Python 函数基础知识汇总
一、函数基础
简单地说,一个函数就是一组Python语句的组合,它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程,那么这些被包装起来的语句通过一个函数名称来调用。
有了函数,我们可以在很大程度上减少复制及粘贴代码的次数了(相信很多人在刚开始时都有这样的体验)。我们可以把相同的代码可以提炼出来做成一个函数,在需要的地方只需要调用即可。那么,这样就提高了代码的复用率了,整体代码看起来比较简练,没有那么臃肿了。
函数在Python中是最基本的程序结构,用来最大化地让我们的代码进行复用;与此同时,函数可以把一个错综复杂的系统分割为可管理的多个部分,简化编程、代码复用。
接下来我们看看什么是函数,及函数该如何定义。有两种方式可以进行函数的定义,分别是def及lambda关键字。
1.函数定义
先总结一下为什么要使用函数?
代码复用最大化及最小化冗余代码;
过程分解(拆解)。把一个复杂的任务拆解为多个小任务。
函数定义的语法为:
deffunc_name(arg1,arg2,arg3,...,argN): statement returnvalue
根据上面定义,可以简单地描述为:Python中的函数是具有0个或多个参数,具有若干行语句并且具有返回值(返回值可有可无)的一个语句块(注意缩进)。
那么我们就定义一个比较简单的函数,该函数没有参数,进入ipython交互式环境:
In[1]:defhello(): ...:print('Leavemealone,theworld') ...:
调用(执行)该函数:
In[2]:hello() Leavemealone,theworld
我们发现hello()函数并没有return语句,在Python中,如果没有显式的执行return语句,那么函数的返回值默认为None。
我们说过,定义函数有两种形式,另外一种形式是使用lambda来定义。使用lambda定义的函数是匿名函数,这个我们在后面的内容进行讲解,这里暂且不表。
二、函数参数
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,函数内部的复杂的逻辑被封装起来,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。
1.默认参数
默认参数使得API简洁,但不失灵活性。当一个参数有默认值时,调用时如果不传递此参数时,会使用默认值。
definc(init,step=1): returninit+step #调用一下这个函数 >>>inc(3) 4 >>>inc(3,2) 5
默认参数有一个坑,就是非默认参数要放到默认参数的前面(不然Python的解释器会报语法错误)。允许有多个默认参数,但默认参数需要放在参数列表的最后面。
defappend(x,lst=[]): returnlst.append(x)
此函数有问题。(函数中的形参是全局变量?lst在append函数中叫lst,但在全局作用域中,我们不知道lst具体叫什么名字。)
修改之后的函数为:
defappend(x,lst=None): iflstisNone: lst=[] lst.append(x) returnlst
通常来说,当默认参数是可变的时候,需要特别注意作用域的问题,我们需要上述的技巧(不可变的数据类型是值传递,可变的数据类型是引用传递。)。目前可变的对象为list,dict,set,bytearray。
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 defadd_end(L=[]): L.append('END') returnL
当我们正常调用时,结果似乎不错:
>>>add_end([1,2,3]) [1,2,3,'END'] >>>add_end(['x','y','z']) ['x','y','z','END']
当我们使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:
>>>add_end() ['END']
但是,再次调用add_end()时,结果就不对了:
>>>add_end() ['END','END'] >>>add_end() ['END','END','END']
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。
所以,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:
defadd_end(L=None): ifLisNone: L=[] L.append('END') returnL
为什么要设计str、None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。
2.位置参数
我们先写一个计算x^2的函数:
defpower(x): returnx*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x^3怎么办呢?可以再定义一个power3函数,但是如果要计算x^4、x^5、x^n,怎么办?我们不可能定义无限多个函数,我们可以把power(x)修改为power(x,n),用来计算x^n,说写就写:
defpower(x,n): s=1 whilen>0: n=n-1 s=s*x returns
3.关键字参数
可变参数允许我们传入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。示例如下:
defperson(name,age,**kwargs): print('name:',name,'age:',age,'other:',kwargs)
函数person除了必选参数name和age外,还接受关键字参数kwargs。在调用该函数时,可以只传入必选参数:
>>>person('LavenLiu',25) name:LavenLiuage:25other:{}
也可以传入任意个数的关键字参数:
