python函数基础以及函数参数简解

简介: python函数基础以及函数参数简解

python中函数分为函数、内置函数

Python所有的内置函数

自定义函数要使用def语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回。调用函数,使用函数名+()

1 def 关键字+函数名():
 2     函数体
 3     return  可以终止函数,默认返回None
 4 下面 hello()函数,没有返回值。如果保存了返回值,该值为 None:
 5 >>> def hello():
 6 ... print 'hello world'
 7 >>>
 8 >>> res = hello()
 9 hello world
10 >>> res
11 >>> print res
12 None
13 >>> type(res)
14 <type 'None'>

python里的函数可以返回一个值或者对象。只是在返回一个容器对象的时候有点不同,看起来像是能返回多个对象。

1 def foo():
2 return ['xyz', 1000000, -98.6]
3 def bar():
4 return 'abc', [42, 'python'], "Guido"
5 foo()函数返回一个列表, bar()函数返回一个元组。 由于元组语法上不需要一定带上圆括号, 所
6 以让人真的以为可以返回多个对象。

定义函数文档

1 文档的以贯例是多行字符串,第一行以大写字母开头以句点(.)结束(注:中文在V3.3中也可以),第二行是空行,从第三行开始是详细描述。强烈建议,为你重要的函数写文档字符串要遵循此贯例
2 def foo():
3     '''
4     foo() -- properly created doc string
5     '''
6     函数体

函数的形参和实参

形参,只是一个形式,表示占据一个参数位置。

实参,是一个具体的参数,有它的实际意义。

Python中函数的实参有4种形式,分别是:

位置或关键字参数、仅位置的参数、任意数量的位置参数、任意数量的关键字参数

第一种:位置或关键字参数

这种参数是Python中默认的参数类型,定义这种参数后,可以通过位置参数,或者关键字参数的形式传递参数,这个是Python的默认参数类型

1 >>> def func(arg1, arg2="World!"):
 2      print (arg1, arg2)
 3 ## func可以通过位置参数形式调用
 4 >>>func("Hello", "MitchellChu")
 5 Hello MitchellChu 
 6 ## 也可以通过关键字参数的形式来调用func
 7 >>>func(arg1="Hello", arg2="World!")
 8 Hello World!
 9 ## 当然,混合的方式也是完全没有问题的
10 >>>func("Hello", arg2="World!")
11 Hello World! 
12 ## 不过如果你不能将关键字参数优先于位置参数传递给函数(方法)
13 ## 这个调用方法是不能接受的,因为优先级不一样.后面会说
14 >>> func(arg1="Hello", "World!")
15 SyntaxError: positional argument follows keyword argument

第二种方式:仅适用位置参数的形式

这种形式在需要将参数传递给函数(方法)时,仅能通过位置参数的传递方式。这种形式对于Python的开发者来说,暂时并没有办法使用。这种形式现在仅存在Python的很多内建的函数上:

1 >>> abs(-3) 
 2 abs(a=3)
 3 ## Traceback (most recent call last):
 4 ##   File "<stdin>", line 1, in <module>
 5 ## TypeError: abs() takes no keyword arguments
 6 >>> pow(x=2,y=3)
 7 ## Traceback (most recent call last):
 8 ##   File "<stdin>", line 1, in <module>
 9 ## TypeError: pow() takes no keyword arguments
10 >>> pow(2,3)
11 ## 8

第三种:任意数量的位置参数(带单个星号参数)

任意数量的位置参数在定义的时候是需要一个星号前缀来表示,在传递参数的时候,可以在原有参数的后面添加任意多个参数,这些参数将会被放在元组内提供给函数(方法):

## 定义的时候,我们需要添加单个星号作为前缀

1 def func(arg1, arg2, *args):
 2     print (arg1, arg2, args)
 3 ##调用的时候,前面两个必须在前面,前两个参数是位置或关键字参数的形式,所以你可以使用这种参数的任一合法的传递方法
 4 >>> func("hello", "Tuple, values is:", 2, 3, 3, 4)
 5 hello Tuple, values is: (2, 3, 3, 4)
 6 ##多余的参数将自动被放入元组中提供给函数使用.如果你需要传递元组给函数,你需要在传递的过程中添加*号
 7 ## 请看下面例子中的输出差异:
 8 >>> func("hello", "Tuple, values is:", (2, 3, 3, 4))
 9 hello Tuple, values is: ((2, 3, 3, 4),)
10 >>> func("hello", "Tuple, values is:", *(2, 3, 3, 4))
11 hello Tuple, values is: (2, 3, 3, 4)

第四种:任意数量的关键字参数(带两个星号参数)

任意数量的关键字参数在定义的时候,参数名称前面需要有两个星号(**)作为前缀,这样定义出来的参数,在传递参数的时候,可以在原有的参数后面添加任意多个关键字参数,关键字参数是使用[参数名称=参数值]的形式进行传递:

1 >>> func("hello", "Dict, values is:", x=2, y=3, z=3)
 2 hello Dict, values is: {'z': 3, 'x': 2, 'y': 3}
 3
 4 >>> func("hello", "Dict., values is:", **{'x':2, 'y':3, 'z':3,})
 5 hello Dict., values is: {'z': 3, 'x': 2, 'y': 3}
 6
 7 >>> func("hello", "Dict., values is:", s=3, **{'x':2, 'y':3, 'z':3,})
 8 hello Dict., values is: {'z': 3, 's': 3, 'x': 2, 'y': 3}
 9
10 错误方法:
11 #提供多了参数
12 >>> func("hello", "Dict., values is:", {'x':2, 'y':3, 'z':3})
13 Traceback (most recent call last):
14   File "<pyshell#57>", line 1, in <module>
15     func("hello", "Dict., values is:", {'x':2, 'y':3, 'z':3})
16 TypeError: func() takes 2 positional arguments but 3 were given
17
18 ## 提供了重复的参数
19 >>> func("hello", "Dict., values is:", y=3, **{'x':2, 'y':3, 'z':3,})
20 Traceback (most recent call last):
21   File "<pyshell#59>", line 1, in <module>
22     func("hello", "Dict., values is:", y=3, **{'x':2, 'y':3, 'z':3,})
23 TypeError: func() got multiple values for keyword argument 'y'

