代码收藏家 速通Python 第四节——函数
一、函数
编程中的函数和数学中的函数有一定的相似之处. 数学上的函数, 比如 y = sin x , x 取不同的值, y 就会得到不同的结果. 编程中的函数, 是一段 可以被重复使用的代码片段
代码示例
:
求一段范围的数的和
,
不使用函数
# 1. 求 1 - 100 的和
sum = 0
for i in range(1, 101):
sum += i
print(sum)
# 2. 求 100 - 400 的和
sum = 0
for i in range(100, 401):
sum += i
print(sum)
# 3. 求 1 - 1000 的和
sum = 0
for i in range(1, 1001):
sum += i
print(sum) 可以发现
,
这几组代码基本是相似的
,
只有一点点差异
.
可以把重复代码提取出来
,
做成一个函数
在实际开发中, 复制粘贴是一种不太好的策略. 实际开发的重复代码可能存在几十份甚至上百份.
一旦这个重复代码需要被修改, 那就得改多次
因此我们可以定义一个函数来解决这些问题
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
print(sum)因此上面的代码最终就是
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
print(sum)
sum(1, 100)
sum(100, 400)
sum(1, 1000)1.语法格式
创建函数/定义函数
def 函数名(形参列表):
函数体
return 返回值 调用函数
/
使用函数
函数名(实参列表) // 不考虑返回值
返回值 = 函数名(实参列表) // 考虑返回值 函数定义并不会执行函数体内容
,
必须要调用才会执行
.
调用几次就会执行几次
def test1():
print('hello')如果光是定义函数, 而不调用, 则不会执行
函数必须先定义，在使用
如果还没有执行到定义, 就先执行调用了, 此时就会报错.
例如：
test1() # 还没有执行到定义, 就先执行调用了, 此时就会报错.
def test1():
print('hello')
2.函数参数
在函数定义的时候
,
可以在
( )
中指定
"
形式参数
" (
简称
形参
),
然后在调用的时候
,
由调用者把
"
实际参数
" (简称
实参
)
传递进去
.
这样就可以做到一份函数
,
针对不同的数据进行计算处理
参考前面的代码案例
:
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
print(sum)
sum(1, 100)
sum(100, 400)
sum(1, 1000) 上面的代码中
,
beg, end
就是函数的形参
.
1, 100
/
100, 400
就是函数的实参
.
在执行 sum(1, 100) 的时候, 就相当于 beg = 1, end = 100 , 然后在函数内部就可以针对 1-
100 进行运算.
在执行 sum(300, 400) 的时候, 就相当于 beg = 100, end = 400 , 然后在函数内部就可以针对
100-400 进行运算.
注意
:
一个函数可以有一个形参
,
也可以有多个形参
,
也可以没有形参
.一个函数的形参有几个
,
那么传递实参的时候也得传几个
.
保证个数要匹配
.
def test(a, b, c):
print(a, b, c)
test(10)
和
C++ / Java
不同
, Python
是动态类型的编程语言
,
函数的形参不必指定参数类型
.
换句话说
,
一个
函数可以支持多种不同类型的参数
.
def test(a, b, c):
print(a, b, c)
test(10)
def test(a):
print(a)
test(10)
test('hello')
test(True)
3.函数返回值
函数的参数可以视为是函数的
"
输入
",
则函数的返回值
,
就可以视为是函数的
"
输出
"
下面的代码：
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
print(sum)
calc(1, 100)可以转换成
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
return sum
result = calcSum(1, 100)
print(result) 这两个代码的区别就在于
,
前者直接在函数内部进行了打印
,
后者则使用
return
语句把结果返回给函数调用者,
再由调用者负责打印
我们一般倾向于第二种写法.实际开发中我们的一个通常的编程原则, 是 "逻辑和用户交互分离". 而第一种写法的函数中, 既包含了计算逻辑, 又包含了和用户交互(打印到控制台上). 这种写法是不太好的, 如果后续我们需要的是把计算结果保存到文件中, 或者通过网络发送, 或者展示到图形化界面里, 那么第一种写法的函数,就难以胜任了，第二种写法则专注于做计算逻辑, 不负责和用户交互. 那么就很容易把这个逻辑搭配不同的用户交互代码, 来实现不同的效果。
1）一个函数中可以有多个 return 语句
例如：
# 判定是否是奇数
def isOdd(num):
if num % 2 == 0:
return False
else:
return True
result = isOdd(10)
print(result)执行到 return 语句, 函数就会立即执行结束, 回到调用位置如果 num 是偶数, 则进入 if 之后, 就会触发 return False , 也就不会继续执行 return True
2）一个函数是可以一次返回多个返回值的. 使用 , 来分割多个返回值
例如：
def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
a, b = getPoint()3）如果只想关注其中的部分返回值, 可以使用 _ 来忽略不想要的返回值
def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
_, b = getPoint()4.变量作用域
def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
x, y = getPoint() 在这个代码中
,
函数内部存在
x, y,
函数外部也有
x, y.
但是这两组
x, y
不是相同的变量
,
而只是恰好有一样的名字
1）变量只能在所在的函数内部生效.
在函数
内部定义的
x, y
只是在函数内部生效
.
