Python3 函数

函数的功能：

• 函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

• 函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。

  • 你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。

  • 也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

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

Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def 函数名（参数列表）:
    函数体

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

让我们定义和使用一下函数，更复杂一点，函数中带上参数变量；

>>> def hello():
    print('Life is short! Use Python.')

    
>>> hello()
Life is short! Use Python.
>>> 

函数调用

　　定义一个函数：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 命令提示符执行。

>>> def reverse(s):
    if s == "":
        return s
    else:
        return reverse(s[1:]) + s[0]

>>> reverse("IlikePython")
'nohtyPekilI'
>>> 

参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中，

• [1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，
• 而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。

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。

1. • 如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。

   • 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（b），则是将 b 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。

python 传不可变对象实例

# 判断一个数是质数还是合数
def decide(num):
    for i in range(2, num):
        if num % i == 0:
            print('这个数是合数')
            break
    else:
        print('这个数是质数')

传可变对象实例

　　可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：

#!/usr/bin/python3 
# 可写函数说明 
def changeme( mylist ): "修改传入的列表"
　　mylist.append([1,2,3,4])
　　print ("函数内取值: ", mylist)
　　return 

# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30] 
changeme( mylist ) 
print ("函数外取值: ", mylist)

传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下：

• 函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
• 函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

---

参数的类型

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

1. 位置参数（必需参数）
2. 关键字参数（实参角度）
3. 默认参数（形参角度）
4. 不定长参数（*args, **kwargs)

1、位置参数

　　位置参数，也称必需参数，必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

　　调用temp_convert()函数，你必须传入两个参数，不然会出现语法错误：

# 摄氏温度和华氏温度的转换
def temp_convert(num, symboal):
    if symboal in ['C', 'c']:
        f = 1.8 * float(num) + 32
        print("转换温氏后的温度为： %.2fF" % f)
    elif symboal in ['F', 'f']:
        c = (float(num) - 32) / 1.8
        print("转换摄氏后的温度为： %.2fC" % c)
    else:
        print("符号参数输入有误")

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#7>", line 1, in <module>
    temp_convert(32)
TypeError: temp_convert() missing 1 required positional argument: 'symboal'
>>> 

2、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 temp_convert() 调用时使用参数名，使用不需要使用指定顺序：

>>> temp_convert(symboal='C', num=0)
转换温氏后的温度为： 32.00F
>>> 

3、默认参数（形参角度）

　　调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 n参数，则使用默认值：

>>> #参数为数字月份数（1-12）
def month_convert(n=1):
    months="JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec"
    pos=(n-1) * 3
    monthAbbrev=months[pos:pos+3]
    print("月份简写是"+monthAbbrev+".")

    
>>> month_convert()
月份简写是Jan.
>>>

• 默认参数陷阱
  　　如果默认参数指向的是一个容器型数据类型（列表，字典），那么这个数据在内存中永远是同一个；

>>> def add_element(lst=[]):
    lst.append('over')
    return lst

>>> add_element([2,6,8]) #当你正常调用时，结果似乎不错
[2, 6, 8, 'over']
>>> add_element(['Tom', 'Alice', 'Jack'])
['Tom', 'Alice', 'Jack', 'over']
>>> 
>>> add_element()        # 当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的
['over']
>>> add_element()        # 但是，再次调用时，结果就不对了
['over', 'over']
>>> 

因为默认参数lst也是一个变量，它指向对象[] ，每次调用该函数，如果改变了lst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。

>>>#要修改上面的例子，我们可以用None 这个不变对象来实现
>>> def add_element(lst=None):
    if lst is None:
        lst = []
    lst.append('over')
    return lst

>>> add_element()
['over']
>>> add_element()  
['over']
>>> add_element() #现在，无论调用多少次，都不会有问题
['over']
>>>

# 为什么要设计str、None这样的不变对象呢？
　　因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。
　　此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。
　　我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。 

　　注：1. 设置默认参数时，位置参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错；
    　　　2. 定义默认参数要牢记：默认参数必须指向不可变对象！

4、不定长参数

　　*args 和 **kwargs 主要用于函数定义。你可以将不定数量的参数传递给一个函数。
　　　　这个的不定的意思是：预先并不知道, 函数使用者会传递多少个参数给你,所以在这个场景下使用这两个关键字。
　　 *args 是用来发送一个非键值对的可变数量的参数列表给一个函数.

