Python学习07-函数

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此篇文章用于记录学习过程中接触到的与函数有关的知识点

函数:

形参:函数创建时括号里的参数

实参:函数调用时括号里的参数(传进来的参数,有具体的值)

函数文档:函数名.__doc__ # 打印出函数文档

def count(info):
    '''
    :param info: 格式:'姓名1,:age1,姓名2:age2,...'
    :type info:str
    :return: (maxNumAge, maxNum)
    :rtype:list
    计算字符串内哪个年龄的人数最多,并返回人数最多的年龄和该年龄的人数
    '''
    pass
a = 'hasen1 :13,tom mark : 33,hasen3:13,hasen4:13,hasen5:33,   hasen5:40'
count(a)

  • :param a -->指明参数为a
  • :type a:int -->指明参数a的类型为int
  • :return:a*2 -->指明返回的内容
  • :rtype:int -->指明返回的类型
  • 调用函数时,按住ctrl,鼠标指向调用参数的位置可以查看该函数的参数个数、类型,以及返回类型
显示内容如下:
---def count(info)
---inferred type:(info:str) -> list
>>>print(count.__doc__) #打印查看此函数文档
    :param info: 格式:'姓名1,:age1,姓名2:age2,...'
    :type info:str
    :return: (maxNumAge, maxNum)
    :rtype:list
    计算字符串内哪个年龄的人数最多,并返回人数最多的年龄和该年龄的人数

必选参数:避免因顺序问题调用错误(一旦第n个参数使用了关键字传参,后面的都必须使用)

def SaySome(name,words):
    print(name+ '-->'+words)
SaySome(name='hasen',words='hello world')

# 执行结果
hasen-->hello world

默认参数:为形参定义初值,调用时若忘记传值,则使用初始值

def SaySome(name,words='hello world'):
    '某人说...'
    print(name+ '-->'+words)
SaySome(name='hasen0')
SaySome(name='hasen1',words='i love python')

# 执行结果
hasen0-->hello world
hasen1-->i love python

可更改与不可更改的参数

所有的变量都可以理解是内存中的一个对象的“引用”,而对象有两种,“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

收集参数

如果收集参数后面有其他参数,则调用其他参数时要采用关键字参数的调用方法,否则会报错。一般情况下,该其他参数会定义一个默认值(例如print函数中的end等)。
*args是可变参数,args接收的是一个tuple:

def func(a,b,c=0,*args):
    print(a,b,c,args)
func(1,2,3,*[1,2,3,4])
func(1,2,3,[1,2,3,4])
func(1,2,3,4)
# 执行结果
1 2 3 (1, 2, 3, 4)
1 2 3 ([1, 2, 3, 4],)
1 2 3 (4,)
def test(*params,exp=0):
    '收集参数...'
    print('参数的长度是:',len(params))
    print('exp:',exp)
test(1,2,3,exp = 4)
test(1,2,3,4)
# 执行结果
参数的长度是: 3
exp: 4
参数的长度是: 4
exp: 0

关键字参数

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。

  • **kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。

    def person(name, age, **kw):
        print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
        
    person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
    # 执行结果
    name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
    

命名关键字参数

  • 如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:
def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)
  • 和关键字参数kw不同,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。调用方式如下:
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
  • 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*了:
def person(name, age, *args, city, job):
    print(name, age, args, city, job)
  • 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:
>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
  • 由于调用时缺少参数名city和job,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()函数仅接受2个位置参数。

  • 命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:

def person(name, age, *, city='Beijing', job):
    print(name, age, city, job)
  • 由于命名关键字参数city具有默认值,调用时,可不传入city参数:
>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
  • 使用命名关键字参数时,要特别注意,如果没有可变参数,就必须加一个作为特殊分隔符。如果缺少,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:
def person(name, age, city, job):
    # 缺少 *,city和job被视为位置参数
    pass

参数组合

在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。但是请注意,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。

  • 比如定义一个函数,包含上述若干种参数:
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)
  • 在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。
>>> f1(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
  • 最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用上述函数:dict中的key只能是字符串时才可以
>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> f1(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> args = (1, 2, 3)
>>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}  # key值必须是字符串
>>> f2(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}
  • 所以,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。
    注: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。

返回值:

通过return返回,如果return后无内容或不写return,则函数默认返回None
如果返回多个值,则默认返回一个元组
可以人工定义为一个列表,return意味着函数的结束,函数内return后面即使有千万条代码也不执行

def back():
        print(1*2)
print(back)

def back():
    return 1,'a',3.4
print(back())

def back2():
    return [1,'a',3.4]
print(back2())

