Python学习笔记-函数

继续学习函数部分,为后面的高级特性打基础,Py中函数的正确打开方式是什么呢?
梦想之路还很远呐~~~

函数

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”:

1
2
3
>>> 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

函数也是放在栈里,递归要避免栈溢出

定义函数

Py中定义函数用def关键字,木有类似花括号的作用域,使用冒号:进行区分,缩进表示层次,Py中缩进非常严格,标准4个空格

1
2
3
4
5
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x

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None
return None可以简写为return

可以在Py文件的当前目录下启动Python解释器,用from 文件名 import 函数名来导入函数,注意是文件名(不含.py扩展名)

空函数和pass

定义一个空函数:

1
2
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。
在其他地方也适用,比如if和for:

1
2
if age >= 18:
pass

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

1
2
3
4
>>> 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:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in my_abs
TypeError: 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:

1
2
3
4
5
6
7
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:

1
2
3
4
5
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type

返回多个值

Py中函数可以返回“多个值”
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,就可以计算出新的新的坐标:

1
2
3
4
5
import math
def 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:

1
2
3
>>> 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

1
2
3
>>> 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。

设置默认参数

这个感觉是一个很爽的功能,设置了默认参数调用的时候是可以不写的

1
2
3
4
5
6
7
# 计算x的n次方
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s

这里注意的是,默认参数只能是存在于最后,要不然就没法区别了…
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。
当如果又多个默认参数的时候,可以顺序的输入,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。


这里有一个坑,和java中的参数传递类似:Python函数在定义的时候,假设默认参数L的值就被计算出来了,即[]是个可变对象,因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],如果在函数中改变了L所指向对象的内容,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。

所以,定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

可变参数

1
2
3
4
5
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
如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?
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

1
2
3
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14

*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。

关键字参数

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:

1
2
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:

1
2
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}

也可以传入任意个数的关键字参数:

1
2
3
4
>>> 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。
如果传入的也是个dict怎么办,和上面一样了用**name来区别,反正就是拷贝一份数据,对原数据都是不会影响的,因为不存在什么引用数据类型、基本数据类型,所以都是一样的

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
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:

1
2
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:

1
2
>>> 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:

1
2
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
命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:

1
2
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:

1
2
>>> 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。否则就当作是位置参数

组合参数

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。

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

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。
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。例如下面一个求阶乘的例子:

1
2
3
4
5
6
7
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)

遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。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。

常用函数

生成序列

Python提供一个range()函数,可以生成一个整数序列,再通过list()函数可以转换为list。比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数(不包括5):

1
2
>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

如果不了解某个函数的使用可以使用help()来查看帮助,如help(abs)

字符串操作

isinstance(x, str) 可以判断变量 x 是否是字符串
upper() 方法可以返回大写的字母

获取信息相关

type()函数可来判断对象的类型
对于class的继承关系来说,使用type()就很不方便。我们要判断class的类型,可以使用isinstance()函数。

1
2
3
4
5
6
>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True

如果要获得一个对象的所有属性和方法,可以使用dir()函数,它返回一个包含字符串的list
仅仅把属性和方法列出来是不够的,配合getattr()setattr()以及hasattr(),我们可以直接操作一个对象的状态

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗?
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
False

>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'

>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗?
True

>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y',可以再传入一个默认值
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19

关于math等

abs() 求绝对值
cmp(x, y) 比较函数(如果 x < y,返回 -1;如果 x==y,返回 0;如果 x > y,返回 1)
int()/str() 转换函数
sum() 可计算list的和
sqrt() 平方根

更多待更新…

喜欢就请我吃包辣条吧!

评论框加载失败,无法访问 Disqus

你可能需要魔法上网~~