Python3 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Python3 函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print()。

但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。

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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。

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语法

Python 定义函数使用 def 关键字,一般格式如下:

def 函数名(参数列表):
    函数体

默认情况下,参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

让我们定义和使用一下函数,更复杂一点,函数中带上参数变量;

>>> def hello():
    print(Life is short! Use Python.)

    
>>> hello()
Life is short! Use Python.
>>> 

函数调用

定义一个函数:给了函数一个名称,指定了函数里包含的参数,和代码块结构。

这个函数的基本结构完成以后,你可以通过另一个函数调用执行,也可以直接从 Python 命令提示符执行。

实例

1 >>> def reverse(s):
2     if s == "":
3         return s
4     else:
5         return reverse(s[1:]) + s[0]
6 
7 >>> reverse("IlikePython")
8 nohtyPekilI
9 >>> 

参数传递

在 python 中,类型属于对象,变量是没有类型的:

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中,[1,2,3] 是 List 类型,"Runoob" 是 String 类型,而变量 a 是没有类型,她仅仅是一个对象的引用(一个指针),可以是指向 List 类型对象,也可以是指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象。

  • 不可变类型:变量赋值 a=5 后再赋值 a=10,这里实际是新生成一个 int 值对象 10,再让 a 指向它,而 5 被丢弃,不是改变a的值,相当于新生成了a。

  • 可变类型:变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改,本身la没有动,只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递:

  • 不可变类型:类似 c++ 的值传递,如 整数、字符串、元组。如fun(a),传递的只是a的值,没有影响a对象本身。比如在 fun(a)内部修改 a 的值,只是修改另一个复制的对象,不会影响 a 本身。

  • 可变类型:类似 c++ 的引用传递,如 列表,字典。如 fun(la),则是将 la 真正的传过去,修改后fun外部的la也会受影响

python 中一切都是对象,严格意义我们不能说值传递还是引用传递,我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

实例

1 # 判断一个数是质数还是合数
2 def decide(num):
3     for i in range(2, num):
4         if num % i == 0:
5             print(这个数是合数)
6             break
7     else:
8         print(这个数是质数)

传可变对象实例

可变对象在函数里修改了参数,那么在调用这个函数的函数里,原始的参数也被改变了。例如:

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3 # 可写函数说明 def changeme( mylist ): "修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print ("函数内取值: ", mylist)
return # 调用changeme函数 mylist = [10,20,30] changeme( mylist ) print ("函数外取值: ", mylist)

传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下:

函数内取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型:

  • 位置参数(必需参数)
  • 关键字参数(实参角度)
  • 默认参数(形参角度)
  • 不定长参数(*args, **kwargs)

位置参数

位置参数,也称必需参数,必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用temp_convert()函数,你必须传入两个参数,不然会出现语法错误:

 1 # 摄氏温度和华氏温度的转换
 2 def temp_convert(num, symboal):
 3     if symboal in [C, c]:
 4         f = 1.8 * float(num) + 32
 5         print("转换温氏后的温度为: %.2fF" % f)
 6     elif symboal in [F, f]:
 7         c = (float(num) - 32) / 1.8
 8         print("转换摄氏后的温度为: %.2fC" % c)
 9     else:
10         print("符号参数输入有误")

以上实例输出结果:

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#7>", line 1, in <module>
    temp_convert(32)
TypeError: temp_convert() missing 1 required positional argument: symboal
>>> 

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密,函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 temp_convert() 调用时使用参数名,使用不需要使用指定顺序:

>>> temp_convert(symboal=C, num=0)
转换温氏后的温度为: 32.00F
>>> 

默认参数(形参角度)

调用函数时,如果没有传递参数,则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 n参数,则使用默认值:

实例(Python 3.6+)

 1 >>> #参数为数字月份数(1-12)
 2 def month_convert(n=1):
 3     months="JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec"
 4     pos=(n-1) * 3
 5     monthAbbrev=months[pos:pos+3]
 6     print("月份简写是"+monthAbbrev+".")
 7 
 8     
 9 >>> month_convert()
10 月份简写是Jan.
11 >>>

