python中的自定义函数

Posted 2020-09-01

1格式：

         deffunctionName(参数列表):

                   方法体

例子1：

>>>def greet_user():
        print(“hello”)
>>>greet_user()
hello

例子2：

>>>def greet_user(username):  #username形参
        print(“hello,”+ username+“!”)
>>>greet_user(“zhangsan”)   #zhangsan 实参
hello, zhangsan!

2传递实参

鉴于函数定义中可能包含多个形参，因此在函数调用中也可能包含多个实参。向函数中传递实参的方式很多，可以使用位置实参，这要求实参的顺序和形参的顺序相同；也可以使用关键字形参，其中的每个实参都有变量名和值组成；还可以使用列表和字典。

                                                       

（1）位置实参

         要求实参的顺序和形参的顺序相同

         例子：

     

    def describe_pet(animal_type,pet_name):
        print(“\n I have a”+animal_type+”.”)
        print(“My ”+animal_type+”’sname is ”+pet_name+”.”)
    describe_pet(‘hamster’,’harry’)

         当两个参数的位置交换后，表达的意思就会出现错误。

         这种传参方式应该是最好理解的，大部分语言都是这种传参方式。

（2）默认参数

编写函数时，可给每个形参指定默认值。在调用函数中给形参提供了实参时，Python将使用指定实参，否则使用默认值。

def describe_pet(pet_name，animal_type=‘dog’):
      print(“\n I have a ”+animal_type+”.”)
      print(“My ”+animal_type+”’sname is ”+pet_name+”.”

 

注意：在使用默认参数时，在形参列表中必须先列出没有默认值的形参，再列出有默认值的形参。

当然，默认值不一定是字符串，数字等，同时也支持各种序列。

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L
 
print(f(1))
print(f(2))
print(f(3))

 

输出结果为

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

 

如果你不想调用之间共享的默认设置，你可以这样写

def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

感觉有点像java中单例模式中的懒汉式，虽然不能这么比。

 

（3）关键字实参

         关键字实参是传递给函数的 名称-值对。你直接在实参中将名称和值关联起来，因此向函数传递实参时不会混淆

def parrot(voltage, state=‘a stiff‘, action=‘voom‘,type=‘Norwegian Blue‘):
    print("--This parrot wouldn‘t", action, end=‘ ‘)
    print("ifyou put", voltage, "volts through it.")
    print("--Lovely plumage, the", type)
    print("--It‘s", state, "!")

 

parrot(1000)                                          # 1positional argument
parrot(voltage=1000)                                  # 1 keywordargument
parrot(voltage=1000000,action=‘VOOOOOM‘)             # 2 keywordarguments
parrot(action=‘VOOOOOM‘,voltage=1000000)             # 2 keywordarguments
parrot(‘amillion‘, ‘bereft of life‘, ‘jump‘)        # 3 positional arguments
parrot(‘athousand‘, state=‘pushing up the daisies‘) # 1 positional, 1 keyword

执行后的结果

>>>
===========RESTART: D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
-- This parrotwouldn‘t voom if you put 1000 volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s a stiff!
-- This parrotwouldn‘t voom if you put 1000 volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s a stiff!
-- This parrotwouldn‘t VOOOOOM if you put 1000000 volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s a stiff!
-- This parrotwouldn‘t VOOOOOM if you put 1000000 volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s a stiff!
-- This parrotwouldn‘t jump if you put a million volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s bereftof life !
-- This parrotwouldn‘t voom if you put a thousand volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s pushingup the daisies !

 

但是下面的调用方式会报错:

parrot()                     # 必须的参数没有填入

parrot(voltage=5.0, ‘dead‘)  # 关键字传参后面的一定也是关键字传参

parrot(110, voltage=220)     # 同一个参数传了不同的实参

parrot(actor=‘John Cleese‘)  # 函数定义中没有这个形参。

关键字实参后面不能再有位置实参。

当必填参数没有时，会报错。

当必填参数以位置实参的方式传递时，默认参数可以按照关键字实参的方式传递，也可以以位置实参的方式传递，而且此时，必填参数一定在默认参数前面。

当必填参数以关键字实参方式传递的时候，默认参数传递的时候也一定是以关键字实参方式传递，而且此时与位置无关。

关键字实参的关键字必须是形参中有的，否则会报错。

（4）任意多数目的参数“*”

最不常使用的选项是指定可以使用任意数量的参数调用的函数。这些参数将被裹在一个元组中。在可变数目的参数之前, 零个或更多的正常参数可能会发生。

def write_multiple_items(file, separator, *args):
   file.write(separator.join(args))

 

通常情况下，可变参数将在参数列表中的最后（含有默认参数的时候，默认参数在可变参数后面。另外，传入字典参数也在可变参数之后，因为字典参数也是一种可变参数）。

在可变参数后面的参数，只能以关键字实参的方式传递，而不能使用位置实参传递方式。

def concat(*args, sep="/"):
    return sep.join(args)
 
print(concat("earth", "mars", "venus"))
print(concat("earth", "mars", "venus",sep="."))

