的元素利用函数累计运算类似于复合函数。

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

我们来举一个例子，比如我们自己定义一个求和函数。

>>> def add(x, y):... return x + y

...>>> reduce(add, [1,2,3])6

通过使用reduce我们可以使单个函数的功能大大加强。

比如一个二进制转十进制转换器（顺便复习一下）：

a=[]def f(x):

for i in x:

a.append(int(i)) #上面的程序把数字字符串转化为整数的list

def g(x,y): #在这个地方我们可以再定义一个函数

return x*2+y

return reduce(g,a) >>> f(’536’)32

（自己编的程序比较简陋。。）大家可以看到reduce的应用。并发现Python函数定义的灵活性。

filter

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])# 结果: [1, 5, 9, 15]

思考题：请尝试用filter()删除1~100的素数。（以后会有更好的方法）

sorted

排序原理：

排序也是在程序中经常用到的算法。排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。通常规定，对于两个元素x和y，如果认为x < y，则返回-1，如果认为x == y，则返回0，如果认为x > y，则返回1，这样，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。