1. 自定义函数的语法
函数能对程序执行的过程进行封装和重用。
def func_name(parameters):
expression
return(res)
def为创建自定义函数的关键字,即告诉Python,我要准备构造函数了;
- func_name:是用户为自己的函数起的一个名称,最好能够做到见名如见意;
- parameters:为该函数需要使用到的形参,当然你也可以不使用参数;
- expression:就是你的函数实体了,即需要这个实体做什么;
- return也是:个关键字,目的是将最终的结果进行输出;
def my_fun(p):
print(p)
return 0
my_fun("第一个函数") # 函数的调用
第一个函数
0
2. 自定义函数的参数
在Python中,有关自定义函数的参数一共有4种定义,他们分别是:
- 必选参数
- 默认参数
- 可变参数
- 关键字参数
2.1 必选参数
必选参数,顾名思义就是当你在调用一个自定义函数时,必选给函数中的一些参数赋值,否则程序将会报错,并提醒用户“缺少一些必选的位置参数”。
def absent_fun(a):
print(f"{a}为必选参数,调用时不能忘。")
absent_fun("参数a")
参数a为必选参数,调用时不能忘。
# 若在调用时不传参数则会:
absent_fun()
--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-1988d8bd29f0> in <module>() 1 #若在调用时不传参数则会: ----> 2 absent_fun() TypeError: absent_fun() missing 1 required positional argument: 'a'
2.2 默认参数
# 签到打卡
def deafult_fun(name, string = '已签到'):
print(name + string)
names = ['小明','小李', '小张']
for name in names:
deafult_fun(name)
小明已签到
小李已签到
小张已签到
其中name为必须参数,因为在函数定义时并没有给他一个初始值,而string参数就是一个默认参数,并假定初始值为'已签到'。若要改变功能则,修改string即可
# 发工资
def deafult_fun(name, string = ',工资已发'):
print(name + string)
names = ['小明','小李', '小张']
for name in names:
deafult_fun(name)
小明,工资已发
小李,工资已发
小张,工资已发
2.3 可变参数
如果我不确定该给这个函数传入多少个参数的时候,则需要使用可变参数。用一颗星 *
放在参数的前面,就代表了该参数为可变参数。
def add(*args):
s = sum(args)
return s
add(1,2)
3
add(1,2,3)
6
add(1,2,3,4)
10
2.4 关键字参数
关键字参数:能够实现某个实参指定给某个形参,和给自定义函数设置多少个形参的功能。
# 信息统计 -- 参考微信公众号:数据分析1480
import re
def info(tel, birthday, **args):
user = {}
user['tel'] = str(tel)
if args.get('id') == None:
user['birthday']=''.join(re.findall('d+',str(birthday)))
else:
user['birthday']=str(args.get('id'))[6:14]
user['name'] = args.setdefault('name',None)
user['gender'] = args.setdefault('gender',0)
user['income'] = args.setdefault('income',5000)
user['edu'] = args.setdefault('edu','大专')
print(user)
info('13272573264','19971022')
{'tel': '13272573264', 'birthday': '19971022', 'name': None, 'gender': 0, 'income': 5000, 'edu': '大专'}
info('13272573264','19971022',name = 'nick',gender = 1,income = '15000')
{'tel': '13272573264', 'birthday': '19971022', 'name': 'nick', 'gender': 1, 'income': '15000', 'edu': '大专'}
这段代码的含义是,用户注册时必需填写手机号和出生日期,如果除此还填写了身份证号,则以身份证号里面的出生日期为准;如果用户没有填写姓名,则为空(None表示),否则以填写的内容为准;如果用户没有填写性别,则默认为女性(0表示),否则以填写的为准;如果用户没有填写收入状况,则默认为5000,否则以填写的为准;如果用户没有填写学历,则默认为大专,否则以填写内容为准....以此类推,可以填写其他更多的信息,而且还可以将实参与形参一一配对。
def count_income( name, slary, **cutpay):
income = slary - sum(cutpay.values())
print("%s的月收入为:%.2f" %(name,income))
count_income('小张', 1383.5 , 公积金 = 134.78 , 养老保险 = 26.96 , 失业保险 = 13.48, 医疗保险 = 26.96, 工会会费 = 4.16, 所得税 = 33.12)
小张的月收入为:1144.04
