什么是函数
函数就是有特定功能的工具 # python中有内置函数(python解释器预先封装好的)与自定义函数(用户自定义封装的)之分
为什么要用函数
# 可以减少代码冗余，增加代码复用性
# 使代码逻辑更加清晰
# 一次编写，任意次数调用
函数定义
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精简版定义：
def 函数名():
代码体
调用：
函数名()
'''
函数名命名规范 # 函数名的命名规则与变量名的一模一样 ，千万注意两点 # 不能以关键字作为函数名，避免与内置函数重名(比如内置函数 len)(******) ， # 函数也应该做到见名知意
函数的定义及执行顺序
注意点
'''
函数在定义阶段只检测语法，不执行代码
比如里面写多了一个 if 后面就没了，运行就会报错
执行的时候，代码有问题才会报错了
变量可以通过变量名找到对应的值
函数可以通过 函数名 加 括号 找到函数体所对应的的代码并执行
函数必须先定义后调用(函数名+括号)
定义了之后的函数可以在任意位置调用
'''
函数的一种特殊应用
空函数： 在项目的初期应用频率非常高，可以快速构建项目框架，使项目架构与进度清晰明了(还有几个功能(pass)没写)
# 可以直接罗列出功能名，也可以给出一些参数
def register():
pass
def login():
pass
def print_shop_list():
pass
def choice_shop():
pass
def pay():
pass
return关键字
# 函数要想返回给调用者一个值，就必须使用return 关键字
函数返回值 # 测试函数有无返回值可用变量接收，None 其实也是一种特殊的返回值
# 函数返回值的五种情况(出于演示，就不注重函数前后空行的代码标准(PEP8规范)了)
# 1.不写return
def func_no_return():
print(1, 2, 3)
print(func_no_return()) # 接收到的是None
# 1 2 3
# None
# 2.return后面什么也不跟
def func_just_return():
print(1, 2, 3)
return
print("hello world.") # 这一句print 并未被执行
print(func_just_return()) # 接收到的是None
# 1 2 3
# None
# 3.写return None
def func_return_none():
print(1, 2, 3)
return None
print(func_return_none()) # 接收到的是None
# 1 2 3
# None
# 4.写return 返回一个值
def func_return_one():
print(1, 2, 3)
return 1
print(func_return_one()) # 接收到的是返回值 1, 这个值可以是python的任意数据类型
# 1 2 3
# 1
# 5.写return多个值
def func_return_many():
print(1, 2, 3)
return 1, 2, 3
print(func_return_many()) # 接收到的是一个元组，包裹上这三个元素，想要多个返回值不被包装成元组返回，可以选择将其整体包装成一个大类型(例如列表，最外层在套一个列表 [[1,2,3]. [1,2,3]])
# 1 2 3
# (1, 2, 3)
利用return 关键字可直接结束函数 # 某些场景比break还要好用些
# return除了可以返回值之外，还可以直接结束当前所在函数整个函数的运行，而无需像break一样，一层一层结束
def hi():
while True:
name = input("what your name? >>>:")
if name:
print('hi, name! nice to meet you!')
else:
continue
while True:
age = input("how old are you? >>>:")
if age:
print(f"oh, it hard to see that you are {age} years old!")
else:
continue
while True:
hobby = input("what's your hobby? >>>:")
if hobby:
print(f'you like {hobby}, it seems so cool.')