　　　　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 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。

>>> def test_args(first_arg, *args):
    print("first normal arg:", first_arg)
    for arg in args:
        print("another arg through *args:", arg)

>>> test_args('Java', 'python', 'PHP', 'C', 'SQL')
first normal arg: Java
another arg through *args: python
another arg through *args: PHP
another arg through *args: C
another arg through *args: SQL
>>> 

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给一个函数。 如果你想要在这个函数中处理带名字的参数, 你应该使用**kwargs。

还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下：

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

>>> def info(**kwargs):         #打印信息
    for k, v in kwargs.items():
        print('%s : %s' % (k, v))

        
>>> info(name='Taylor', gender='Female', age=29, job='singer')
name : Taylor
gender : Female
age : 29
job : singer
>>>  

声明函数时，参数中星号 * 可以单独出现，例如:

def f(a,b,*,c):
    return a+b+c

如果单独出现星号 * 后的参数必须用关键字传入。

>>> def f(a,b,*,c):
...     return a+b+c
... 
>>> f(1,2,3)   # 报错
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given
>>> f(1,2,c=3) # 正常
6
>>>

匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

• 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，且不能访问自己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：

>>> bigger = lambda x,y: x if x > y else y  # 返回两个数中大的一个数
>>> bigger(6,8)
8
>>> 

return语句

　　return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。

def sum(*args, **kwargs): # real signature unknown
    """
    Return the sum of a 'start' value (default: 0) plus an iterable of numbers
    
    When the iterable is empty, return the start value.
    This function is intended specifically for use with numeric values and may
    reject non-numeric types.
    """
>>> lst = [i for i in range(1, 101)]
>>> print(sum(lst))
5050
>>> 

>>> import collections
>>> statistics = collections.Counter('Python is easy.')
>>> statistics
Counter({'y': 2, ' ': 2, 's': 2, 'P': 1, 't': 1, 'h': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'i': 1, 'e': 1, 'a': 1, '.': 1})
>>> 

函数返回多个值
　　比如：交换两个整数

>>> def swap(a, b):    #交换两个整数
    a, b = b, a
    return a, b

>>> x = 10
>>> y = 20
>>> ret = swap(x, y)
>>> print(ret, type(ret))
(20, 10) <class 'tuple'>
>>> 

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：

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

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)  #可以用多个变量分别接受返回值
>>> x
151.96152422706632
>>> y
70.0
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r, type(r))
(151.96152422706632, 70.0) <class 'tuple'>
>>> 

# 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。

小结

• 定义函数时，需要确定函数名和参数个数；
• 如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查；
• 函数体内部可以用return 随时返回函数结果；
• 函数执行完毕也没有return 语句时，自动return None 。
• 函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。

变量作用域

　　Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

　变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。

　Python的作用域一共有4种，分别是：

• L （Local）         局部作用域
• E （Enclosing） 闭包函数外的函数中
• G （Global）      全局作用域
• B （Built-in）     内建作用域

