函数基础
* 函数的快速体验
* 所谓**函数**,就是把 **具有独立功能的代码块** 组织为一个小模块,在需要的时候 **调用**
* 函数的使用包含两个步骤:
1. 定义函数 —— **封装** 独立的功能
2. 调用函数 —— 享受 **封装** 的成果
* **函数的作用**,在开发程序时,使用函数可以提高编写的效率以及代码的 **重用**
函数改造九九乘法表
# coding=utf-8 # version=python2.3.0 # Tools:python 2018.2.3 # 定义一个函数名 # 3. 修改文件,增加函数定义 `multiple_table():` # 4. 新建另外一个文件,使用 `import` 导入并且调用函数 def multiple_table(): row = 1 while row <= 9: col = 1 while col <= row: print("%d * %d = %d" % (col, row, col * row), end=" ") col += 1 print("") row += 1 multiple_table()
* 函数的基本使用
1. `def` 是英文 `define` 的缩写
2. **函数名称** 应该能够表达 **函数封装代码** 的功能,方便后续的调用
3. **函数名称** 的命名应该 **符合** **标识符的命名规则**
* 可以由 **字母**、**下划线** 和 **数字** 组成
* **不能以数字开头**
* **不能与关键字重名**
调用函数很简单的,通过 `函数名()` 即可完成对函数的调用
第一个函数演练
**需求** * 1. 编写一个打招呼 `say_hello` 的函数,封装三行打招呼的代码 * 2. 在函数下方调用打招呼的代码 ```python name = "小明" # 解释器知道这里定义了一个函数 def say_hello(): print("hello 1") print("hello 2") print("hello 3") print(name) # 只有在调用函数时,之前定义的函数才会被执行 # 函数执行完成之后,会重新回到之前的程序中,继续执行后续的代码 say_hello()
思考
* 能否将 **函数调用** 放在 **函数定义** 的上方?
* 不能!
* 因为在 **使用函数名** 调用函数之前,必须要保证 `Python` 已经知道函数的存在
* 否则控制台会提示 `NameError: name 'say_hello' is not defined` (**名称错误:say_hello 这个名字没有被定义**)
函数的文档注释
* 在开发中,如果希望给函数添加注释,应该在 **定义函数** 的下方,使用 **连续的三对引号**
* 在 **连续的三对引号** 之间编写对函数的说明文字
* 在 **函数调用** 位置,使用快捷键 `CTRL + Q` 可以查看函数的说明信息
> 注意:因为 **函数体相对比较独立**,**函数定义的上方**,应该和其他代码(包括注释)保留 **两个空行**
* 函数的参数
# 递归 def fib(n): """ 计算兔子根据月份所生的兔子个数 :param n: 形参 :return: """ if n == 1: return 1 if n == 2: return 1 # 自己调用自己 return fib(n - 1) + fib(n - 2) print(fib(12))
**演练需求** 1. 开发一个 `sum_2_num` 的函数 2. 函数能够实现 **两个数字的求和** 功能 def sum_num(num1, num2): result = num1 + num2 print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result)) # 直接带有返回值的方式,返回值告诉调用者结果 # return num1 + num2 sum_num(8, 10)
函数参数的使用
* 在函数名的后面的小括号内部填写 **参数**
* 多个参数之间使用 `,` 分隔
def fib(n, m): """手动输入进行加减运算 :param n: :param m: """ n = int(input("请输入数字:")) m = int(input("请输入数字:")) sum = n * m print("%d * %d = %d" % (n, m, sum))
参数的作用
* **函数**,把 **具有独立功能的代码块** 组织为一个小模块,在需要的时候 **调用**
* **函数的参数**,增加函数的 **通用性**,针对 **相同的数据处理逻辑**,能够 **适应更多的数据**
1. 在函数 **内部**,把参数当做 **变量** 使用,进行需要的数据处理
2. 函数调用时,按照函数定义的**参数顺序**,把 **希望在函数内部处理的数据**,**通过参数** 传递
形参和实参
* **形参**:**定义** 函数时,小括号中的参数,是用来接收参数用的,在函数内部 **作为变量使用**
* **实参**:**调用** 函数时,小括号中的参数,是用来把数据传递到 **函数内部** 用的
以上案例都是使用形参和实参完成
* 函数的返回值
