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    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”。调用Python的函数,需要根据函数定义,传入正确的参数。

    函数定义

    在Python中,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

    请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

    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

    空函数

    如果想定义一个什么事也不做的空函数,可以用pass语句

    注:使用dir函数查看某个模块的属性

    附: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

         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。

    函数的参数

    形式参数:在定义函数时函数名后面的圆括号中的变量名称叫做"形式参数",或简称为"形参";

    #========例============

    def fun(x):

        if x<0:

            print u"人生苦短"

        else:

            print u"我做测试"

    实际参数:在调用函数时,函数名后面园括号中的变量名称叫做"实际参数",或简称为"实参";

    #========例============

    fun(-1)

    定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解。

    Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码

    默认参数(x为默认参数,当然也可以再次入参)

    设置默认参数时,有几点要注意:

    一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面);

    二是如何设置默认参数。

    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。

    使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。

    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

    在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,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。

    定义可变参数和定义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

    定义可变参数和定义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

    关键字参数

    可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而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

    函数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'}

    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name和age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。

    和可变参数类似,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:

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

    当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:

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

    参数组合

    在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数,这4种参数都可以一起使用,或者只用其中某些,但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数

    最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用该函数:

    >>> args = (1, 2, 3, 4)>>> kw = {'x': 99}>>> func(*args, **kw) a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'x': 99}

    所以,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。

    小结

    Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。

    默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,运行会有逻辑错误!

    要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

    *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

    递归函数

    在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。

    举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出:

    fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n

    所以,fact(n)可以表示为n x fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理。

    于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

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

    递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,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。可以试试fact(1000)

    小结

    使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。

    针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。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。

    Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。

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