Name Resolution: The LEGB Rule
If the prior section sounds confusing, it really boils down to three simple rules. With a
def statement:
• Name assignments create or change local names by default.
• Name references search at most four scopes: local, then enclosing functions (if any),
then global, then built-in.
• Names declared in global and nonlocal statements map assigned names to enclosing
module and function scopes, respectively.
In other words, all names assigned inside a function def statement (or a lambda, an
expression we’ll meet later) are locals by default. Functions can freely use names assigned
in syntactically enclosing functions and the global scope, but they must declare
such nonlocals and globals in order to change them.
Python’s name-resolution scheme is sometimes called the LEGB rule, after the scope
names:
• When you use an unqualified name inside a function, Python searches up to four
scopes—the local (L) scope, then the local scopes of any enclosing (E) defs and
lambdas, then the global (G) scope, and then the built-in (B) scope—and stops at
the first place the name is found. If the name is not found during this search, Python
reports an error.
• When you assign a name in a function (instead of just referring to it in an expression),
Python always creates or changes the name in the local scope, unless it’s
declared to be global or nonlocal in that function.
• When you assign a name outside any function (i.e., at the top level of a module
file, or at the interactive prompt), the local scope is the same as the global scope—
the module’s namespace.

以 L –> E –> G –>B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内建中找。

x = int(2.9)  # 内建作用域
 
g_count = 0  # 全局作用域
def outer():
    o_count = 1  # 闭包函数外的函数中
    def inner():
        i_count = 2  # 局部作用域

Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也可以访问，如下代码：

>>> if True:
...  msg = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg
'I am from Runoob'
>>>

实例中 msg 变量定义在 if 语句块中，但外部还是可以访问的。

如果将 msg 定义在函数中，则它就是局部变量，外部不能访问：

>>> def test():
...     msg_inner = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg_inner
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'msg_inner' is not defined
>>>

从报错的信息上看，说明了 msg_inner 未定义，无法使用，因为它是局部变量，只有在函数内可以使用。

全局变量和局部变量

• 定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
• 局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。
• 调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

 # locals() 和 globals() 是python 的内建函数，他们提供了字典的形式访问局部变量和全局变量的方式。

>>> def traverse(lst):
    for index, element in enumerate(lst, start=1):
        print('%s %s' % (index, element))
    print('
locals() 局部变量：', end='    ')
    print(locals())    #locals() 是python 的内建函数，他们提供了字典的形式访问局部变量的方式。

    
>>> card_list = ['heart', 'spade', 'club', 'diamond']
>>> traverse(card_list)
1 heart
2 spade
3 club
4 diamond

locals() 局部变量：    {'element': 'diamond', 'index': 4, 'lst': ['heart', 'spade', 'club', 'diamond']}
>>> 
>>> globals()          #lglobals() 是python 的内建函数，他们提供了字典的形式访问全局变量的方式。
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'lst': ['heart', 'spade', 'club', 'diamond'], 'traverse': <function traverse at 0x00000177B6E26620>, 'card_list': ['heart', 'spade', 'club', 'diamond']}
>>> 

如果在函数外面访问函数里的局部变量，会报错：

>>> element
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#24>", line 1, in <module>
    element
NameError: name 'element' is not defined
>>> 

global 和 nonlocal关键字

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。

以下实例修改全局变量 count ：

count = 0
def add(a, b):
    global count
    count += 1    # 计算一个函数还调用了多少次
    return a + b

以上实例输出结果：

>>> add(1, 5)
6
>>> print(count)
1
>>> add(2, 6)
8
>>> print(count)
2
>>> 

如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字了，如下实例：

>>> def wrapper():
    count = 0
    def inner():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return inner

>>> def wrapper_test():
  test = wrapper()
  print(test())
  print(test())
  print(test())

  
>>> wrapper_test()
1
2
3
>>> 

如果不写 nonlocal 的话，会报错：

>>> def wrapper():
    count = 0

    def inner():
        # nonlocal count
        count += 1
        return count

    return inner

>>> def wrapper_test():
    test = wrapper()
    print(test())
    print(test())
    print(test())

    
>>> wrapper_test()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#40>", line 1, in <module>
    wrapper_test()
  File "<pyshell#39>", line 3, in wrapper_test
    print(test())
  File "<pyshell#37>", line 6, in inner
    count += 1
UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
>>>