一旦出了函数的范围
,
这两个变量就不再生
效了
.
def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
getPoint()
print(x, y)
2）在不同的作用域中, 允许存在同名的变量
虽然名字相同
,
实际上是不同的变量
x = 20
def test():
x = 10
print(f'函数内部 x = {x}')
test()
print(f'函数外部 x = {x}')
注意
:
在函数内部的变量, 也称为 "局部变量" 不在任何函数内部的变量, 也称为 "全局变量"
3）如果函数内部尝试访问的变量在局部不存在, 就会尝试去全局作用域中查找
x = 20
def test():
print(f'x = {x}')
test()
4）如果是想在函数内部, 修改全局变量的值, 需要使用 global 关键字声明
x = 20
def test():
global x
x = 10
print(f'函数内部 x = {x}')
test()
print(f'函数外部 x = {x}')
如果此处没有 global , 则函数内部的 x = 10 就会被视为是创建一个局部变量 x, 这样就和全局
变量 x 不相关了
5）if / while / for 等语句块不会影响到变量作用域
换而言之, 在 if / while / for 中定义的变量, 在语句外面也可以正常使用
for i in range(1, 10):
print(f'函数内部 i = {i}')
print(f'函数外部 i = {i}')5.函数执行过程
调用函数才会执行函数体代码. 不调用则不会执行. 函数体执行结束(或者遇到 return 语句), 则回到函数调用位置, 继续往下执行.
def test():
print("执行函数内部代码")
print("执行函数内部代码")
print("执行函数内部代码")
print("1111")
test()
print("2222")
test()
print("3333")
6.链式调用
前面的代码很多都是写作
def isOdd(num):
if num % 2 == 0:
return False
else:
return True
result = isOdd(10)
print(result)打印那边实际上也可以简化写作
print(isOdd(10)) 把一个函数的返回值
,
作为另一个函数的参数
,
这种操作称为
链式调用
7.嵌套调用
函数内部还可以调用其他的函数, 这个动作称为 "嵌套调用"
def test():
print("执行函数内部代码")
print("执行函数内部代码")
print("执行函数内部代码") test
函数内部调用了
print
函数
,
这里就属于嵌套调用
1）test 函数内部调用了 print 函数, 这里就属于嵌套调用
函数嵌套的过程是非常灵活的
def a():
print("函数 a")
def b():
print("函数 b")
a()
def c():
print("函数 c")
b()
def d():
print("函数 d")
c()
d()
如果把代码稍微调整
,
打印结果则可能发生很大变化
.
例如：
def a():
print("函数 a")
def b():
a()
print("函数 b")
def c():
b()
print("函数 c")
def d():
c()
print("函数 d")
d()
函数之间的调用关系
,
在
Python
中会使用一个特定的数据结构来表示
,
称为
函数调用栈
.
每次函数调用
,都会在调用栈里新增一个元素,
称为
栈帧
.
2）每个函数的局部变量, 都包含在自己的栈帧中
def a():
num1 = 10
print("函数 a")
def b():
num2 = 20
a()
print("函数 b")
def c():
num3 = 30
b()
print("函数 c")
def d():
num4 = 40
c()
print("函数 d")
d() 选择不同的栈帧
,
就可以看到各自栈帧中的局部变量
.
8.函数递归
递归是 嵌套调用 中的一种特殊情况, 即一个函数嵌套调用自己.
举个例子，我们通过递归求5！
def factor(n):
if n == 1:
return 1
return n * factor(n - 1)
result = factor(5)
print(result)上述代码中, 就属于典型的递归操作. 在 factor 函数内部, 又调用了 factor 自身
注意:
存在递归结束条件. 比如 if n == 1 就是结束条件. 当 n 为 1 的时候, 递归就结束了. 每次递归的时候, 要保证函数的实参是逐渐逼近结束条件的
如果上述条件不能满足, 就会出现 "无限递归" . 这是一种典型的代码错误
递归的优点
递归类似于 "数学归纳法" , 明确初始条件, 和递推公式, 就可以解决一系列的问题. 递归代码往往代码量非常少.
递归的缺点
递归代码往往难以理解, 很容易超出掌控范围 递归代码容易出现栈溢出的情况 递归代码往往可以转换成等价的循环代码. 并且通常来说循环版本的代码执行效率要略高于递归版本
9.参数默认值
Python 中的函数, 可以给形参指定默认值.，带有默认值的参数, 可以在调用的时候不传参.
代码示例：计算两个数字的和
def add(x, y, debug=False):
if debug:
print(f'调试信息: x={x}, y={y}')
return x + y
print(add(10, 20))
print(add(10, 20, True)) 此处
debug=False
即为参数默认值
.
当我们不指定第三个参数的时候
,
默认
debug
的取值即为
False
注意：带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面
10.关键字参数
在调用函数的时候, 需要给函数指定实参. 一般默认情况下是按照形参的顺序, 来依次传递实参的. 但是我们也可以通过 关键字参数, 来调整这里的传参顺序, 显式指定当前实参传递给哪个形参.
def test(x, y):
print(f'x = {x}')
print(f'y = {y}')
test(x=10, y=20)
test(y=100, x=200)
形如上述
test(x=10, y=20)
这样的操作
,
即为
关键字参数
.作者：Dream_Snowar
