python入门-2.函数

2021/8/12 22:06:22

本文主要是介绍python入门-2.函数,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

调用函数

Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用。

要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数abs,只有一个参数。可以直接从Python的官方网站查看文档:

http://docs.python.org/3/library/functions.html#abs

调用abs函数:

>>> abs(100)
100
>>> abs(-20)
20
>>> abs(12.34)
12.34

调用函数的时候,如果传入的参数数量不对,会报TypeError的错误,并且Python会明确地告诉你:abs()有且仅有1个参数,但给出了两个:

>>> abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)

如果传入的参数数量是对的,但参数类型不能被函数所接受,也会报TypeError的错误,并且给出错误信息:str是错误的参数类型:

>>> abs('a')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

max函数max()可以接收任意多个参数,并返回最大的那个:

>>> max(1, 2)
2
>>> max(2, 3, 1, -5)
3

数据类型转换

Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数,比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数:

>>> int('123')
123
>>> int(12.34)
12
>>> float('12.34')
12.34
>>> str(1.23)
'1.23'
>>> str(100)
'100'
>>> bool(1)
True
>>> bool('')
False

函数名其实就是指向一个函数对象的引用,完全可以把函数名赋给一个变量,相当于给这个函数起了一个“别名”:

>>> a = abs # 变量a指向abs函数
>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数
1

定义函数

在Python中,定义一个函数要使用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。

我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例:

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

请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为Nonereturn None可以简写为return

如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了,那么,可以在该文件的当前目录下启动Python解释器,用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数,注意abstest是文件名(不含.py扩展名):

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。

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

>>> my_abs(1, 2)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>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 "<stdin>", line 1, in <module>  File "<stdin>", line 2, in my_absTypeError: unorderable types: str() >= int()>>> abs('A')Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>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 "<stdin>", line 1, in <module>  File "<stdin>", line 3, in my_absTypeError: bad operand type

返回多个值

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 mathdef 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)(151.96152422706632, 70.0)

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。

小结

定义函数时,需要确定函数名和参数个数;

如果有必要,可以先对参数的数据类型做检查;

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。

练习

请定义一个函数quadratic(a, b, c),接收3个参数,返回一元二次方程 ax2+bx+c=0 的两个解。

计算平方根可以调用math.sqrt()函数:

函数的参数

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:

    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:

>>> power(5, 2)25>>> 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:

>>> power(5)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: power() missing 1 required positional argument: '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)

>>> power(5)25>>> power(5, 2)25

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: Sarahgender: 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: Sarahgender: Fage: 6city: 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:

>>> add_end([1, 2, 3])[1, 2, 3, 'END']>>> 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:

>>> 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']

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。

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:

>>> add_end()['END']>>> 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:

>>> 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

关键字传参

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 "<stdin>", 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cityjob,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:

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)
>>> 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。

小结

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,程序运行时会有逻辑错误!

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;

**kw是关键字参数,kw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**kw传入:func(**{'a': 1, 'b': 2})

使用*args**kw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。

命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。

定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*,否则定义的将是位置参数。

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。

举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出:

fact(n)=n!=1\times2\times3\times\cdot\cdot\cdot\times(n-1)\times n=(n-1)!\times n=fact(n-1)\times nfac**t(n)=n!=1×2×3×⋅⋅⋅×(n−1)×n=(n−1)!×n=fac**t(n−1)×n

所以,fact(n)可以表示为n x fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理。

于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

def fact(n):    if n==1:        return 1    return n * fact(n - 1)
>>> fact(1)1>>> fact(5)120>>> fact(100)93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000

如果我们计算fact(5),可以根据函数定义看到计算过程如下:

===> fact(5)===> 5 * fact(4)===> 5 * (4 * fact(3))===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))===> 5 * (4 * (3 * 2))===> 5 * (4 * 6)===> 5 * 24===> 120

递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰。

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。可以试试fact(1000)

>>> fact(1000)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>  File "<stdin>", line 4, in fact  ...  File "<stdin>", line 4, in factRuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化,事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。

尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。

上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式,所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式,需要多一点代码,主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中:

def fact(n):    return fact_iter(n, 1)def fact_iter(num, product):    if num == 1:        return product    return fact_iter(num - 1, num * product)

可以看到,return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身,num - 1num * product在函数调用前就会被计算,不影响函数调用。

fact(5)对应的fact_iter(5, 1)的调用如下:

===> fact_iter(5, 1)===> fact_iter(4, 5)===> fact_iter(3, 20)===> fact_iter(2, 60)===> fact_iter(1, 120)===> 120

小结

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。

Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。



这篇关于python入门-2.函数的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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