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定义函数
函数定义详解
默认值参数
关键字参数
特殊参数
位置或关键字参数
仅位置参数
仅限关键字参数
函数示例
小结
任意实参列表
解包实参列表
Lambda 表达式
文档字符串
函数注解
小插曲:编码风格
下列代码创建一个可以输出限定数值内的斐波那契数列函数:
>>>
>>> def fib(n): # write Fibonacci series up to n ... """Print a Fibonacci series up to n.""" ... a, b = 0, 1 ... while a < n: ... print(a, end=' ') ... a, b = b, a+b ... print() ... >>> # Now call the function we just defined: ... fib(2000) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597
定义 函数使用关键字 def,后跟函数名与括号内的形参列表。函数语句从下一行开始,并且必须缩进。
函数内的第一条语句是字符串时,该字符串就是文档字符串,也称为 docstring,详见 文档字符串。利用文档字符串可以自动生成在线文档或打印版文档,还可以让开发者在浏览代码时直接查阅文档;Python 开发者最好养成在代码中加入文档字符串的好习惯。
函数在 执行 时使用函数局部变量符号表,所有函数变量赋值都存在局部符号表中;引用变量时,首先,在局部符号表里查找变量,然后,是外层函数局部符号表,再是全局符号表,最后是内置名称符号表。因此,尽管可以引用全局变量和外层函数的变量,但最好不要在函数内直接赋值(除非是 global 语句定义的全局变量,或 nonlocal 语句定义的外层函数变量)。
在调用函数时会将实际参数(实参)引入到被调用函数的局部符号表中;因此,实参是使用 按值调用 来传递的(其中的 值 始终是对象的 引用 而不是对象的值)。 1 当一个函数调用另外一个函数时,会为该调用创建一个新的局部符号表。
函数定义在当前符号表中把函数名与函数对象关联在一起。解释器把函数名指向的对象作为用户自定义函数。还可以使用其他名称指向同一个函数对象,并访问访该函数:
>>>
>>> fib>>> f = fib >>> f(100) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
fib
不返回值,因此,其他语言不把它当作函数,而是当作过程。事实上,没有 return 语句的函数也返回值,只不过这个值比较是 None
(是一个内置名称)。一般来说,解释器不会输出单独的返回值 None
,如需查看该值,可以使用 print():
>>>
>>> fib(0) >>> print(fib(0)) None
编写不直接输出斐波那契数列运算结果,而是返回运算结果列表的函数也非常简单:
>>>
>>> def fib2(n): # return Fibonacci series up to n ... """Return a list containing the Fibonacci series up to n.""" ... result = [] ... a, b = 0, 1 ... while a < n: ... result.append(a) # see below ... a, b = b, a+b ... return result ... >>> f100 = fib2(100) # call it >>> f100 # write the result [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
本例也新引入了一些 Python 功能:
return 语句返回函数的值。return
语句不带表达式参数时,返回 None
。函数执行完毕退出也返回 None
。
result.append(a)
语句调用了列表对象 result
的 方法 。方法是“从属于”对象的函数,命名为 obj.methodname
,obj
是对象(也可以是表达式),methodname
是对象类型定义的方法名。不同类型定义不同的方法,不同类型的方法名可以相同,且不会引起歧义。(用 类 可以自定义对象类型和方法,详见 类 )示例中的方法 append()
是为列表对象定义的,用于在列表末尾添加新元素。本例中,该方法相当于 result = result + [a]
,但更有效。
函数定义支持可变数量的参数。这里列出三种可以组合使用的形式。
为参数指定默认值是非常有用的方式。调用函数时,可以使用比定义时更少的参数,例如:
def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'): while True: ok = input(prompt) if ok in ('y', 'ye', 'yes'): return True if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'): return False retries = retries - 1 if retries < 0: raise ValueError('invalid user response') print(reminder)
该函数可以用以下方式调用:
只给出必选实参:ask_ok('Do you really want to quit?')
