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python基础(十七):函数

2021-04-18 18:38:05python人已围观

简介在正式讲述函数之前,先给大家说明一点:编写函数就是“面向过程”的方式,编写类就是“面向对象“的方式。你如果不知道这是啥意思,至少别人提到这2个词你应该知道是在干嘛。

在正式讲述函数之前,先给大家说明一点:编写函数就是“面向过程”的方式,编写类就是“面向对象“的方式。你如果不知道这是啥意思,至少别人提到这2个词你应该知道是在干嘛。

函数的相关概念解释

函数是带有特有名字的代码块儿,用于帮助我们实现具体的功能。在正式讲述Python函数之前,这里首先给大家讲述一下函数的概念、好处和注意事项。

  • 概念: 将一组逻辑语句封装在方法体中,对外暴露方法名
  • 好处: 隐藏了实现细节,提高代码的重用性
  • 注意事项: 编写并调用一个函数,我们必须要知道:
    • ① 函数的功能
    • ② 函数名

函数的语法结构拆解

说了真么多,那么怎么样编写一个函数呢?这就涉及到函数的语法结构了。

# 定义函数
def 函数名(形式参数1,形式参数2,...):
	"""文档描述"""
    函数体
    return 值

# 函数调用
函数名(实际参数1,实际参数2,...) 

哈哈,对于没有学习函数的同学来说,是不是一脸茫然?接着我给大家讲解一下每一部分的含义,做一个大拆解。

  • def: 它是定义函数的关键字,看到这个关键字,表示我们定义了一个函数;
  • 函数名: 类似于我们定义一个变量。函数名直接指向的是函数的内存地址,表示对函数体代码的引用,因此我们可以直接通过函数名,来调用函数,实现既定功能;
  • 括号: 括号内用于参数传递,但是该参数是可有可无的;
  • 冒号: 这是语法结构,没有为什么,这个冒号要一再强调,不能省略;
  • """文档描述""": 用于描述该函数的功能,介绍一些参数信息,不是必须的,但是为了自己和他人以后能够看明白,建议加上;
  • 函数体: 用于实现特定功能的代码块儿;
  • return 值:
    • 函数体内部可以用return随时返回函数结果;
    • 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。

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

pass语句什么都不做,那有什么用?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。

pass还可以用在其他语句里,比如:

if age >= 18:
    pass

缺少了pass,代码运行就会有语法错误。

返回值

上面我们已经知道:函数的返回值是可有可无的,有时候我们只需要直接显示输出,但有时候我们需要利用返回值,做一些其他的操作。

下面的演示,可能会涉及到”传参‘,不明白不要紧,咋们后面会慢慢讲述。

无返回值

比如:我们只想做一个简单的自我介绍,我们直接显示输出就好。

name = "梁同学"
age = 18
addr = "山东"


def my_intro(name, age, addr):
	print(f"我的名字是{name}")
	print(f"我今年{age}岁")
	print(f"我来自{addr}")


my_intro(name, age, addr)

# 我的名字是梁同学
# 我今年18岁
# 我来自山东

有返回值

比如:求平均成绩,后面我要利用这个平均成绩,做一个汇报。

chinese = 91
math = 95
english = 90


def age_score(chinese, math, english):
	avg = (english + math + chinese) / 3
	return avg


avg = age_score(chinese, math, english)
print(f"我的平均成绩是:{avg}")
# 我的平均成绩是:92.0

有多个返回值

函数可以返回多个值吗?答案是肯定的。

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点,给出坐标、位移和角度,就可以计算出新的坐标:

import math

def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

import math语句表示导入math包,并允许后续代码引用math包里的sincos等函数。

然后,我们就可以同时获得返回值:

x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
# 151.96152422706632 70.0

但其实这只是一种假象,Python函数返回的仍然是单一值:

r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(r, type(r))
# (151.96152422706632, 70.0) <class 'tuple'>

原来返回值是一个tuple!但是,在语法上,返回一个tuple可以省略括号,而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple,但写起来更方便。

参数的传递

无参传递

对于一个简单的函数,我们不需要传递任何参数,当然也没有返回值。这样的函数无法实现复杂的功能,很简单,但我们需要了解。

def func1():
	print("今天天气真是好!")

func1()
# 今天天气真是好!

有参传递

有时候为了是的代码的可扩展性更高,需要给函数传递参数,来帮助我们实现更复杂的功能。在详细讲述有参传递之前,我们用一个简单的案例(如图所示),讲述“形参”和“实参”这两个概念。

name = "梁同学"
def func2(name):
	print(f"我的名字叫做:{name}")
func2(name)
# 我的名字叫做:梁同学

形参和实参的概念:

  • 形参: 函数完成某个功能,所需的一项信息;
  • 实参: 调用函数时,传递给函数的具体信息;

总结一下:函数定义中传入参数,叫做形参。调用函数时,传入的参数,叫做实参。

定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解。

Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码。

位置参数

我们先写一个计算x2的函数:

def power(x):
    return x * x

对于power(x)函数,参数x就是一个位置参数。

当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x

>>> power(5)
25
>>> power(15)
225

现在,如果我们要计算x3怎么办?可以再定义一个power3函数,但是如果要计算x4、x5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。

