销售口才900句结构优化设计
前言
一、Python 函数基础
1. 函数定义
2. 代码示例
二、函数参数类型
1. 位置参数
2. 默认参数
3. 可变参数 (*args)
4. 关键字参数 (**kwargs)
三、实际应用案例
案例1：数据处理函数
案例2：计算器程序
前言
这部分内容之前写过，但感觉不是特别好，不方便以后翻阅，所以重新整理。有问题欢迎随时指正。
一、Python 函数基础
1. 函数定义
def function_name(parameters):"""函数文档字符串（可选）"""# 函数体return value # 可选返回值2. 代码示例
# 基本加法函数
def add_numbers(a, b):"""返回两个数字的和"""result = a + breturn result# 调用函数
sum_result = add_numbers(3, 5)
print(sum_result) # 输出 8二、函数参数类型
1. 位置参数
def greet(name, greeting):print(f"{greeting}, {name}!")greet("Alice", "Hello") # 输出 "Hello, Alice!"2. 默认参数
def power(base, exponent=2):return base ** exponentprint(power(3)) # 输出 9 (3^2)
print(power(2, 4)) # 输出 16 (2^4)3. 可变参数 (*args)
def average(*numbers):return sum(numbers) / len(numbers)print(average(1, 2, 3)) # 输出 2.0
print(average(4, 5, 6, 7)) # 输出 5.54. 关键字参数 (**kwargs)
def person_info(**details):for key, value in details.items():print(f"{key}: {value}")person_info(name="Bob", age=30, city="New York")
# 输出：
# name: Bob
# age: 30
# city: New York三、实际应用案例
案例1：数据处理函数
import csv
import json
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Uniondef process_sales_data(file_path: str, start_date: str = None, end_date: str = None) -> List[Dict[str, Union[str, float]]]:"""完整销售数据处理函数功能：1. 读取CSV文件2. 数据清洗和验证3. 数据类型转换4. 日期范围过滤5. 计算附加字段6. 处理异常数据参数：file_path (str): 数据文件路径start_date (str): 过滤开始日期 (YYYY-MM-DD)end_date (str): 过滤结束日期 (YYYY-MM-DD)返回：List[Dict]: 处理后的数据列表，每个元素为包含处理结果的字典"""processed_data = []try:# 1. 读取CSV文件with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:reader = csv.DictReader(f)raw_data = [row for row in reader]if not raw_data:raise ValueError("文件为空或格式不正确")# 2. 数据清洗和处理for idx, row in enumerate(raw_data, 1):try:# 数据验证required_fields = ['order_id', 'order_date', 'product', 'quantity', 'unit_price']for field in required_fields:if field not in row or not row[field].strip():raise ValueError(f"记录 {idx} 缺少必要字段: {field}")# 类型转换order_date = datetime.strptime(row['order_date'], '%Y-%m-%d')quantity = int(row['quantity'])unit_price = float(row['unit_price'])# 计算总金额total = quantity * unit_price# 日期过滤if start_date and end_date:start = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')end = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')if not (start <= order_date <= end):continue# 构建处理后的记录processed_record = {'order_id': row['order_id'],'order_date': order_date.strftime('%Y-%m-%d'),'product': row['product'].strip().title(),'quantity': quantity,'unit_price': unit_price,'total_amount': round(total, 2),'discount': calculate_discount(quantity, total)}processed_data.append(processed_record)except (ValueError, TypeError) as e:print(f"记录 {idx} 处理失败: {str(e)}")continue# 3. 数据后处理if processed_data:# 按日期排序processed_data.sort(key=lambda x: x['order_date'])# 保存处理后的数据save_processed_data(processed_data)return processed_dataexcept FileNotFoundError:print(f"错误：文件 {file_path} 未找到")return []except Exception as e:print(f"处理过程中发生意外错误: {str(e)}")return []def calculate_discount(quantity: int, total: float) -> float:"""计算折扣逻辑"""if quantity > 100:return round(total * 0.15, 2)elif quantity > 50:return round(total * 0.1, 2)return 0.0def save_processed_data(data: List[Dict], format: str = 'csv',output_file: str = 'processed_sales.csv'):"""保存处理后的数据"""try:if format == 'csv':with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data[0].keys())writer.writeheader()writer.writerows(data)elif format == 'json':with open(output_file.replace('.csv', '.json'), 'w') as f:json.dump(data, f, indent=2)print(f"数据已保存至 {output_file}")except Exception as e:print(f"保存数据失败: {str(e)}")# 生成模拟测试数据
def generate_sample_data(file_name: str = 'sales_data.csv'):sample_data = [['order_id', 'order_date', 'product', 'quantity', 'unit_price'],['1001', '2023-01-05', ' Laptop ', '2', '899.99'],['1002', '2023-02-12', ' Mouse ', '50', '19.99'],['1003', '2023-03-18', ' Keyboard ', '120', '49.99'],['1004', '2023-03-20', ' Monitor ', '1', '299.99'],['1005', 'invalid_date', ' Headphones ', '5', '149.99'], # 无效日期['1006', '2023-04-01', ' Cable ', 'thirty', '9.99'], # 无效数量['1007', '2023-05-15', ' ', '10', '29.99'] # 缺失产品名称]with open(file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerows(sample_data)# 使用示例
if __name__ == "__main__":# 生成测试数据generate_sample_data()# 处理数据（带日期过滤）processed = process_sales_data(file_path='sales_data.csv',start_date='2023-02-01',end_date='2023-03-31')# 显示处理结果print("\n成功处理的记录:")for record in processed:print(f"{record['order_date']} | {record['product']:10} | "f"数量: {record['quantity']:3} | 总金额: ${record['total_amount']:7.2f} "f"(折扣: ${record['discount']:.2f})")# 保存JSON格式save_processed_data(processed, format='json', output_file='sales_processed.json')案例2：计算器程序
def calculator():"""简单命令行计算器"""while True:print("\n操作选项：")print("1. 加法 2. 减法 3. 乘法 4. 除法 5. 退出")choice = input("请选择操作 (1-5): ")if choice == '5':breaknum1 = float(input("输入第一个数字: "))num2 = float(input("输入第二个数字: "))if choice == '1':print(f"结果: {num1 + num2}")elif choice == '2':print(f"结果: {num1 - num2}")elif choice == '3':print(f"结果: {num1 * num2}")elif choice == '4':if num2 != 0:print(f"结果: {num1 / num2}")else:print("错误：除数不能为零！")else:print("无效的输入！")# 启动计算器
calculator()