>>>person('LavenLiu',25) name:LavenLiuage:25other:{} >>>person('Taoqi',25,city='Hebei') name:Taoqiage:25other:{'city':'Hebei'} >>>person('James',31,gender='M',job='NBAplayer') name:Jamesage:31other:{'gender':'M','job':'NBAplayer'}
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:
>>>kwargs={'city':'Hebei','job':'Test'} >>>person('Taoqi',25,**kwargs) name:Taoqiage:25other:{'city':'Hebei','job':'Test'}
4.位置参数和关键字参数
位置参数和关键字参数是函数调用时的概念。
当默认参数和关键字参数结合起来用的时候,很有用。
关键字参数必须写在位置参数之后,否则会抛出语法错误。
defminus(x,y): returnx-y minus(3,5)#位置参数,位置传参 minus(5,3)#位置参数,位置传参 minus(x=5,y=3)#关键字参数,关键字传参 minus(y=3,x=5)#关键字参数,关键字传参
位置参数和关键字参数可以共存,但是关键字参数必须写到位置参数之后。
5.可变位置参数
可变位置参数用*定义,在函数体内,可变位置参数是一个元组。
可变位置参数。
In[1]:deffn(*args): ...:print(args) ...: In[2]:fn((1,2,3,4)) ((1,2,3,4),) In[3]:tup01=(1,2,3,4) In[4]:fn(tup01) ((1,2,3,4),) In[5]:fn(*tup01) (1,2,3,4)
在python的函数中,还可以定义可变参数。可变参数就是传入的参数个数是可变的。
In[6]:defcacl(*numbers): ...:sum=0 ...:forninnumbers: ...:sum=sum+n*n ...:returnsum ...: In[7]:nums=[1,2,3] In[8]:cacl(*nums)#这里如果不在nums前面加*,有问题吗? Out[8]:14
6.可变关键字参数
可变关键字参数使用**定义,在函数体内,可变关键字参数是一个字典。可变关键字参数的key都是字符串,并且符合标识符定义规范。
deffn(**kwargs): print(kwargs) dict01={'name':'LavenLiu','age':29} fn(**dict01) #fn(dict01) fn(name='LavenLiu',age=29) {'name':'LavenLiu','age':29} {'name':'LavenLiu','age':29}
可变位置参数只能以位置参数的形式调用
可变关键字参数只能以关键字参数的形式调用
可变位置参数必须在可变关键字参数之前
In[18]:deffn(*args,**kwargs): ...:print(args) ...:print(kwargs) ...: In[19]:fn(1,2,3,a=1,b=2) (1,2,3) {'a':1,'b':2} In[20]:deffn(*args,x,y): ...:print(args) ...:print(x,y) ...: In[21]:fn(1,2,3,4) --------------------------------------------------------------------------- TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in () ---->1fn(1,2,3,4) TypeError:fn()missing2requiredkeyword-onlyarguments:'x'and'y' In[22]:fn(1,2,x=3,y=4) (1,2) 34
可变参数后置
可变参数不和默认参数一起出现
7.参数组合
在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数,这4种参数都可以一起使用,或者只用其中某些,但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数
比如定义一个函数,包含上述4种参数:
>>>deffunc(a,b,c=0,*args,**kwargs):
... print('a=',a,'b=',b,'c=',c,'args=',args,'kwargs=',kwargs)
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。
>>>func(1,2) a=1b=2c=0args=()kwargs={} >>>func(1,2,c=3) a=1b=2c=3args=()kwargs={} >>>func(1,2,3,'a','b') a=1b=2c=3args=('a','b')kwargs={} >>>func(1,2,3,'a','b',x=99) a=1b=2c=3args=('a','b')kwargs={'x':99} >>>
最神奇的是通过一个tuple和dict,我们也可以调用该函数:
>>>args=(1,2,3,4) >>>kwargs={'x':99} >>>func(*args,**kwargs) a=1b=2c=3args=(4,)kwargs={'x':99}
所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args,**kwargs)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。
8.参数解构