# 执行结果
2
None
(1, 'a', 3.4)
[1, 'a', 3.4]

全局变量:定义在模块外的变量

局部变量:定义在模块内的变量

关键字(global & nonlocal)

  • 在函数内定义的函数都是局部变量,函数外无法访问;
  • 函数内可以访问全局变量,但不要修改全局变量的值;
  • 函数中如果试图去修改全局变量,此时函数会自动创建一个新的同名的局部变量,此时修改的其实只是函数内的该局部变量。如果一定要修改,可以在函数内使用global关键字修饰该变量
  • global关键字用来在函数或其他局部作用域中使用全局变量。但是如果不修改全局变量也可以不使用global关键字。
  • nonlocal关键字用来在函数或其他作用域中使用外层(非全局)变量。
count = 5
def MyFun():
    count = 10
    print(count)
MyFun()
print(count)

# 执行结果
10
5
count = 5
def MyFun():
    global count
    count = 10
    print(count)
MyFun()
print(count)

# 执行结果
10
10

内嵌函数:函数内部创建另一个函数,内部的这个函数就是内嵌函数

内嵌函数仅在外部函数内的作用域可以调用,在外部函数外无法调用

def fun1():
    print('fun1()正在被调用...')
    def fun2():
        print('fun2()正在被调用...')
    fun2()
fun1() 
# 执行结果
fun1()正在被调用...
fun2()正在被调用...

闭包(词法闭包&函数闭包)

引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外。
在一些语言中,在函数中可以定义另一个函数时,如果内容函数引用了外部的函数的变量,则可能产生闭包。运行时,一旦外部的函数被执行,一个闭包就行程了,闭包中包含了内部函数的代码,以及所需外部函数中的变量的引用。

def FunX(x):
    def FunY(y):
        return x * y
    return FunY

i = FunX(8)
print(type(i))
print(i(5))
print(FunX(8)(5))

# 执行结果

40
40
def fun1():
    x = 5
    def Fun2():
        nonlocal x  #python3关键字,不加此行时,调用Fun1时会报错,因为Fun2在修改x的值
        x *= x
        return x
    return Fun2()
print(fun1())

# 执行结果
25

lambda表达式(匿名函数)

Python写一些执行脚本时,使用lambda就省下了定义函数的过程,比如说我们只是需要写个简单的脚本来管理服务器时间,我们就不需要专门定义一个函数然后在写调用,使用lambda就可以使得代码更加精简。
lambda不用考虑给函数命名的问题
简化代码的可读性

add = lambda x,y:x+y
add(3,4)

# 执行结果
7

两个比较牛逼的BIF

  • filter()过滤器 filter(function or None, iterable)

1、第一个参数为None时,返回的结果为:iterable中为True的结果
2、第一个参数为一个function时,返回结果为:iterable中过滤掉function的return值的结果

# 为None时
g = list(filter(None,[1,0,False,True]))
print(g)

# 执行结果
[1, True]
# 为function时
def odd(x):
    return x % 2
temp = range(10)
show = filter(odd,temp)
h = list(show)
print(h)

# 执行结果
[1, 3, 5, 7, 9]
# 结合lambda
j = list(filter(lambda x:x%2,range(10)))
print(j)

# 执行结果
[1, 3, 5, 7, 9]
  • map() 映射 map(func, *iterables) --> map object

将第二个参数中的元素(序列)传入func中,生成一个新的序列

g = list(map(lambda x:x*2,range(10)))
print(g)

# 执行结果
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

递归函数

函数调用自身的行为
Python3对递归默认深度的设置是100层

# 手动设置递归深度
import sys
sys.setrecursionlimit(100000)
  • 汉诺塔游戏
  • 树结构的定义
  • 歇尔宾斯基三角形
  • 女神自拍(递归)
  • 例子:写一个求阶乘的函数
    • 正整数阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数
    • 例如所给的数是5,则阶乘式是1 X 2 X 3 X 4 X 5,得到的积是120,所以120就是4的阶乘
# 非递归方式实现
def jieC(num):
    total = 1
    for i in range(1,num+1):
        total = total* i
    return total
print(jieC(5))

# 执行结果
120


# 递归方式实现
def diGui(num):
    if num == 1:
        return 1
    else:
        return num * diGui(num-1)
result = diGui(5)
print(result)

# 执行结果
120

函数调用时加括号和不加括号的区别

  • 不带括号时,调用的是这个函数本身 ,是整个函数体,是一个函数对象,不须等该函数执行完成
  • 带括号(参数或者无参),调用的是函数的执行结果,须等该函数执行完成的结果
def test():
    a = 'hello dddddd'
    return a
print(test)
print(test())

# 执行结果

hello dddddd

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