默认参数陷阱
如果默认参数指向的是一个容器型数据类型(列表,字典),那么这个数据在内存中永远是同一个;

>>> def add_element(lst=[]):
    lst.append(over)
    return lst

>>> add_element([2,6,8]) #当你正常调用时,结果似乎不错
[2, 6, 8, over]
>>> add_element([Tom, Alice, Jack])
[Tom, Alice, Jack, over]
>>> 
>>> add_element()        # 当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的
[over]
>>> add_element()        # 但是,再次调用时,结果就不对了
[over, over]
>>> 

因为默认参数lst也是一个变量,它指向对象[] ,每次调用该函数,如果改变了lst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。
>>>#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_element(lst=None):
    if lst is None:
        lst = []
    lst.append(over)
    return lst

>>> add_element()
[over]
>>> add_element()  
[over]
>>> add_element() #现在,无论调用多少次,都不会有问题
[over]
>>>
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。

注:1.设置默认参数时,位置参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错;
     2.定义默认参数要牢记:默认参数必须指向不可变对象!

不定长参数

*args 和 **kwargs 主要用于函数定义。你可以将不定数量的参数传递给一个函数。
这个的不定的意思是:预先并不知道, 函数使用者会传递多少个参数给你,所以在这个场景下使用这两个关键字。
*args 是用来发送一个非键值对的可变数量的参数列表给一个函数.

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数,和上述 2 种参数不同,声明时不会命名。基本语法如下:

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入,存放所有未命名的变量参数。

如果在函数调用时没有指定参数,它就是一个空元组。

实例

 1 >>> def test_args(first_arg, *args):
 2     print("first normal arg:", first_arg)
 3     for arg in args:
 4         print("another arg through *args:", arg)
 5 
 6 >>> test_args(Java, python, PHP, C, SQL)
 7 first normal arg: Java
 8 another arg through *args: python
 9 another arg through *args: PHP
10 another arg through *args: C
11 another arg through *args: SQL
12 >>> 

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给一个函数。 如果你想要在这个函数中处理带名字的参数, 你应该使用**kwargs。

还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下:

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

实例(Python 3.0+)

>>> def info(**kwargs):         #打印信息
    for k, v in kwargs.items():
        print(%s : %s % (k, v))

        
>>> info(name=Taylor, gender=Female, age=29, job=singer)
name : Taylor
gender : Female
age : 29
job : singer
>>> 

 

声明函数时,参数中星号 * 可以单独出现,例如:

def f(a,b,*,c):
    return a+b+c

如果单独出现星号 * 后的参数必须用关键字传入。

>>> def f(a,b,*,c):
...     return a+b+c
... 
>>> f(1,2,3)   # 报错
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given
>>> f(1,2,c=3) # 正常
6
>>>

匿名函数

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。

  • 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。

语法

lambda 函数的语法只包含一个语句,如下:

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下实例:

实例(Python 3.0+)

#!/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 ))

以上实例输出结果:

相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

return语句

return [表达式] 语句用于退出函数,选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。

之前的例子都没有示范如何返回数值,以下实例演示了 return 语句的用法:

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3 # 可写函数说明 def sum( arg1, arg2 ): # 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2 print ("函数内 : ", total)
return total # 调用sum函数
total = sum( 10, 20 )
print ("函数外 : ", total)

以上实例输出结果:

函数内 :  30
函数外 :  30
返回多个值
比如:交换两个整数
>>> def swap(a, b):    #交换两个整数
    a, b = b, a
    return a, b

>>> x = 10
>>> y = 20
>>> ret = swap(x, y)
>>> print(ret, type(ret))
(20, 10) <class tuple>
>>> 
比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点,给出坐标、位移和角度,就可以计算出新的新的坐标:
>>> import math
>>> def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)  #可以用多个变量分别接受返回值
>>> x
151.96152422706632
>>> y
70.0
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r, type(r))
(151.96152422706632, 70.0) <class tuple>
>>> 
原来返回值是一个tuple!但是,在语法上,返回一个tuple可以省略括号,
而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,
所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple,但写起来更方便。
 