你也许想到了,可以把power(x)修改为power(x, n),用来计算xn,说干就干:

def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

对于这个修改后的power(x, n)函数,可以计算任意n次方:

print(power(5, 2))
# 25
print(power(5, 3))
# 125

修改后的power(x, n)函数有两个参数:xn,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xn

默认参数

新的power(x, n)函数定义没有问题,但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用:

print(power(5))
"""
Traceback (most recent call last):
  File "D:/python_project/mxxl/test/test.py", line 9, in <module>
    print(power(5))
TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'
"""

Python的错误信息很明确:调用函数power()缺少了一个位置参数n

这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:

def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

这样,当我们调用power(5)时,相当于调用power(5, 2)

print(power(5))
# 25
print(power(5, 3))
# 125

而对于n > 2的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)

从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:

  • 一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面);

  • 二是如何设置默认参数。

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。

使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。

举个例子,我们写个一年级小学生注册的函数,需要传入namegender两个参数:

def enroll(name, gender):
    print('name:', name)
    print('gender:', gender)

这样,调用enroll()函数只需要传入两个参数:

enroll('Sarah', 'F')

# name: Sarah
# gender: F

如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办?这样会使得调用函数的复杂度大大增加。

我们可以把年龄和城市设为默认参数:

def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
    print('name:', name)
    print('gender:', gender)
    print('age:', age)
    print('city:', city)

这样,大多数学生注册时不需要提供年龄和城市,只提供必须的两个参数:

enroll('Sarah', 'F')

# name: Sarah
# gender: F
# age: 6
# city: Beijing

只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息:

enroll('Bob', 'M', 7)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')

可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。

有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是,除了namegender这两个参数外,最后1个参数应用在参数age上,city参数由于没有提供,仍然使用默认值。

也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin'),意思是,city参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。

默认参数很有用,但使用不当,也会掉坑里。默认参数有个最大的坑,演示如下:

先定义一个函数,传入一个list,添加一个END再返回:

def add_end(L=[]):
    L.append('END')
    return L

当你正常调用时,结果似乎不错:

print(add_end([1, 2, 3]))
# [1, 2, 3, 'END']

print(add_end(['x', 'y', 'z']))
# ['x', 'y', 'z', 'END']

当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:

print(add_end())
# ['END']

但是,再次调用add_end()时,结果就不对了:

print(add_end())
# ['END', 'END']

print(add_end())
# ['END', 'END', 'END']

很多初学者很疑惑,默认参数是[],但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。

原因解释如下:

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[],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。

定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

要修改上面的例子,我们可以用None这个不变对象来实现:

def add_end(L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append('END')
    return L

现在,无论调用多少次,都不会有问题:

print(add_end())
# ['END']

print(add_end())
# ['END']

为什么要设计strNone这样的不变对象呢?因为不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。

可变参数

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。

我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2> + b2 + c2+ ……。

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:

print(calc([1, 2, 3]))
# 14

print(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:

print(calc(1, 2, 3))
# 14

print(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:

print(calc(1, 2))
# 5

print(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]

print(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:

print(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。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nameage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nameage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cityjob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cityjob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 "D:/python_project/mxxl/test/test.py", line 4, in <module>
    person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
TypeError: person() missing 2 required keyword-only arguments: 'city' and 'job'
"""

由于调用时缺少参数名cityjob,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:

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。

参数检查

调用函数时,如果参数个数不对,Python解释器会自动检查出来,并抛出TypeError

def my_abs(x):
	if x >= 0:
		return x
	else:
		return -x


my_abs(1, 2)
'''
Traceback (most recent call last):
  File "D:/python_project/mxxl/test/test.py", line 8, in <module>
    my_abs(1, 2)
TypeError: my_abs() takes 1 positional argument but 2 were given

但是如果参数类型不对,Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别:

my_abs('A')
'''
Traceback (most recent call last):
  File "D:/python_project/mxxl/test/test.py", line 8, in <module>
    my_abs('A')
  File "D:/python_project/mxxl/test/test.py", line 2, in my_abs
    if x >= 0:
TypeError: '>=' not supported between instances of 'str' and 'int'
'''

abs('A')
"""
Traceback (most recent call last):
  File "D:/python_project/mxxl/test/test.py", line 8, in <module>
    abs('A')
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'
"""

当传入了不恰当的参数时,内置函数abs会检查出参数错误,而我们定义的my_abs没有参数检查,会导致if语句出错,出错信息和abs不一样。所以,这个函数定义不够完善。

让我们修改一下my_abs的定义,对参数类型做检查,只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现:

def my_abs(x):
    if not isinstance(x, (int, float)):
        raise TypeError('bad operand type')
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

添加了参数检查后,如果传入错误的参数类型,函数就可以抛出一个错误:

my_abs('A')
"""
Traceback (most recent call last):
  File "D:/python_project/mxxl/test/test.py", line 10, in <module>
    my_abs('A')
  File "D:/python_project/mxxl/test/test.py", line 3, in my_abs
    raise TypeError('bad operand type')
TypeError: bad operand type
"""

错误和异常处理将在后续讲到。

文章来源:查看

Tags:函数   基础   python   十七

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