【pyhton】函数
目录
一 函数
1 定义
2 语法格式
3 函数参数
4 函数返回值
5 变量作用域
6 函数执行过程
7 链式调用
8 嵌套调用
9 函数递归
10 参数默认值
11关键字参数
往期回顾：1 变量及其简单数据类型：【【python]变量及简单数据类型 - CSDN App】https://blog.csdn.net/zzzsde/article/details/150925681?sharetype=blog&shareId=150925681&sharerefer=APP&sharesource=zzzsde&sharefrom=link
2 运算符及语句：【【python】运算符及语句 - CSDN App】https://blog.csdn.net/zzzsde/article/details/151149141?sharetype=blog&shareId=151149141&sharerefer=APP&sharesource=zzzsde&sharefrom=link
一 函数
1 定义
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 .
示例：求数列的和，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 300 - 400 的和
sum = 0
for i in range(300, 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
示例：求数列的和，使用函数
#定义函数
def calcSum(beg, end):sum = 0for i in range(beg, end+1)sum+=iprint(sum)#调用函数
sum(1,100)
sum(300,400)
sum(1,1000)可以明显看到, 重复的代码已经被消除了.
2 语法格式
创建/定义函数
def 函数名(形参列表):
函数体
return 返回值
调用函数/定义函数
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, 再使用.
test3() # 还没有执行到定义, 就先执行调用了, 此时就会报错.
def test3():print('hello')3 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.
考虑前面的代码案例:
def calcSum(beg, end):sum = 0for i in range(beg, end + 1):sum += iprint(sum)sum(1, 100)
sum(300, 400)
sum(1, 1000)上面的代码中, beg, end 就是函数的形参. 1, 100 / 300, 400 就是函数的实参.
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.
例：
def test(a, b, c):print(a, b, c)
test(10)这样代码就会报错
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.
例：
def test(a):print(a)
test(10)
test('hello')
test(True)运行结果为：
10
Hello
True4 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" .
此处的 "输入", "输出" 是更广义的输入输出, 不是单纯指通过控制台输入输出.
我们可以把函数想象成一个 "工厂". 工厂需要买入原材料, 进行加工, 并生产出产品.
函数的参数就是原材料, 函数的返回值就是生产出的产品.
下列代码
def calcSum(beg, end):sum = 0for i in range(beg, end + 1):sum += iprint(sum)calc(1, 100)可以转化成：
def calcSum(beg, end):sum = 0for i in range(beg, end + 1):sum += ireturn 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.
而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.
一个函数中可以有多个 return 语句
# 判定是否是奇数
def isOdd(num):if num % 2 == 0:return Falseelse:return Trueresult = 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.
# 判定是否是奇数
def isOdd(num):if num % 2 == 0:return Falsereturn True
result = isOdd(10)
print(result)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
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.
def getPoint():x = 10y = 20return x, y
a, b = getPoint()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 = 10y = 20return x,y_,y = getPoint()5 变量作用域
观察以下代码
def getPoint():x = 10y = 20return 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.
变量只能在所在的函数内部生效.
在函数 getPoint() 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 = 10y = 20return x, y
getPoint()
print(x, y)系统会报错：
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 = 20def test():x = 10print(f'函数内部是 x = {x}')text()
print(f'函数外部 x = {x}')运行结果为：
函数内部 x = 10
函数外部 x = 20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"
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()运行结果为：
x = 20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
在 Python 中，
global是一个关键字，用于在函数内部声明某个变量是全局变量，即该变量在函数外部已经定义，函数内部需要修改这个全局变量的值。为什么需要
global？当函数内部需要修改全局变量时，如果不使用
global声明，Python 会默认将该变量视为局部变量，从而导致错误或不符合预期的结果。
x = 20
def test():global xx = 10print(f'函数内部 x = {x}')
test()
print(f'函数外部 x = {x}')运行结果为：
函数内部 x = 10
函数外部 x = 10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.
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}')运行结果为：
函数内部 i = 1
函数内部 i = 2
函数内部 i = 3
函数内部 i = 4
函数内部 i = 5
函数内部 i = 6
函数内部 i = 7
函数内部 i = 8
函数内部 i = 9
函数外部 i = 96 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")运行结果为：
1111
执行函数内部代码
执行函数内部代码
执行函数内部代码
2222
执行函数内部代码
执行函数内部代码
执行函数内部代码
3333
7 链式调用
前面的很多代码都是写作：
# 判定是否是奇数
def isOdd(num):if num % 2 == 0:return Falseelse:return Trueresult = isOdd(10)
print(result)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.
链式调用的时候，不要嵌套太深，影响可读性
8 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.
一个函数里面可以嵌套调用任意多个函数.
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()运行结果为：
函数 d
函数 c
函数 b
函数 a
如果把代码稍微调整, 打印结果则可能发生很大变化.
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()运行结果为：
函数 a
函数 b
函数 c
函数 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.
可以通过 PyCharm 调试器看到函数调用栈和栈帧. 在调试状态下, PyCharm 左下角一般就会显示出函数调用栈.
每个函数的局部变量, 都包含在自己的栈帧中
def a():num1 = 10print("函数 a")
def b():num2 = 20a()print("函数 b")
def c():num3 = 30b()print("函数 c")
def d():num4 = 40c()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.
思考: 上述代码, a, b, c, d 函数中的局部变量名各不相同. 如果变量名是相同的, 比如都是 num , 那么这四个函数中的 num 是属于同一个变量, 还是不同变量呢?
解答：在 Python 中，即使这四个函数中的变量名都叫
num，它们仍然是不同的变量，各自属于所在函数的局部作用域。
9 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.
代码示例：递归实现5！
def factor(n):if n == 1:return 1return 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: 递归代码务必要保证
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.
def factor(n):return n * factor(n - 1)
result = factor(5)
print(result)上述代码就缺少递归终止条件
程序报错
如前面所描述, 函数调用时会在函数调用栈中记录每一层函数调用的信息.
但是函数调用栈的空间不是无限大的. 如果调用层数太多, 就会超出栈的最大范围, 导致出现问题.
递归的两个要素：
1 递归结束条件
2 递归的递推公式
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. 实际开发的时候, 使用递归要慎重!
10 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：计算两个数字之和
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.
参数默认值在此处可以用于函数调试
运行结果为：
30
x = 10, y = 20 30
带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面
def add(x, debug=False, y):if debug:print(f'调试信息: x={x}, y={y}')return x + y
print(add(10, 20))
运行结果为：程序报错
11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)运行结果为：
x = 10
y = 20
x = 200
y = 100形如上述 test(x=10, y=20) 这样的操作, 即为 关键字参数.
小结：
函数是编程语言中的一个核心语法机制. Python 中的函数和大部分编程语言中的函数功能都是基本类似的.
我们当下最关键要理解的主要就是三个点:
函数的定义
函数的调用
函数的参数传递