Python函数设计与使用

Python函数中，定义可变参数

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在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，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。

tuple讲解：https://blog.csdn.net/ruanxingzi123/article/details/83184909?
引自 CSDN博主 阿紫_PP

我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a * 2+ b * 2 + c * 2 + ……。

要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：

def calc(numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple：

>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84

如果利用可变参数，调用函数的方式可以简化成这样：

>>> calc(1, 2, 3)
14
>>> calc(1, 3, 5, 7)
84

所以，我们把函数的参数改为可变参数：

def calc(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：

>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0

如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14

这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去：

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

*nums表示把 nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。

Python字典(dict)详解
引自 CSDN博主 木偶☜ https://blog.csdn.net/qq_45096273/article/details/107446492?

而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。请看示例：

def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数：

>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}

也可以传入任意个数的关键字参数：

>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

当然，上面复杂的调用可以用简化的写法：

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> 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，注意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。

命名关键字参数

对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。

仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：

def person(name, age, **kw):
    if 'city' in kw:
        # 有city参数
        pass
    if 'job' in kw:
        # 有job参数
        pass
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数：

>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)

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 <module>
TypeError: person() missing 2 required keyword-only arguments: 'city' and 'job'

由于调用时缺少参数名city和job，Python解释器把前两个参数视为位置参数，后两个参数传给*args，但缺少命名关键字参数导致报错。

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：

>>> 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': '#'}
>>> 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。

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。

部分引自https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017261630425888#0

列表对象方法sort()属于原地操作，没有返回值，而数sorted()返回排列后的列表，并不对原列表做任何修改。

变量作用域

下列的示例代码演示了局部变量和全局变量的用法：

在函数内任意位置只要有为变量赋值的语句，那么在整个函数内该变量都是局部变量，在这条赋值语句之前不能有引起变量值的操作，否则会引发代码异常，除非在函数开始处使用关键字global声明该变量为全局变量

如果全局变量与全局变量具有相同的名字，那么该局部变量会在自己的作用域内隐藏同名的全局变量，例如下面的代码所演示。

lambda表达式

lambda表达式常用来声明匿名函数，即没有函数名字的临时使用的小函数。
lambda表达式只可以包含一个表达式，不允许包含其他复杂的语句，但在表达式中可以调用其他函数，并支持默认值参数和关键参数，该表达式的计算结果就是函数的返回值。

在Python中，lambda表达式属于可调用对象之一，常用于内置函数sorted(),max(),
min()和列表方法sort()的key参数，内置函数map(),filter()和标准库函数reduce()的第一个参数，以及其他可以使用函数的地方。

下面的代码演示了不同情况下lambda表达式的应用

import random

f=lambda x,y,z:x+y+z        #也可以给lambda表达式起名字
print(f(1,2,3))     #也可以像普通函数一样调用

g=lambda x,y=2,z=3:x+y+z     #含有默认值参数
print(g(1))
print(g(2,z=4,y=5))

L=[(lambda x:x**2),(lambda x:x**3),(lambda x:x**4)]
print(L[0](2),L[1](2),L[2](2))      #没有名字的lambda表达式

D={'f1':(lambda :2+3),'f2':(lambda :2*3),'f3':(lambda :2**3)}
print(D['f1'](),D['f2'](),D['f3']())

L=[1,2,3,4,5]
print(map((lambda x:x+10),L))
L

def demo(n):
    return n*n


demo(5)
a_list=[1,2,3,4,5]
list(map(lambda x:demo(x),a_list))      #包含函数调用并且没有名字的lambda表达式

data=list(range(20))
random.shuffle(data)
data
data.sort(key=lambda x:x)       #用在列表的sort()方法中
data
data.sort(key=lambda x:len(str(x)))     #转换为字符串后的长度排序
data
data.sort(key=lambda x:len(str(x)),reverse=True)
data

x=[[random.randint(1,10) for j in range(5)] for i in range(5)]
#使用列表推导式创建列表
#包含5个子列表的列表
#每个子列表中包含5个1~10的随机数
#略去输出结果
for item in x:
    print(item)
#这个循环可以替换为print(*x,sep='\n')
y=sorted(x,key=lambda item:(item[1],item[4]))
for item in y:
    print(item)

运行结果如下：

持续更新中…

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补充示例：