return # 执行到这里，hi() 这个函数就直接结束了
hi()
小推理
'''
所有的函数都有返回值，无论你写不写return
python中，不写返回值默认返回None，其实也算返回值
只写return或者return None 并不是为了考虑返回值的问题，而是为了结束函数的运行
'''
函数的参数
形参： # 在函数定义阶段，函数的括号内写的变量名，叫做该函数的形式参数，简称形参
实参： # 在函数调用阶段，括号内实际传入的值，叫做实际参数，简称实参
形参与实参的关系： # 形参就相当于变量名，而实参相当于变量的值，函数调用传参的过程就是给形参、变量名赋值的过程
注意点： # 实参和形参的绑定关系只在函数的运行阶段有效，函数运行结束后自动解除 # 只在函数内部有效，函数外部无任何影响
两种传参方式
# 位置形参：在函数定义阶段按照位置从左往右依次书写的变量名
def my_max(x, y):
print(x, y)
if x > y:
return x
else:
return y
# res = my_max(1) # 会报错，在调用函数的时候 少一个实参不行
# res = my_max(1, 2, 3) # 会报错，在调用函数的时候 多一个实参也不行
# 第一种直接按照位置传 一一对应
res = my_max(20, 10)
# 20 10
# 位置实参:在函数的调用阶段 传入的参数会按照位置一一对应给形参
# 第二种指名道姓的传 >>>:关键字传参
my_max(y=20, x=10)
my_max(10, y=20) # 位置和关键字混合使用
my_max(20, y=40)
# 10 20
# 10 20
# 20 40
注意点：
"""
注意:在函数的调用阶段 位置参数和关键字参数可以混合使用
但是必须保证
1.位置参数必须在关键字参数的前面(越短的越靠前,越长的越复杂的越靠后)
2.同一个形参不能被多次赋值
"""
默认值参数
默认值参数： # 在函数的定义阶段，形参(变量名)就已经被赋值了的参数 ， def my_max(x,y=100): # 这里的y 就是一个默认值参数
def my_max(x, y=100):
if x > y:
return x
return y
print(my_max(200)) # 这里没有传入默认参数y, y 等于 默认值函数定义时的 100，y = 100
print(my_max(200, 1000)) # 这里传入了默认参数y, y 等于 传入的 1000，y = 1000
print(my_max(y=200, x=1000)) # 这里使用关键字传参，传了 y = 200， y = 200
# 200
# 1000
# 1000
'''
# 在调用的时候可以不为默认值形参传值,默认使用定义阶段就已经绑定的值
# 在调用的时候如果可以给默认值形参传值 传了那么就使用你传的值
# 在定义阶段 默认值形参必须放在位置形参的后面
'''
默认值参数的应用场景(例如录入信息时的性别)
student_infos = []
def record_student_info(student_name, student_age, student_gender='male'):
student = dict(name=student_name, age=student_age, gender=student_gender)
student_infos.append(student)
while True:
student_name = input("请输入您的姓名>>>：").strip()
student_age = input("请输入您的年龄>>>：").strip()
student_gender = input("请输入您的性别>>>：").strip()
if student_gender == 'female':
record_student_info(student_name, student_age, student_gender)
else:
record_student_info(student_name, student_age)
print(student_infos)
默认值传参面试可能会考到
# 这里的问题是共用了同一个列表(画一张列表的变量关系引用图就知道了)
def info(username,hobby,l=[]):
l.append(hobby)
print('%s 的爱好是 %s'%(username,l))
info('jason','study')
info('tank','生蚝')
info('kevin','喝腰子汤')
info('egon','女教练')
# jason 的爱好是 ['study']
# tank 的爱好是 ['study', '生蚝']
# kevin 的爱好是 ['study', '生蚝', '喝腰子汤']
# egon 的爱好是 ['study', '生蚝', '喝腰子汤', '女教练']
# 解决方法1，每次传一个空列表过去
info('jason','study',[])
info('tank','生蚝',[])
info('kevin','喝腰子汤',[])
info('egon','女教练',[])
# jason 的爱好是 ['study']
# tank 的爱好是 ['生蚝']
# kevin 的爱好是 ['喝腰子汤']
# egon 的爱好是 ['女教练']
# 解决方法2，改写函数默认参数，没传就重新申请一个空列表
def info(username,hobby,l=None):
if l == None:
l = []
l.append(hobby)
print('%s 的爱好是 %s'%(username,l))
info('jason','study')
info('tank','生蚝')
info('kevin','喝腰子汤')
info('egon','女教练')
# jason 的爱好是 ['study']
# tank 的爱好是 ['生蚝']
# kevin 的爱好是 ['喝腰子汤']
# egon 的爱好是 ['女教练']
易错点**** # 函数在定义阶段 内部所使用的变量都已经初始化完毕了，不会因为调用的位置的变化 而影响到内部的值
m = 100
def my_max(x, y=m):
print(x, y)
m = 222
my_max(111)
# 111 100
'''
函数在定义阶段 内部所使用的变量都已经初始化完毕了
不会因为调用的位置的变化 而影响到内部的值(暂时可忽略)
函数无论在什么地方被调用
都会跑到函数定义阶段去执行代码
形参中用到的值都是往函数定义阶段代码往上找
'''
可变长参数
