Python 函数

定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
函数内容以冒号起始，并且缩进。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。
不带表达式的return相当于返回 None。

语法

def functionname( parameters ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的的顺序匹配起来的。
实例
以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。

def printme( str ):
   "打印传入的字符串到标准显示设备上"
   print str
   return

函数调用
定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。
如下实例调用了printme（）函数：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 定义函数
def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print str;
   return;

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。
python 函数的参数传递：
不可变类型：类似 c++ 的值传递，如整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。
可变类型：类似 c++ 的引用传递，如列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数

调用printme函数

printme();
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File “test.py”, line 11, in
printme();
TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明
def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print str;
   return;

#调用printme函数
printme( str = "My string");

以上实例输出结果：

My string

下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明
def printinfo( name, age ):
   "打印任何传入的字符串"
   print "Name: ", name;
   print "Age ", age;
   return;

#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="miki" );
以上实例输出结果：
Name:  miki
Age  50

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
“函数_文档字符串”
function_suite
return [expression]
加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。选择不多传参数也可。如下实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print "输出: "
   print arg1
   for var in vartuple:
      print var
   return;

# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 );
printinfo( 70, 60, 50 );

以上实例输出结果：
输出:

匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。
lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2;

# 调用sum函数
print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )
print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )

以上实例输出结果：

相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

Python 模块

Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。
模块让你能够有逻辑地组织你的 Python 代码段。
把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用，更易懂。
模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。

import 语句

模块的引入

模块定义好后，我们可以使用 import 语句来引入模块，语法如下：
import module1[, module2[,… moduleN]
比如要引用模块 math，就可以在文件最开始的地方用 import math 来引入。在调用 math 模块中的函数时，必须这样引用：
模块名.函数名
当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。
搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support.py，需要把命令放在脚本的顶端：
test.py 文件代码：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 导入模块
import support

# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")

以上实例输出结果：

Hello : Runoob

一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

From…import 语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

例如，要导入模块 fib 的 fibonacci 函数，使用如下语句：

from fib import fibonacci

这个声明不会把整个 fib 模块导入到当前的命名空间中，它只会将 fib 里的 fibonacci 单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。

From…import* 语句
把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。
例如我们想一次性引入 math 模块中所有的东西，语句如下：

from math import *

搜索路径

当你导入一个模块，Python 解析器对模块位置的搜索顺序是：
1、当前目录
2、如果不在当前目录，Python 则搜索在 shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录。
3、如果都找不到，Python会察看默认路径。UNIX下，默认路径一般为/usr/local/lib/python/。
模块搜索路径存储在 system 模块的 sys.path 变量中。变量里包含当前目录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。

PYTHONPATH 变量

作为环境变量，PYTHONPATH 由装在一个列表里的许多目录组成。PYTHONPATH 的语法和 shell 变量 PATH 的一样。
在 Windows 系统，典型的 PYTHONPATH 如下：

set PYTHONPATH=c:\python27\lib;

在 UNIX 系统，典型的 PYTHONPATH 如下：

set PYTHONPATH=/usr/local/lib/python

命名空间和作用域

变量是拥有匹配对象的名字（标识符）。命名空间是一个包含了变量名称们（键）和它们各自相应的对象们（值）的字典。
一个 Python 表达式可以访问局部命名空间和全局命名空间里的变量。如果一个局部变量和一个全局变量重名，则局部变量会覆盖全局变量。
每个函数都有自己的命名空间。类的方法的作用域规则和通常函数的一样。
Python 会智能地猜测一个变量是局部的还是全局的，它假设任何在函数内赋值的变量都是局部的。
因此，如果要给全局变量在一个函数里赋值，必须使用 global 语句。
global VarName 的表达式会告诉 Python， VarName 是一个全局变量，这样 Python 就不会在局部命名空间里寻找这个变量了。
例如，我们在全局命名空间里定义一个变量 Money。我们再在函数内给变量 Money 赋值，然后 Python 会假定 Money 是一个局部变量。然而，我们并没有在访问前声明一个局部变量 Money，结果就是会出现一个 UnboundLocalError 的错误。取消 global 语句的注释就能解决这个问题。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

Money = 2000
def AddMoney():
   # 想改正代码就取消以下注释:
   # global Money
   Money = Money + 1

print Money
AddMoney()
print Money

dir()函数

dir() 函数一个排好序的字符串列表，内容是一个模块里定义过的名字。
返回的列表容纳了在一个模块里定义的所有模块，变量和函数。如下一个简单的实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 导入内置math模块
import math

content = dir(math)

print content;

以上实例输出结果：

['__doc__', '__file__', '__name__', 'acos', 'asin', 'atan', 
'atan2', 'ceil', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'exp', 
'fabs', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'hypot', 'ldexp', 'log',
'log10', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 
'sqrt', 'tan', 'tanh']

在这里，特殊字符串变量name指向模块的名字，file指向该模块的导入文件名。

globals() 和 locals() 函数

根据调用地方的不同，globals() 和 locals() 函数可被用来返回全局和局部命名空间里的名字。
如果在函数内部调用 locals()，返回的是所有能在该函数里访问的命名。
如果在函数内部调用 globals()，返回的是所有在该函数里能访问的全局名字。
两个函数的返回类型都是字典。所以名字们能用 keys() 函数摘取。

reload() 函数

当一个模块被导入到一个脚本，模块顶层部分的代码只会被执行一次。
因此，如果你想重新执行模块里顶层部分的代码，可以用 reload() 函数。该函数会重新导入之前导入过的模块。语法如下：
reload(module_name)
在这里，module_name要直接放模块的名字，而不是一个字符串形式。比如想重载 hello 模块，如下：
reload(hello)

Python中的包

包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。
简单来说，包就是文件夹，但该文件夹下必须存在 init.py 文件, 该文件的内容可以为空。int.py用于标识当前文件夹是一个包。
考虑一个在 package_runoob 目录下的 runoob1.py、runoob2.py、init.py 文件，test.py 为测试调用包的代码，目录结构如下：
test.py
package_runoob
|– init.py
|– runoob1.py
|– runoob2.py 源代码如下：
package_runoob/runoob1.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

def runoob1():
   print "I'm in runoob1"
package_runoob/runoob2.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

def runoob2():
   print "I'm in runoob2"
现在，在 package_runoob 目录下创建 __init__.py：
package_runoob/__init__.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

if __name__ == '__main__':
    print '作为主程序运行'
else:
    print 'package_runoob 初始化'

然后我们在 package_runoob 同级目录下创建 test.py 来调用 package_runoob 包
test.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 导入 Phone 包
from package_runoob.runoob1 import runoob1
from package_runoob.runoob2 import runoob2

runoob1()
runoob2()

以上实例输出结果：

package_runoob 初始化
I'm in runoob1
I'm in runoob2

如上，为了举例，我们只在每个文件里放置了一个函数，但其实你可以放置许多函数。你也可以在这些文件里定义Python的类，然后为这些类建一个包。

Python入门（九）函数与模块

Python 函数

调用printme函数

不定长参数

匿名函数

Python 模块

import 语句

模块的引入

From…import 语句

搜索路径

PYTHONPATH 变量

命名空间和作用域

dir()函数

globals() 和 locals() 函数

reload() 函数

Python中的包

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