函数编写文档
放在函数开头的字符串称为文档字符串(docstring),将作为函数的一部分存储起来
def square(x):
'Calculates the square of the number x.'
return x * x
访问文档字符串:
##__doc__是函数的一个属性
>>> square.__doc__
'Calculates the square of the number x.'
特殊的内置函数help很有用:
>>> help(square)
Help on function square in module __main__:
square(x)
Calculates the square of the number x.
函数返回值
什么都不返回的函数不包含return语句,或者包含return语句,但没有在return后面指定值
def test():
print('This is printed')
return
print('This is not')
>>> x = test()
This is printed
>>> x
>>>
>>> print(x)
None
数据类型转换
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”:
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
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自定义函数
定义一个函数要使用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
# -*- coding: utf-8 -*-
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
my_abs(-3)
空函数
定义一个什么事也不做的空函数,可以用pass语句:
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
def nop():
pass
pass还可以用在其他语句里,比如
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
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
当传入了不恰当的参数时,内置函数abs会检查出参数错误
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:
def my_abs(x):
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x >= 0:
return x
else:
return -x
如果参数类型不对,抛出异常
返回多个值
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。
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
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)
>>> print(x, y)
151.96152422706632 70.0
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r)
(151.96152422706632, 70.0)
函数的参数,默认参数
传递给函数多个参数时,设定默认参数,只有默认参数变化时,才会提供多余的参数
def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
pass
调用
enroll('Sarah', 'F')
enroll('Bob', 'M', 7)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
注意:定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!
参考:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017261630425888
可变参数
可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个
由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
print(calc([1,2,3]))
calc((1,2,3,4))
或者:
##在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
calc(1,2,3,4)
##如果已经有一个list或者tuple
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
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>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
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*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去
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('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
>>> 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'}
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra
命名参数
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。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw检查
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city和job作为关键字参数
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
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
命名关键字参数可以有缺省值,简化调用
def person(name, age, *, city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)
参数组合
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。
总结:
args是可变参数,args接收的是一个tuple;
**kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:
可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过args传入:func((1, 2, 3));
关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过kw传入:func({'a': 1, 'b': 2})。
使用args和**kw是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。
命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。
定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*,否则定义的将是位置参数
高阶函数
函数名也是变量
函数名其实就是指向函数的变量
既然变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
print(add(-5, 6, abs))
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017261630425888