结果为：

>>>
===========RESTART: D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
earth/mars/venus
earth.mars.venus

（5）需要字典类型的参数“**”

下面例子中**keywords代表传入字典类型的参数，而且*一定要在**之前。

def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
    print("--Do you have any", kind, "?")
    print("--I‘m sorry, we‘re all out of", kind)
    for arg inarguments:
        print(arg)
    print("-" * 40)
    keys =sorted(keywords.keys())
    for kw in keys:
        print(kw,":", keywords[kw])

可以这样调用

        cheeseshop("Limburger", "It‘s very runny, sir.",
         "It‘s really very, VERY runny, sir.",
          shopkeeper="Michael Palin",
          client="John Cleese",
          sketch="Cheese Shop Sketch")

         

当然结果如下：

 >>>
===========RESTART: D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
-- Do you haveany Limburger ?
-- I‘m sorry,we‘re all out of Limburger
It‘s very runny,sir.
It‘s reallyvery, VERY runny, sir.
----------------------------------------
client : JohnCleese
shopkeeper :Michael Palin
sketch : CheeseShop Sketch

（6）Unpacking Argument Lists（python3.6帮助文档上用的这个词，必应翻译给的翻译是开箱的参数列表，我感觉应该是参数列表的拆包，不够下面还是用了开箱这个词，大家理解下）

         这是与之前把数据组合成list相反的操作，即把list中的数据进行开箱操作，把里面的数据全部取出来使用，有点不好理解，看个例子吧

 

>>> list(range(3,6))
[3, 4, 5]
>>> args=[3,6]
>>> list(range(*args))
[3, 4, 5]
>>> args=(3,6)
>>> list(range(*args))
[3, 4, 5]
    >>>

这里把args中的数据进行开箱操作,把里面的数据作为range的参数列表.很显然,这个开箱操作对于元组也是适用的.

 

另外,也可以对字典执行开箱操作,需要的是两个*号即可.

def parrot(voltage, state=‘a stiff‘,action=‘voom‘):
   print("-- This parrot wouldn‘t", action, end=‘ ‘)
   print("if you put", voltage, "volts through it.", end=‘‘)
   print("E‘s", state, "!")
 
d = {"voltage": "fourmillion", "state": "bleedin‘ demised","action": "VOOM"}
parrot(**d)

 

结果为:

>>>
=========== RESTART:D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
-- This parrot wouldn‘t VOOM if you putfour million volts through it. E‘s bleedin‘ demised !

>>> 

(7)lambda表达式

  可以使用 lambda 关键字创建小的匿名函数。此函数返回其两个参数的总和         lambda a, b:a + b

Lambda 函数可以用于任何函数对象。他们在语法上限于单个表达式。语义上，他们都只是正常的函数定义的语法糖。嵌套的函数定义类似，lambda 函数可以从包含范围引用变量。（之后的文章会详细讲解lambda表达式的相关操作）

def make_incrementor1(n):
    return lambdax:x+n
 
f=make_incrementor1(42)
 
print(f(1))
 
>>>
=========== RESTART:D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
43
>>>

 

(8) Function Annotations函数注解

首先是一个简单的例子

def f(ham:str,eggs:str=‘eggs2‘)->str:
    print("Annotations:",f.__annotations__)
   print("Arguments:",ham,eggs)
   return str(ham)+‘ and ‘ +eggs
s=f(‘abc’)
print(s)

结果：

>>>
=========== RESTART:D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
Annotations: {‘ham‘: <class ‘str‘>,‘eggs‘: <class ‘str‘>, ‘return‘: <class ‘str‘>}
Arguments: abc eggs2
abc and eggs2
>>>

 

函数注解是完全可选的元数据信息，它告诉人们这个函数返回的类型应该是什么类型，函数形参应该是什么类型。但是传入其他类型可能会报错，当然，这并非绝对，只不过是开发者给调用者的一个建议。上面的例子中，即使实参传入数字也是不会报错的。(这段在python3.6帮助文档上的说明看得我很头疼，比较乱，我领会精神写的)

 

注解存储在 __annotations__ 属性中，以字典的形式存在，对其他部分的功能没有任何影响。

参数注释:在参数名称的后面加一个冒号，其后是期待实参的类型。

返回值注解：函数的参数列表外面，冒号前面，加上一个 –>,后面是期待返回的类型。

 

 

本文出自 “枫叶还没红” 博客，请务必保留此出处http://itlearninger.blog.51cto.com/12572641/1900091