* 在程序开发中,有时候,会希望 **一个函数执行结束后,告诉调用者一个结果**,以便调用者针对具体的结果做后续的处理
* **返回值** 是函数 **完成工作**后,**最后** 给调用者的 **一个结果**
* 在函数中使用 `return` 关键字可以返回结果
* 调用函数一方,可以 **使用变量** 来 **接收** 函数的返回结果
> 注意:`return` 表示返回,后续的代码都不会被执行
def sum_num(num1, num2): # result = num1 + num2 # print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result)) # 直接带有返回值的方式,返回值告诉调用者结果 return num1 + num2
* 函数的嵌套调用
* 一个函数里面 **又调用** 了 **另外一个函数**,这就是 **函数嵌套调用**
* 如果函数 `test2` 中,调用了另外一个函数 `test1`
* 那么执行到调用 `test1` 函数时,会先把函数 `test1` 中的任务都执行完
* 才会回到 `test2` 中调用函数 `test1` 的位置,继续执行后续的代码
def print_line(): print("*" *50) # print_line() # 循环嵌套、 def print_lines(): print("-" * 50) print_line() print("+" * 50) print_lines()
打印字符案例
# coding=utf-8 # _date_ = '2018/10/7 16:18' # * 定义一个函数能够打印 **5 行** 的分隔线,分隔线要求符合**需求 3** def print_line(char, number): """打印单条分隔线 :param char: :param number: """ print(char * number) # 打印多个分隔线 def print_lines(char, number): """ 打印多条分隔线 :param char: 字符的形参 :param number: 需要输入次数的形参 """ row = 0 while row < 5: print_line(char, number) # 结果集累加处理 row += 1 # print_lines() name = "黑马程序员" print(name)
* 在模块中定义函数
> **模块是 Python 程序架构的一个核心概念**
* **模块** 就好比是 **工具包**,要想使用这个工具包中的工具,就需要 **导入 import** 这个模块
* 每一个以扩展名 `py` 结尾的 `Python` 源代码文件都是一个 **模块**
* 在模块中定义的 **全局变量** 、 **函数** 都是模块能够提供给外界直接使用的工具
# coding=utf-8 import xl_07_打印多个分隔线 # 直接调用 xl_07_打印多个分隔线.print_lines("*", 50) xl_07_打印多个分隔线.print_line("-", 25) xl_07_打印多个分隔线.name
小结
* 可以 **在一个 Python 文件** 中 **定义 变量 或者 函数**
* 然后在 **另外一个文件中** 使用 `import` 导入这个模块
* 导入之后,就可以使用 `模块名.变量` / `模块名.函数` 的方式,使用这个模块中定义的变量或者函数
> **模块**可以让 **曾经编写过的代码** 方便的被 **复用**!
### 6.2 模块名也是一个标识符
* 标示符可以由 **字母**、**下划线** 和 **数字** 组成
* **不能以数字开头**
* **不能与关键字重名**
> 注意:如果在给 Python 文件起名时,**以数字开头** 是无法在 `PyCharm` 中通过导入这个模块的
### 6.3 Pyc 文件(了解)
> `C` 是 `compiled` **编译过** 的意思
**操作步骤**
1. 浏览程序目录会发现一个 `__pycache__` 的目录
2. 目录下会有一个 `hm_10_分隔线模块.cpython-35.pyc` 文件,`cpython-35` 表示 `Python` 解释器的版本
3. 这个 `pyc` 文件是由 Python 解释器将 **模块的源码** 转换为 **字节码**
* `Python` 这样保存 **字节码** 是作为一种启动 **速度的优化**
**字节码**
* `Python` 在解释源程序时是分成两个步骤的
1. 首先处理源代码,**编译** 生成一个二进制 **字节码**
2. 再对 **字节码** 进行处理,才会生成 CPU 能够识别的 **机器码**
* 有了模块的字节码文件之后,下一次运行程序时,如果在 **上次保存字节码之后** 没有修改过源代码,Python 将会加载 .pyc 文件并跳过编译这个步骤
* 当 `Python` 重编译时,它会自动检查源文件和字节码文件的时间戳
* 如果你又修改了源代码,下次程序运行时,字节码将自动重新创建
> 提示:有关模块以及模块的其他导入方式,后续课程还会逐渐展开!
>
> **模块是 Python 程序架构的一个核心概念**