廖雪峰python之函数

调用函数

查看函数：https://docs.python.org/3/library/functions.html#abs

求绝对值的函数abs

>>> abs(100)

max函数max()可以接收任意多个参数

>>> max(1, 2)

int()函数可以把其他数据类型转换为整数

>>> int('123')
123

hex()函数把一个整数转换成十六进制表示的字符串

定义函数

使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x
print(my_abs(-99))

如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，那么，可以在该文件的当前目录下启动Python解释器，用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）

用pass语句定义空函数

def nop():
    pass

pass可以用来作为占位符

if age >= 18:
    pass

如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError

>>> 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

数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现

if not isinstance(x, (int, float)):
        raise TypeError('bad operand type')

import math语句表示导入math包，并允许后续代码引用math包里的sin、cos等函数。

import math

def move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

获得返回值

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(x, y)
151.96152422706632 70.0

但实际上返回值是tuple

>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r)
(151.96152422706632, 70.0)

函数的参数

位置参数：把power(x)修改为power(x, n)

def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

默认参数：调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)

def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数

def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
    print('name:', name)
    print('gender:', gender)
    print('age:', age)
    print('city:', city)

只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息：

enroll('Bob', 'M', 7)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')

默认参数必须指向不变对象（我们可以用None这个不变对象来实现）

def add_end(L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append('END')
    return L

现在，无论调用多少次，都不会有问题：

>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END']

可变参数：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
a2 + b2 + c2 +

def calc(*numbers):
    sum = 0
    for n in numbers:
        sum = sum + n * n
    return sum

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：

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

def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

person除了必选参数name和age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：

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

也可以传入任意个数的关键字参数：

>>> 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'}

也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

简化写法：

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

命名关键字参数：到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。
person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：

def person(name, age, **kw):
    if 'city' in kw:
        # 有city参数
        pass
    if 'job' in kw:
        # 有job参数
        pass
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数。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。

def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)

>>> 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：

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

>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')

命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：

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：

>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

参数组合

def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)

def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

>>> f1(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

通过一个tuple和dict，你也可以调用上述函数：

>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> f1(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
>>> args = (1, 2, 3)
>>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
>>> f2(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

递归函数：fact(n)可以表示为n x fact(n-1)

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化。上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式，所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式，需要多一点代码，主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中：

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)

可以看到，return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身，num - 1和num * product在函数调用前就会被计算，不影响函数调用

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