给出一个可选实参:ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)
给出所有实参:ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')
本例还使用了关键字 in ,用于确认序列中是否包含某个值。
默认值在 定义 作用域里的函数定义中求值,所以:
i = 5 def f(arg=i): print(arg) i = 6 f()
上例输出的是 5
。
重要警告: 默认值只计算一次。默认值为列表、字典或类实例等可变对象时,会产生与该规则不同的结果。例如,下面的函数会累积后续调用时传递的参数:
def f(a, L=[]): L.append(a) return L print(f(1)) print(f(2)) print(f(3))
输出结果如下:
[1] [1, 2] [1, 2, 3]
不想在后续调用之间共享默认值时,应以如下方式编写函数:
def f(a, L=None): if L is None: L = [] L.append(a) return L
kwarg=value
形式的 关键字参数 也可以用于调用函数。函数示例如下:
def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'): print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ') print("if you put", voltage, "volts through it.") print("-- Lovely plumage, the", type) print("-- It's", state, "!")
该函数接受一个必选参数(voltage
)和三个可选参数(state
, action
和 type
)。该函数可用下列方式调用:
parrot(1000) # 1 positional argument parrot(voltage=1000) # 1 keyword argument parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM') # 2 keyword arguments parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000) # 2 keyword arguments parrot('a million', 'bereft of life', 'jump') # 3 positional arguments parrot('a thousand', state='pushing up the daisies') # 1 positional, 1 keyword
以下调用函数的方式都无效:
parrot() # required argument missing parrot(voltage=5.0, 'dead') # non-keyword argument after a keyword argument parrot(110, voltage=220) # duplicate value for the same argument parrot(actor='John Cleese') # unknown keyword argument
函数调用时,关键字参数必须跟在位置参数后面。所有传递的关键字参数都必须匹配一个函数接受的参数(比如,actor
不是函数 parrot
的有效参数),关键字参数的顺序并不重要。这也包括必选参数,(比如,parrot(voltage=1000)
也有效)。不能对同一个参数多次赋值,下面就是一个因此限制而失败的例子:
>>>
>>> def function(a): ... pass ... >>> function(0, a=0) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: function() got multiple values for argument 'a'
最后一个形参为 **name
形式时,接收一个字典(详见 映射类型 --- dict),该字典包含与函数中已定义形参对应之外的所有关键字参数。**name
形参可以与 *name
形参(下一小节介绍)组合使用(*name
必须在 **name
前面), *name
形参接收一个 元组,该元组包含形参列表之外的位置参数。例如,可以定义下面这样的函数:
def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords): print("-- Do you have any", kind, "?") print("-- I'm sorry, we're all out of", kind) for arg in arguments: print(arg) print("-" * 40) for kw in keywords: print(kw, ":", keywords[kw])
该函数可以用如下方式调用:
cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.", "It's really very, VERY runny, sir.", shopkeeper="Michael Palin", client="John Cleese", sketch="Cheese Shop Sketch")
输出结果如下:
-- Do you have any Limburger ? -- I'm sorry, we're all out of Limburger It's very runny, sir. It's really very, VERY runny, sir. ---------------------------------------- shopkeeper : Michael Palin client : John Cleese sketch : Cheese Shop Sketch
注意,关键字参数在输出结果中的顺序与调用函数时的顺序一致。
默认情况下,参数可以按位置或显式关键字传递给 Python 函数。为了让代码易读、高效,最好限制参数的传递方式,这样,开发者只需查看函数定义,即可确定参数项是仅按位置、按位置或关键字,还是仅按关键字传递。
函数定义如下:
def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2): ----------- ---------- ---------- | | | | Positional or keyword | | - Keyword only -- Positional only
/
和 *
是可选的。这些符号表明形参如何把参数值传递给函数:位置、位置或关键字、关键字。关键字形参也叫作命名形参。
函数定义中未使用 /
和 *
时,参数可以按位置或关键字传递给函数。
此处再介绍一些细节,特定形参可以标记为 仅限位置。仅限位置 时,形参的顺序很重要,且这些形参不能用关键字传递。仅限位置形参应放在 /
