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()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
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): ... 函数体 ...
函数的定义主要有如下要点:
- def:表示函数的关键字
- 函数名:函数的名称,日后根据函数名调用函数
- 函数体:函数中进行一系列的逻辑计算,如:发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
- 参数:为函数体提供数据
- 返回值:当函数执行完毕后,可以给调用者返回数据。
以上要点中,比较重要有参数和返回值:
和其他高级语言区别:
1.声明函数名尾部要有冒号.
2.它不需要用花括号将语句块括起来,用TAB键缩进.
函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性
实例:
# 定义函数 def test_a(): print('hello world') # 调用函数 test_a()
函数有三中不同的参数:
- 普通参数
- 默认参数
- 动态参数
def test_b(varl, var2): # 函数定义,形参,提供给使用者一个接口. print(varl) print(var2) test_b(12,13) #函数调用,实参. -------------------------------------------- 12 13
默认参数
函数传递参数的默认值
def test_c(a,b=0): #第二个参数为b为默认参数,如果调用函数时不传值,就是使用默认的值 print(a,b) test_c(1) #不输入第二个变量也是可以的 test_c(1,2) #调用时给b变量传入值后,就会使用传入的值 test_c(a=10,b=20) #指定对应传入参数的变量,也成为位置参数 --------------------------------------------------- 1 0 1 2 10 20
动态参数,有如下特点:
1.可以接收任意个参数
2.动态参数有两种 *args和**kwargs ,*args必须在**kwargs之前
3.顺序:位置参数,*args,默认参数,**kwargs,其中
*args:接收的是按照位置传参的值,组织成一个元组
**kwargs:接收的是按照关键字传参的值,组成一个字典
1.> *args 接收参数操作实例
# *args:接受N个位置参数,转换成元组形式 def test_d(*args): print(args) test_d(1,2,3,4,5) test_d(*[1,2,3,4,5]) # args=tuple([1,2,3,4,5]) ---------------------------------------------------------- (1, 2, 3, 4, 5) (1, 2, 3, 4, 5)
# x接收一个值,*args接收剩下的,并以一个元组返回
def test(x,*args): print(x) print(args) test(1,2,3,4,5,6,7) ------------------------------------ 1 (2, 3, 4, 5, 6, 7)
2.> **kwargs 接收参数操作实例
# **kwargs:接受N个关键字参数,转换成字典的方式 def test(**kwargs): print(kwargs) print(kwargs['name']) print(kwargs['age']) # 两者写法执行结果一样 test(name='saneri',age=18,sex='M') #test(**{'name':'saneri','age':18}) ------------------------------------------ {'name': 'saneri', 'age': 18, 'sex': 'M'} saneri 18
更进一步操作.
# name 按位置接收saneri,age接收34,kwargs接收N个关键字,转成字典方式 def test4(name,age=18,**kwargs): print(name) print(age) print(kwargs) test4('saneri',age=34,sex='M',hobby='tesla') ----------------------------------------------- saneri 34 {'sex': 'M', 'hobby': 'tesla'}
混搭使用.
def logger(source): print("from %s" % source) def test_y(name,age=18,*args,**kwargs): print(name) print(age) print(args) print(kwargs) logger("Hello ,I am the logger source") test_y('saneri',age=20,sex='M',hobby='test') ------------------------------------------------- saneri 20 () {'sex': 'M', 'hobby': 'test'} from Hello ,I am the logger source
如果*arg也需要接收参数,那么前面不能有默认参数,不然调用时会报错.
def edu_set(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式 print(name) print(age) print(args) print(kwargs) edu_set("saneri",32,"Python","CN",sex="Male") ----------------------------------------------------------------- saneri 32 ('Python', 'CN') {'sex': 'Male'}
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。之前的例子都没有示范如何返回数值,以下实例演示了 return 语句的用法:
def sum(arg1, arg2): # 返回2个参数的和." total = arg1 + arg2 print("函数内 : ", total) return total #如果不写return返回值,函数外调用将返回 None # 调用sum函数 total = sum(10, 20) print("函数外 : ", total) -------------------------------------------------------------- 函数内 : 30 函数外 : 30
匿名函数
当我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便.(匿名函数没有函数名)
匿名函数用关键字lambda定义
定义普通函数和定义lambda函数的方法和区别.
# ###################### 普通函数 ###################### # 定义函数(普通方式) def fun(arg): return arg + 1 # 执行函数 result = fun(123) # ###################### lambda ###################### # 定义函数(lambda表达式) my_lambda = lambda arg : arg + 1 # 执行函数 result = my_lambda(123)
#lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示:
在Python中,对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例,计算f(x)=x2时,除了定义一个f(x)的函数外,还可以直接传入匿名函数:
>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] #通过对比可以看出,匿名函数lambda x: x * x实际上就是: def f(x): return x * x #关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。