另外的计算方式:
count_income('小李', 3176, 迟到= 480 ,请假 = 1028 , 顶撞上司= 1000,旷工=500)
小李的月收入为:168.00
3. 几个特殊到的函数
3.1. 返回函数
函数可以有返回值,除了返回值外,函数中也可以返回函数。
# 函数返回值
def calc_sum(*args):
su = 0
for n in args:
su += n
return su
print(calc_sum(1,2,3,4))
10
# 函数返回函数
def ret_sum(*args):
def calc_sum():
su = 0
for n in args:
su += n
return su
return calc_sum
clc_sum = ret_sum(1,2,3,4)
clc_sum()
10
f1 = ret_sum(1,2,3,4)
f2 = ret_sum(1,2,3,4)
print( f1 == f2)
False
3.2. 递归函数
如果一个函数在内部调用自身,这个函数就称作递归函数。递归函数的简单定义如下:
def recurision():
retrun recurision
# 简单的例子: 求5的阶乘
def fun(n):
s = 1
if n != 1:
s = n * fun(n-1)
return s
fun(5)
120
def fun(n):
if n == 1:
return 1
return n * fun(n-1)
fun(5)
120
计算过程如下:
fun(5)
5 * fun(4)
5 * (4 * fun(3))
5 * (4 * (3 * fun(2)))
5 * (4 * (3 * (2 * fun(1)))
5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
5 * (4 * (3 * 2))
5 * (4 * 6)
5 * 24
120
3.3. filter()函数
filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。以下是 filter() 方法的语法:
filter(function, iterable)
- function -- 判断函数。
- iterable -- 可迭代对象。
# 过滤出列表中的所有奇数:
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
templist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# python 3 返回的是迭代器对象,需要list转化一下:
newlist = list(templist)
print(newlist)
[1, 3, 5, 7, 9]
item for item in filter是Python 3中filter函数的取值方式,因为从Python
3起,filter函数返回的对象从列表改为迭代器(filter object)。filter object支持迭代操作,比如for循环:
# 过滤出1~100中平方根是整数的数:
import math
def is_sqr(x):
return math.sqrt(x) % 1 == 0
newlist= []
for item in filter(is_sqr, range(1, 101)):
newlist.append(item)
print(newlist )
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
3.4. 匿名函数
匿名函数就是不再使用def语句这样的标准形式定义一个函数。 Python使用lambda创建匿名函数。 lambda函数的语法只包含一个语句,语句如下:lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
def fun(x,y):
return x + y
fun(1,2)
3
fun = lambda x,y : x+ y
fun(1,2)
3
# 过滤出列表中的所有奇数:
newlist = []
for item in filter(lambda n : n % 2 ==1,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]):
newlist.append(item)
print(newlist)
[1, 3, 5, 7, 9]
# 过滤出1~100中平方根是整数的数:
import math
newlist = []
for item in filter(lambda x: math.sqrt(x) % 1 ==0 , range(1, 101)):
newlist.append(item)
print(newlist )
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
3.5. 偏函数
偏函数是将所要承载的函数作为partial()函数的第一个参数,原函数的各个参数依次作为partial()函数的后续参数,除非使用关键字参数。
from functools import partial
def add(m,n):
return m + n
def sub(m,n):
return m - n
def mult(m,n):
return m * n
def div(m,n):
if n != 0:
return m /n
else:
print("除数不能为0")
partial_fun = partial(add,6,2)
# partial_fun = partial(sub,6,2)
# partial_fun = partial(mult,6,2)
# partial_fun = partial(div,6,2)
partial_fun()
8