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高效掌握Python——函数

07/01 11:13
655
阅读需 12 分钟
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Python有很多使用的自带函数:

>>> abs(-20)
20
>>> max(2, 3, 1, -5)
3
>>> 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
>>> 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

自定义函数

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。

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

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):

>>> from abstest import my_abs                          
>>> my_abs(-9)                                          
9  

pass

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。

def nop():
	pass

isinstance

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

返回多值

Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple。

def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
	return nx, ny
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(x, y)
151.96152422706632 70.0
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r)
(151.96152422706632, 70.0)

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,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解。

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。

默认参数

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)。 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。使用默认参数最大的好处是能降低调用函数的难度。

默认参数必须指向不变对象! 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

def calc(numbers):
    sum = 0
	for n in numbers:
        sum = sum + n * n
	return sum

这个函数调用的时候,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

我们把函数的参数改为可变参数:(仅仅是在变量的前面加个*

def calc(*numbers):
    sum = 0
	for nin numbers:
        sum = sum + n * n
	return sum

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。

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。

def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

函数person除了必选参数name和age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'}

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。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。

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}

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。

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。递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。

def fact(n):
	if n==1:
		return 1
	return n * fact(n - 1)

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。

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。

附上其他文章的链接:

《Python简介,无代码》

《高效掌握Python——必备基础》

《高效掌握Python——高级特性》

《高效掌握Python——函数式编程》

《高效掌握Python——模块,包》

《一文极速回顾面向对象编程OOP》

本文内容属于笔记,大部分内容源自 廖雪峰老师的博客, 非常推荐大家去他的网站学习!

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