在Python中,函数是一个带有名字的代码块,可以被反复调用。函数可以帮助你组织和重用代码,使你的程序更整洁,更易于维护。本文将会深入探索Python的秘密
目录
定义函数
自定义函数
内置函数
函数式方程
高阶函数
函数标注
往期精彩文章:
定义函数的语法如下:
def function_name(parameters):
# code to be executed
其中def是关键字,后面紧跟函数名和圆括号,圆括号内可以包含一个或多个参数,参数用逗号隔开。参数是函数执行时需要输入的值,它们在函数内都可以被当作变量使用。函数定义的末尾需要一个冒号,接下来的代码块应该缩进。举个例子,下面代码定义一个函数say_hello,它接受一个参数name,并打印一条问候语:
def say_hello(name):
print("Hello, " + name + "!")
say_hello("Alice") # 输出 "Hello, Alice!"
say_hello("Bob") # 输出 "Hello, Bob!"
函数也可以返回值。使用关键字return 可以将函数的执行结果返回给调用者。例如,下面的函数add会将两个数相力并返回结果:
def add(a, b):
return a + b
result = add(1, 2) # 调用函数并将结果赋值给变量 result
print(result) # 输出 3
Python中使用def来定义函数,并使用return来返回特定的值。
看一个简单的函数的例子:
def my_function(x, y, z):
if z > 1:
return z * (x + y)
else:
return z / (x + y)
把我们之前讲的斐波拉赫数列的例子重新用函数来定义,可以这样写:
def fib(n):
a, b = 0, 1
while a < n:
print(a, end=' ')
a, b = b, a+b
print()
# 调用函数
fib(1000)
这样我们在调用my_function可以只用传递两个参数,最后的z可以使用默认的参数值。
注意,默认值只会执行一次,如果你传入的参数是可变对象(列表,字典和类实例)的话,我们需要注意这个问题:
def f(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print(f(1))
print(f(2))
print(f(3))
# 输出
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
如果不想在后面的调用中共享默认值,那么可以把默认值的赋值放到函数体内部:
def f(a, L=None):
if L is None:
L = []
L.append(a)
return L
除了用户的自定义函数之外,Python内置了一些非常有用的函数:
内置函数 |
||||
---|---|---|---|---|
abs() |
delattr() |
hash() |
memoryview() |
set() |
all() |
dict() |
help() |
min() |
setattr() |
any() |
dir() |
hex() |
next() |
slice() |
ascii() |
divmod() |
id() |
object() |
sorted() |
bin() |
enumerate() |
input() |
oct() |
staticmethod() |
bool() |
eval() |
int() |
open() |
str() |
breakpoint() |
exec() |
isinstance() |
ord() |
sum() |
bytearray() |
filter() |
issubclass() |
pow() |
super() |
bytes() |
float() |
iter() |
print() |
tuple() |
callable() |
format() |
len() |
property() |
type() |
chr() |
frozenset() |
list() |
range() |
vars() |
classmethod() |
getattr() |
locals() |
repr() |
zip() |
compile() |
globals() |
map() |
reversed() |
__import__() |
complex() |
hasattr() |
max() |
round() |
我总结了以下几点:
使用函数来定义计算的编程范式称为函数式编程。不可更改状态的概念是函数式编程的关键定义特征之一。
计算是通过命令式编程中的语句完成的,这可以说是您已经熟悉的最流行的编程范式。这些命令会影响变量的值,从而影响执行后的计算状态。例如,for 循环可以重复执行一条语句,每次更改变量的值,如下所示:
counter = 0
for i in range(10):
counter += 1
在循环的每次迭代中,计数器的值每次增加 1 时,计算状态都会发生变化,使其更接近结束状态。
在函数式编程中,高阶函数是我们定义计算的主要工具。这些是将函数作为参数并返回函数作为结果的函数。Reduce()、map() 和 filter() 是 Python 中最有用的三个高阶函数。当与更简单的功能配对时,它们可用于执行复杂的操作。
下面的代码示例演示了一个高阶函数。print greeting() 接受两个参数:函数 f 和名称 n,并返回调用 f 的结果。(n)
def greet(name):
return "Hello, {}!".format(name)
def print_greeting(f, n):
print(f(n))
之前我们讨论的是简单的自定义函数形式,我们并不知道函数的参数类型和返回值类型,其实函数可以写得更加详细一些,这就要用到函数标注了。
所谓函数标注就是用户自定义函数中的类型的可选元数据信息。
函数标注是以字典的形式存放在 __annotations__
属性中的。我们在参数的名称后面加上冒号,后面跟一个表达式,那么这个表达式会被求值为标注的值。对于返回值来说,返回值标注的定义是加上一个组合符号 ->
,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。
举个例子:
>>> 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'
其实使用函数标注写出来的程序更加清晰,可读性更高。
基本线性数据结构的Python实现https://blog.csdn.net/qq_46939030/article/details/128400244?spm=1001.2014.3001.5501
python基本概念https://blog.csdn.net/qq_46939030/article/details/128387752python特点及优势https://blog.csdn.net/qq_46939030/article/details/122613405利用python爬取散文网文章的实列https://blog.csdn.net/qq_46939030/article/details/122557032