参数解构发生在函数调用时,可变参数发生函数定义的时候。参数解构分为两种形式,一种是位置参数解构,另一种是关键字参数解构。
参数结构的两种形式:
位置参数解构,使用一个星号。解构的对象为可迭代对象,解构的结果为位置参数。
关键字参数解构,使用两个星号。解构的对象为字典,解构的结果为关键字参数。
位置参数解构的一个例子:
In[23]:deffn(a,b,c): ...:print(a,b,c) ...: In[24]:lst=[1,2,3] In[25]:fn(lst[0],lst[1],lst[2]) 123 #也可以进行如下形式的调用 In[26]:fn(*lst)#这种做法就叫参数解构 123 #*号可以把线性结构解包成位置参数 lst=[1,2,3,4] fn(*lst)#->fn(lst[0],lst[1],lst[2],lst[3]) TypeError:fn()takes3positionalargumentsbut4weregiven #这里就报错了,本来这个函数只能接收3个位置参数,lst有四个元素,通过参数解构之后,就变成了4个参数,所以就报错了。
接下来看字典解构的例子:
In[27]:d={'a':1,'b':2,'c':3} In[28]:fn(**d) 123
#**可以把字典解构成关键字参数
参数解构发生在函数调用时。解构的时候,线性结构的解构是位置参数,字典解构是关键字参数。
传参的顺序:位置参数,线性结构解构;关键字参数,字典解构。尽量的少的同时使用两种解构,除非你真的知道在做什么。
In[29]:deffn(a,b,c,d): ...:print(a,b,c,d) ...: In[30]:fn(0,*[2],c=1,**{'d':3}) 0213
9.参数槽(keyword-only参数)
Python3中引入的。
deffn(a,b,c): print(a,b,c) fn(a=1,b=2,c=3)
如果要强制传入的参数为关键字参数:
deffn(*,a,b,c): print(a,b,c) >>>fn(1,2,3) Traceback(mostrecentcalllast): File"",line1,in fn(1,2,3) TypeError:fn()takes0positionalargumentsbut3weregiven >>>fn(a=1,b=2,c=3) 123
#*之后的参数,必须以关键字参数的形式传递,称之为参数槽。
参数槽通常和默认参数搭配使用。
>>>deffn(a,b,*,x,y): print(a,b) print(x,y) >>>fn(1,2,3,4) Traceback(mostrecentcalllast): File"",line1,in fn(1,2,3,4) TypeError:fn()takes2positionalargumentsbut4weregiven >>>fn(1,2,x=3,y=4) 12 34 >>>fn(1,2,**{'x':3,'y':4}) 12 34 deffn(a,b,*): print(a,b) deffn(a,b,*): ...print(a,b) File" ",line1 SyntaxError:namedargumentsmustfollowbare*
几个例子:
deffn01(*,x=1,y=5): print(x) print(y) >>>fn01() 1 5 deffn02(x=1,*,y): print(x) print(y) >>>fn02(y=3) 1 3
参数槽之坑:
*之后必须有参数
非命名参数有默认值时,命名参数可以没有默认值
默认参数应该在每段参数的最后
使用参数槽时,不能使用可变位置参数,可变关键之参数必须放在命名参数之后
三、高级用法
1.递归函数
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。
deffact(n): ifn==1: return1 returnn*fact(n-1)
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
2.匿名函数lambda
python使用lambda来创建匿名函数。
lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。
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函数拥有自己的名字空间,且不能访问自有参数列表之外或全局名字空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
fib=lambdan,x=0,y=1:xifnotnelsefib(n-1,y,x+y)
print(fib(20))
3.Python函数中的多态
一个操作的意义取决于被操作对象的类型:
deftimes(x,y): returnx*y >>>times(2,4) >>>8 times('Python',4)#传递了与上不同的数据类型'PythonPythonPythonPython'
四、总结
Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。
默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,运行会有逻辑错误!
要注意定义可变参数和关键字参数的语法:
*args是可变参数,args接收的是一个tuple;
**kwargs是关键字参数,kwargs接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:
可变参数既可以直接传入:func(1,2,3),又可以先组装list或tuple,再通过*args传入:func(*(1,2,3));
关键字参数既可以直接传入:func(a=1,b=2),又可以先组装dict,再通过kwargs传入:func({'a':1,'b':2})。
使用*args和**kwargs是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。