1 小结
2     定义函数时,需要确定函数名和参数个数;
3     如果有必要,可以先对参数的数据类型做检查;
4     函数体内部可以用return 随时返回函数结果;
5     函数执行完毕也没有return 语句时,自动return None 。
6     函数可以同时返回多个值,但其实就是一个tuple。

变量作用域

Python 中,程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。Python的作用域一共有4种,分别是:

  • L (Local) 局部作用域
  • E (Enclosing) 闭包函数外的函数中
  • G (Global) 全局作用域
  • B (Built-in) 内建作用域

以 L –> E –> G –>B 的规则查找,即:在局部找不到,便会去局部外的局部找(例如闭包),再找不到就会去全局找,再者去内建中找。

x = int(2.9)  # 内建作用域
 
g_count = 0  # 全局作用域
def outer():
    o_count = 1  # 闭包函数外的函数中
    def inner():
        i_count = 2  # 局部作用域

Python 中只有模块(module),类(class)以及函数(def、lambda)才会引入新的作用域,其它的代码块(如 if/elif/else/、try/except、for/while等)是不会引入新的作用域的,也就是说这些语句内定义的变量,外部也可以访问,如下代码:

>>> if True:
...  msg = ‘I am from Runoob‘
... 
>>> msg
‘I am from Runoob‘
>>>

实例中 msg 变量定义在 if 语句块中,但外部还是可以访问的。

如果将 msg 定义在函数中,则它就是局部变量,外部不能访问:

>>> def test():
...     msg_inner = ‘I am from Runoob‘
... 
>>> msg_inner
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name ‘msg_inner‘ is not defined
>>>

从报错的信息上看,说明了 msg_inner 未定义,无法使用,因为它是局部变量,只有在函数内可以使用。


全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时,所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例:

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3 total = 0 # 这是一个全局变量 # 可写函数说明 def sum( arg1, arg2 ): #返回2个参数的和." total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量. print ("函数内是局部变量 : ", total) return total #调用sum函数 sum( 10, 20 ) print ("函数外是全局变量 : ", total)

以上实例输出结果:

函数内是局部变量 :  30
函数外是全局变量 :  0

global 和 nonlocal关键字

当内部作用域想修改外部作用域的变量时,就要用到global和nonlocal关键字了。

以下实例修改全局变量 count :

实例(Python 3.0+)

count = 0
def add(a, b):
    global count
    count += 1    # 计算一个函数还调用了多少次
    return a + b

以上实例输出结果:

>>> add(1, 5)
6
>>> print(count)
1
>>> add(2, 6)
8
>>> print(count)
2
>>> 

如果要修改嵌套作用域(enclosing 作用域,外层非全局作用域)中的变量则需要 nonlocal 关键字了,如下实例:

实例(Python 3.0+)

 1 >>> def wrapper():
 2     count = 0
 3     def inner():
 4         nonlocal count
 5         count += 1
 6         return count
 7     return inner
 8 
 9 >>> def wrapper_test():
10   test = wrapper()
11   print(test())
12   print(test())
13   print(test())
14 
15   
16 >>> wrapper_test()
17 1
18 2
19 3
20 >>> 

如果不写 nonlocal 的话,会报错:

实例

>>> def wrapper():
    count = 0

    def inner():
        # nonlocal count
        count += 1
        return count

    return inner

>>> def wrapper_test():
    test = wrapper()
    print(test())
    print(test())
    print(test())

    
>>> wrapper_test()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#40>", line 1, in <module>
    wrapper_test()
  File "<pyshell#39>", line 3, in wrapper_test
    print(test())
  File "<pyshell#37>", line 6, in inner
    count += 1
UnboundLocalError: local variable count referenced before assignment
>>> 

 








以上是关于Python3 函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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