总结:四种参数形式中仅有第二种Python没有提供定义的方法,其他三种在定义的时候也需要注意,定义的时候应该根据Python的解析规律进行定义,其中:

位置或关键字参数应该在最前面,其中,没有默认值的应该在有默认值的参数前面

任意数量位置参数应该放在所有位置或关键字参数的后面

任意数量关键字参数应该放在任意数量位置参数的后面

注意:任意数量位置参数和任意数量关键字参数只能在定义中定义一次。

## 各种参数的混合使用例子

1 def func(arg1, arg2='default', *args, **kwargs):
2     print ("arg1=%s, arg2=%s, args=%s, kwargs=%s" % (arg1, arg2, args, kwargs))
3 func(1)
4 func(1,2) 
5 func(1,2,3,4)
6 func(1,2,3,4,x=1,y=2) 
7 func(1,2,x=1)
8 func(arg1=1)
9 func(1,x=1)

思考:函数接受变量作为参数时,接受的是变量的值还是变量的引用?

函数局部变量和全局变量:

在局部中调用全局变量(读取全局变量默认不用写。修改时需要),当全局变量为列表和字典,局部引用区域引用时不使用global时也是可以修改,不能重新赋值。全局变量与局部变量名称冲突时,在函数体内部优先使用局部变量

1 >>> li=[11,22,33]
 2 >>> def  name(li):
 3     li=li.append(44)    #全局变量在函数体内由于是引用,所以可以别修改,但是不能被赋值
 4 >>> name(li)
 5 >>> print(li)
 6 [11, 22, 33, 44]
 7
 8 >>> li=[11,22,33]
 9 >>> def  name(li):
10     li='hello'     #函数体内对全局变量赋值,结果没有改变
11 >>> name(li)
12 >>> print(li)
13 [11, 22, 33, 44]
14
15
16 >>> li=[11,22,33]
17 >>> def  name(arg):
18     global li            #使用global,可以对全局变量进行修改,不建议使用
19     li='hello world'    
20 >>> name(li)
21 >>> print(li)
22 hello world

lambda表达式

lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。

1 >>> f2      =   lambda      a1:    a1+100 
2 # f2函数名称     关键字  函数参数  函数体
3 >>> f2(18)
4 118
相关文章
|
2月前
|
Python
【python从入门到精通】-- 第五战:函数大总结
【python从入门到精通】-- 第五战:函数大总结
92 0
|
28天前
|
搜索推荐 Python
利用Python内置函数实现的冒泡排序算法
在上述代码中,`bubble_sort` 函数接受一个列表 `arr` 作为输入。通过两层循环,外层循环控制排序的轮数,内层循环用于比较相邻的元素并进行交换。如果前一个元素大于后一个元素,就将它们交换位置。
127 67
|
21天前
|
Python
Python中的函数是**一种命名的代码块,用于执行特定任务或计算
Python中的函数是**一种命名的代码块,用于执行特定任务或计算
45 18
|
13天前
|
数据可视化 DataX Python
Seaborn 教程-绘图函数
Seaborn 教程-绘图函数
43 8
|
22天前
|
Python
Python中的函数
Python中的函数
37 8
|
29天前
|
监控 测试技术 数据库
Python中的装饰器:解锁函数增强的魔法####
本文深入探讨了Python语言中一个既强大又灵活的特性——装饰器(Decorator),它以一种优雅的方式实现了函数功能的扩展与增强。不同于传统的代码复用机制,装饰器通过高阶函数的形式,为开发者提供了在不修改原函数源代码的前提下,动态添加新功能的能力。我们将从装饰器的基本概念入手,逐步解析其工作原理,并通过一系列实例展示如何利用装饰器进行日志记录、性能测试、事务处理等常见任务,最终揭示装饰器在提升代码可读性、维护性和功能性方面的独特价值。 ####
|
1月前
|
Python
Python中的`range`函数与负增长
在Python中,`range`函数用于生成整数序列,支持正向和负向增长。本文详细介绍了如何使用`range`生成负增长的整数序列,并提供了多个实际应用示例,如反向遍历列表、生成倒计时和计算递减等差数列的和。通过这些示例,读者可以更好地掌握`range`函数的使用方法。
53 5
|
2月前
|
Python
Python之函数详解
【10月更文挑战第12天】
Python之函数详解
|
2月前
|
存储 数据安全/隐私保护 索引
|
1月前
|
测试技术 数据安全/隐私保护 Python
探索Python中的装饰器:简化和增强你的函数
【10月更文挑战第24天】在Python编程的海洋中,装饰器是那把可以令你的代码更简洁、更强大的魔法棒。它们不仅能够扩展函数的功能,还能保持代码的整洁性。本文将带你深入了解装饰器的概念、实现方式以及如何通过它们来提升你的代码质量。让我们一起揭开装饰器的神秘面纱,学习如何用它们来打造更加优雅和高效的代码。