https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017261630425888
函数参数
1、位置参数
def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
- power(x, n)函数中x和n，这两个参数都是位置参数，
- 调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n
2、默认参数
可以简化函数的调用
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
#默认顺序
print(enroll('Bob', 'M', 7))
#非默认顺序，要对应
print(enroll('Adam', 'M', city='Tianjin'))
'''
name: Bob
gender: M
age: 7
city: Beijing
------------
name: Adam
gender: M
age: 6
city: Tianjin
'''
- n就属于默认参数，
power(5)相当于power(5, 2)
对于n > 2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3) - 必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错
- 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。 - 定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L
print(add_end())
print(add_end())
#有坑了
#['END']
#['END', 'END']
#Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]
# 使用默认函数，每次调用该函数，如果改变了L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
#默认参数必须指向不变对象
def add_end1(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
3、可变参数(参数前面加单星号*args)
- 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
- 可变参数在函数调用时自动组装为一个
tuple - 定义可变参数仅需在参数前面加一个
*号 - 可变参数既可以直接传入：
func(1, 2, 3)，
又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
#第一种调用方法
print(calc(1, 2, 3))
print(calc(1, 3, 5, 7))
#第二种调用方法
#已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？
nums = [1, 2, 3]
print(calc(*nums))
- *nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去
4、关键字参数(参数前面加双星号**kw)
- 关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数
- 这些关键字参数在函数内部自动组装为一个
dict - 定义关键字参数仅需在参数前面加
**号 - 关键字参数既可以直接传入：
func(a=1, b=2)，
又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
#第一种调用
print(person('Michael', 30))
#name: Michael age: 30 other: {}
print(person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer'))
#name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
#第二种调用
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
print(person('Jack', 24, **extra))
#name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
-
**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个dict -
kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra
5、命名关键字参数
要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数
- 命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数
- 如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*
- 命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错
- 命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值
def person(name, age, *, city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)
print(person('Jack', 24, job='Engineer'))
def person1(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
a=[1,2,3]
print(person1('Jack', 24, *a, city='Engineer',job="job"))
6、参数组合
参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
print(f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99))
#a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
print(f2(1, 2, d=99, ext=None))
#a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
print(f1(*args, **kw))
#a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
args = (1, 2, 3)
kw = {'d': 88, 'x': '#'}
print(f2(*args, **kw))
#a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}
- 对于任意函数，都可以通过类似
func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的 - 虽然可以组合多达5种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。
函数参数要注意：
- 默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误
- *args是可变参数，args接收的是一个tuple；
- **kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
- 使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法
- 定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*，否则定义的将是位置参数
函数
1、空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
if age >= 18:
pass
- 实际上pass可以用来作为占位符，
- 比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
- 缺少了pass，代码运行就会有语法错误。
- 函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。
- 函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple
2、返回函数
函数作为返回值
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
print(f)
#我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数
#.sum at 0x0000013582C75A60>
print(f())
#调用函数f时，才真正计算求和的结果
#25
f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
print(f1==f2)
#False
当我们调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数
3、匿名函数lambda
不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便
lambda x: x * x
相当于
def f(x):
return x * x
- 关键字
lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数 - 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 - 用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。
- 匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数
- 可以把匿名函数作为返回值返回
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))
#[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
f = lambda x: x * x
print(f)
print(f(5))
# at 0x000001F37EA32E18>
#25
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y
f=build(1,2)
print(f())