# 站在调用函数传递实参的角度 实参的个数不固定的情况 也就意味形参也不固定
# 站在形参的角度 可以用*和**来接收多余的(溢出的)位置参数和关键字参数
站在形参(函数定义)的角度看 * 、**
*args # 形参中的*会将多余的(溢出的)位置实参 统一用元组的形式处理 传递给* 后面的形参名，* 在形参中只能接受多余的位置实参，不能接受关键字实参
def func(x, y, *z):
print(x, y, z) # z = (3, 4, 5, 6, 7, 8, 54, 43, 4, 5, 6, 6, 7, 8)
func(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 54, 43, 4, 5, 6, 6, 7, 8,)
# 1 2 (3, 4, 5, 6, 7, 8, 54, 43, 4, 5, 6, 6, 7, 8)
# func(1, 2, 1, 3, 4, 5, z=15) # 报错，TypeError: func() got an unexpected keyword argument 'z'
**kwargs # ** 会接收所有多余的关键字参数 并将关键字参数 转换成字典的形式 字典的key就是关键字的名字，字典的value就是关键字的名字指向的值 将字典交给** 后面的变量名
def func(x, y, **z):
print(x,y,z) # 去掉前面关键字传参成功的x, y，将剩下的关键字传参存入z 中， z = {'z': 1, 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
func(x=1, y=2, z=1, a=1, b=2, c=3)
# 1 2 {'z': 1, 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
站在实参(函数调用)的角度看 * 、**
*args # 会将容器类型(列表、元组、集合，字典不能)打散成位置实参一一传入， * 内部可以看成for 循环
def func(x,y,z):
print(x,y,z)
# l = [1,2,3]
# a,b,c = l
# func(a,b,c)
func(*[1,2,3]) # * 会将列表打散成位置实参一一传入等价于func(1,2,3)
func(*(1,2,3)) # 等价于func(1,2,3)
# 1 2 3
# 1 2 3
def func(x,*z):
print(x,z)
func(1,*{1,2,3}) # * 在形参中只能接收多余的位置实参 不能接收关键字实参
# 1 (1, 2, 3)
**kwargs # ** 会将字典拆封成key = value的形式，以关键字传参的方式传值
def func(x, y, z):
print(x, y, z)
func(x=1, y=2, z=3)
# 1 2 3
d = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 333}
func(**d) # 等价于func(x=1,y=2,z=333)
# 1 2 333
可接收任意参数的函数
# 需求：你写的函数 无论调用者按照正确传参的方式无论怎么传 你的函数都能够正常执行
def func1(*x, **y):
print(x, y)
func1(1, 2, 3, 4, 5, 6, x=1, y=2, z=3)
# (1, 2, 3, 4, 5, 6) {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
"""
下面是python推荐形参*和**通用的写法(后面的参数名命名推荐)
"""
def func2(*args, **kwargs): # 可接收任意参数的函数
print(args, kwargs)
func2(1, 2, 3, 4, 5, 6, x=1, y=2, z=3)
# (1, 2, 3, 4, 5, 6) {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
命名关键字参数
命名关键字参数： # 在函数定义阶段，写在 * 与 ** 之间的参数
下面的z 和 m 都是命名关键字参数
def func(x, y=1, *args, z=3, m, **kwargs):
print(x, y)
print(args)
print(z, m)
print(kwargs)
func(1, 2, 3, 4, [5, 6, 7], m=1, z=3, n=1, q=1, p=2) # 关键字传参 m = 2
# 要想给m传值， 必须用关键字传值 m = 2，如果直接用位置参数，显然会被 *args接收(截取)
# 调用 func() 返回值如下：
# 1 2
# (3, 4, [5, 6, 7])
# 3 1
# {'n': 1, 'q': 1, 'p': 2}
注意： # 在给命名关键字参数传值的时候 只能用关键字为其传值 ， # 在定义阶段 给你感觉好像是z是默认值参数 放在了m这个位置参数的前面了 应该报错，但其实 z 和 m 都不是默认值参数和位置参数， 他们是命名关键字参数
函数的注释
函数注释的好处： # 规范的代码注释可以让封装的方法被快速读懂，让调用者快速上手....(有着诸多好处)
# 在pycharm 中只需要在函数定义def 关键字下一行 敲 ''' 回车即可自动出现函数注释格式，只需相应填充即可
"""
该函数的作用
:param x: 对形参x的解释
:param y: 对形参y的解释
:return: 对函数返回值的解释
"""
查看写好的函数注释： # help(函数名) ，会返回该函数的注释信息
def say_hi(name):
'''
跟用户打招呼
:param name: 用户名
:return: 拼接好的打招呼语句
'''
hi = '{name} 你好，很高兴见到你！'.format(name=name)
return hi
print(help(say_hi))
# Help on function say_hi in module __main__:
#
# say_hi(name)
# 跟用户打招呼
# :param name: 用户名
# :return: 拼接好的打招呼语句
#
# None
上面介绍了函数的return返回值、参数、注释， 下面给出一个标准的函数定义格式
"""
def 函数名(形参1, ......):
'''
该函数的作用(函数的注释)
:param 形参1: 对形参1的解释
:param .....: .....
:return:
'''
代码体
return 函数的返回值
"""