(正斜杠)前。/
用于在逻辑上分割仅限位置形参与其它形参。如果函数定义中没有 /
,则表示没有仅限位置形参。
/
后可以是 位置或关键字 或 仅限关键字 形参。
把形参标记为 仅限关键字,表明必须以关键字参数形式传递该形参,应在参数列表中第一个 仅限关键字 形参前添加 *
。
请看下面的函数定义示例,注意 /
和 *
标记:
>>>
>>> def standard_arg(arg): ... print(arg) ... >>> def pos_only_arg(arg, /): ... print(arg) ... >>> def kwd_only_arg(*, arg): ... print(arg) ... >>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only): ... print(pos_only, standard, kwd_only)
第一个函数定义 standard_arg
是最常见的形式,对调用方式没有任何限制,可以按位置也可以按关键字传递参数:
>>>
>>> standard_arg(2) 2 >>> standard_arg(arg=2) 2
第二个函数 pos_only_arg
的函数定义中有 /
,仅限使用位置形参:
>>>
>>> pos_only_arg(1) 1 >>> pos_only_arg(arg=1) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: pos_only_arg() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'arg'
第三个函数 kwd_only_args
的函数定义通过 *
表明仅限关键字参数:
>>>
>>> kwd_only_arg(3) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: kwd_only_arg() takes 0 positional arguments but 1 was given >>> kwd_only_arg(arg=3) 3
最后一个函数在同一个函数定义中,使用了全部三种调用惯例:
>>>
>>> combined_example(1, 2, 3) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: combined_example() takes 2 positional arguments but 3 were given >>> combined_example(1, 2, kwd_only=3) 1 2 3 >>> combined_example(1, standard=2, kwd_only=3) 1 2 3 >>> combined_example(pos_only=1, standard=2, kwd_only=3) Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in TypeError: combined_example() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'pos_only'
下面的函数定义中,kwds
把 name
当作键,因此,可能与位置参数 name
产生潜在冲突:
def foo(name, **kwds): return 'name' in kwds
调用该函数不可能返回 True
,因为关键字 'name'
总与第一个形参绑定。例如:
>>>
>>> foo(1, **{'name': 2}) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: foo() got multiple values for argument 'name' >>>
加上 /
(仅限位置参数)后,就可以了。此时,函数定义把 name
当作位置参数,'name'
也可以作为关键字参数的键:
>>>
>>> def foo(name, /, **kwds): ... return 'name' in kwds ... >>> foo(1, **{'name': 2}) True
换句话说,仅限位置形参的名称可以在 **kwds
中使用,而不产生歧义。
以下用例决定哪些形参可以用于函数定义:
def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
说明:
使用仅限位置形参,可以让用户无法使用形参名。形参名没有实际意义时,强制调用函数的实参顺序时,或同时接收位置形参和关键字时,这种方式很有用。
当形参名有实际意义,且显式名称可以让函数定义更易理解时,阻止用户依赖传递实参的位置时,才使用关键字。
对于 API,使用仅限位置形参,可以防止未来修改形参名时造成破坏性的 API 变动。
调用函数时,使用任意数量的实参是最少见的选项。这些实参包含在元组中(详见 元组和序列 )。在可变数量的实参之前,可能有若干个普通参数:
def write_multiple_items(file, separator, *args): file.write(separator.join(args))
variadic 参数用于采集传递给函数的所有剩余参数,因此,它们通常在形参列表的末尾。*args
形参后的任何形式参数只能是仅限关键字参数,即只能用作关键字参数,不能用作位置参数:
>>>
>>> def concat(*args, sep="/"): ... return sep.join(args) ... >>> concat("earth", "mars", "venus") 'earth/mars/venus' >>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".") 'earth.mars.venus'
函数调用要求独立的位置参数,但实参在列表或元组里时,要执行相反的操作。例如,内置的 range() 函数要求独立的 start 和 stop 实参。如果这些参数不是独立的,则要在调用函数时,用 *
操作符把实参从列表或元组解包出来:
>>>
>>> list(range(3, 6)) # normal call with separate arguments [3, 4, 5] >>> args = [3, 6] >>> list(range(*args)) # call with arguments unpacked from a list [3, 4, 5]
同样,字典可以用 **
操作符传递关键字参数:
>>>
>>> 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": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"} >>> parrot(**d) -- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !
lambda 关键字用于创建小巧的匿名函数。lambda a, b: a+b
函数返回两个参数的和。Lambda 函数可用于任何需要函数对象的地方。在语法上,匿名函数只能是单个表达式。在语义上,它只是常规函数定义的语法糖。与嵌套函数定义一样,lambda 函数可以引用包含作用域中的变量:
>>>
>>> def make_incrementor(n): ... return lambda x: x + n ... >>> f = make_incrementor(42) >>> f(0) 42 >>> f(1) 43
上例用 lambda 表达式返回函数。还可以把匿名函数用作传递的实参:
>>>
>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')] >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1]) >>> pairs [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
以下是文档字符串内容和格式的约定。
第一行应为对象用途的简短摘要。为保持简洁,不要在这里显式说明对象名或类型,因为可通过其他方式获取这些信息(除非该名称碰巧是描述函数操作的动词)。这一行应以大写字母开头,以句点结尾。
文档字符串为多行时,第二行应为空白行,在视觉上将摘要与其余描述分开。后面的行可包含若干段落,描述对象的调用约定、副作用等。
Python 解析器不会删除 Python 中多行字符串字面值的缩进,因此,文档处理工具应在必要时删除缩进。这项操作遵循以下约定:文档字符串第一行 之后 的第一个非空行决定了整个文档字符串的缩进量(第一行通常与字符串开头的引号相邻,其缩进在字符串中并不明显,因此,不能用第一行的缩进),然后,删除字符串中所有行开头处与此缩进“等价”的空白符。不能有比此缩进更少的行,但如果出现了缩进更少的行,应删除这些行的所有前导空白符。转化制表符后(通常为 8 个空格),应测试空白符的等效性。
下面是多行文档字符串的一个例子:
>>>
>>> def my_function(): ... """Do nothing, but document it. ... ... No, really, it doesn't do anything. ... """ ... pass ... >>> print(my_function.__doc__) Do nothing, but document it. No, really, it doesn't do anything.
函数注解 是可选的用户自定义函数类型的元数据完整信息(详见 PEP 3107 和 PEP 484 )。
标注 以字典的形式存放在函数的 __annotations__
属性中,并且不会影响函数的任何其他部分。 形参标注的定义方式是在形参名后加冒号,后面跟一个表达式,该表达式会被求值为标注的值。 返回值标注的定义方式是加组合符号 ->
,后面跟一个表达式,该标注位于形参列表和表示 def 语句结束的冒号之间。 下面的示例有一个必须的参数,一个可选的关键字参数以及返回值都带有相应的标注:
>>>
>>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str: ... print("Annotations:", f.__annotations__) ... print("Arguments:", ham, eggs) ... return ham + ' and ' + eggs ... >>> f('spam') Annotations: {'ham':, 'return': , 'eggs': } Arguments: spam eggs 'spam and eggs'
现在你将要写更长,更复杂的 Python 代码,是时候讨论一下 代码风格 了。 大多数语言都能以不同的风格被编写(或更准确地说,被格式化);有些比其他的更具有可读性。 能让其他人轻松阅读你的代码总是一个好主意,采用一种好的编码风格对此有很大帮助。
Python 项目大多都遵循 PEP 8 的风格指南;它推行的编码风格易于阅读、赏心悦目。Python 开发者均应抽时间悉心研读;以下是该提案中的核心要点:
缩进,用 4 个空格,不要用制表符。
4 个空格是小缩进(更深嵌套)和大缩进(更易阅读)之间的折中方案。制表符会引起混乱,最好别用。
换行,一行不超过 79 个字符。
这样换行的小屏阅读体验更好,还便于在大屏显示器上并排阅读多个代码文件。
用空行分隔函数和类,及函数内较大的代码块。
最好把注释放到单独一行。
使用文档字符串。
运算符前后、逗号后要用空格,但不要直接在括号内使用: a = f(1, 2) + g(3, 4)
。
类和函数的命名要一致;按惯例,命名类用 UpperCamelCase
,命名函数与方法用 lowercase_with_underscores
。命名方法中第一个参数总是用 self
(类和方法详见 初探类)。
编写用于国际多语环境的代码时,不要用生僻的编码。Python 默认的 UTF-8 或纯 ASCII 可以胜任各种情况。
同理,就算多语阅读、维护代码的可能再小,也不要在标识符中使用非 ASCII 字符。
备注
实际上,对象引用调用 这种说法更好,因为,传递的是可变对象时,调用者能发现被调者做出的任何更改(插入列表的元素)。