Python函数定义及参数详解

Python入门:函数详解——定义、参数与作用域 函数是Python编程的核心构建单元,它能将代码逻辑模块化、提高复用性。本文将深入解析函数的定义方式、参数传递机制与作用域规则,带你掌握高效组织代码的关键技能。"""向指定用户发送问候语"""print(f"你好,{name}!")greet("王小明") # 输出:你好,王小明!函数是构建复杂程序的基石,掌握参数传递机制和作用域规则能显著提升代码质量。建议通过以下方式强化练习:将已有代码片段封装为函数尝试编写接受多种参数类型的通用函数实践闭包和装饰器高级用法下期预告。 阅读详情

函数定义

首先我们来创建一个函数,输出指定范围内的斐波拉契数列(Fibonacci series)。

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#!/usr/bin/env python 
#coding=utf-8
'''
Created on 2016年9月4日下午2:37:31
@author: Flowsnow
@file: D:/Workspaces/eclipse/HelloPython/main/FibonacciSeries.py
@function: 定义函数-输出给定范围内的斐波拉契数列
'''
def Fibonacci(n):
    #print "success"
    a=0
    b=1
    while a<n:
        print a,
        a,b=b,a+b

#call the function Fibonacci
Fibonacci(2000)
print '\n',
print Fibonacci
f=Fibonacci
f(100)
print '\n',
print Fibonacci(0)

<!--more-->

输出结果如下:

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 
<function Fibonacci at 0x000000000258D9E8>
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 
None

由第一行可知 Fibonacci函数输出了2000以内的斐波拉契数列。

由第二行可知 Fibonacci函数在内存中的地址

由第三行可知 将Fibonacci函数的地址值赋给另外一个变量f之后,f也就是一个函数了,这类似于重名机制

由第四行可知 虽然Fibonacci函数没有 return 语句,但是如果我们使用 print 输出的时候可以发现还是有返回值的,只是这个返回值是 None ,这是Python的內建名称。

我们也可以写一个函数,不输出斐波拉契数列的值,而是把值作为返回值返回。

#!/usr/bin/env python 
#coding=utf-8
'''
Created on 2016年9月4日下午3:07:06
@author: Flowsnow
@file: D:/Workspaces/eclipse/HelloPython/main/FibonacciSeriesAdv.py
@function: 函数定义-返回斐波拉契数列,而不是直接打印
'''
def Fibonacci(n):
    a=0
    b=1
    result=[]
    while a<n:
        result.append(a)
        a,b=b,a+b
    return result
result=Fibonacci(2000)
for x in result:
    print x,

输出结果:0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

参数详解

Python 的内建标准类型有一种分类标准是分为可变类型与不可变类型

  • 可变类型:列表、字典
  • 不可变类型:数字、字符串、元组

上面函数定义中的参数都是属于不可变类型的。

可变参数三种情况:默认参数,位置参数 *args 关键字参数 **kwargs 。

默认参数

默认参数的好处就是在调用函数的时候写上去的参数比在函数定义时的参数少。例如:

#!/usr/bin/env python 
#coding=utf-8
'''
Created on 2016年9月5日下午2:50:12
@author: Flowsnow
@file: D:/Workspaces/eclipse/HelloPython/main/askYesOrNo.py
@function: 测试默认参数的使用
'''
def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):
    while True:
        ok = raw_input(prompt)
        if ok in ('y', 'ye', 'yes'):
            return True
        if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):
            return False
        retries = retries - 1
        if retries < 0:
            raise IOError('refusenik user')
        print complaint

这个函数的调用方法有很多,比如:

ask_ok('OK to overwrite the file?')
ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)
ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')

关于默认值,应该注意的是默认值只会在函数定义的时候被python解析一次。因此

i = 5

def f(arg=i):
    print arg

i = 6
f()

这段代码输出的应该是5,而不是6,就是因为i是在函数定义的时候解析的,这个时候i=5。

重要警告:默认值只会解析一次。当默认参数是可变对象时,影响比较大,比如列表,字典或者类的对象。下面演示的这个函数会把参数积累并传到随后的函数调用里面:

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L

print f(1)
print f(2)
print f(3)

这段代码会输出

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

如果不想默认参数在后面的函数调用中共享,可以把函数写成这种形式

def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

这段代码会输出

[1]
[2]
[3]

位置参数*args

位置参数需要在参数前面加一个星号。把参数收集到一个元tuple中,作为变量args。至于为什么叫位置参数,这个是因为各个参数是按照顺序接收的。

def argTest(arg1,*args):
    print arg1
    print('~start to print *args~')
    for x in args:
        print x,

argTest(1,'two',3)

这段代码会输出

1
~start to print *args~
two 3

args被解释为包含多个变量的元组tuple。因此也可用如下写法:

def argTest(arg1,*args):
    print arg1
    print('~start to print *args~')
    for x in args:
        print x,

#argTest(1,'two',3)
args=['two',3]
argTest(1,*args)

关键字参数**kwargs

函数也能够按照 kwarg=value 这种形式的关键字参数来调用。关键字参数需要在参数前面加两个星号。其作用是把参数收集成一个字典类型,包含参数名和值。

def argTest(arg1,**kwargs):
    print 'arg1',arg1
    for key in kwargs:
        print key,kwargs[key]
argTest(1,arg2='aa',arg3='bb')
argTest(arg1=1,arg2='aa',arg3='bb',arg4='cc')
arg={'arg2':'bb','arg3':'cc','arg4':'dd'}
argTest(arg1='ss',**arg)
argTest(arg1='ss',**arg)

这段代码会输出

arg1 1
arg2 aa
arg3 bb
arg1 1
arg2 aa
arg3 bb
arg4 cc
arg1 ss
arg2 bb
arg3 cc
arg4 dd
arg1 ss
arg2 bb
arg3 cc
arg4 dd
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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函数定义首先我们来创建一个函数,输出指定范围内的斐波拉契数列(Fibonacci series)。#!/usr/bin/env python#coding=utf-8'''Created on 2016年9月4日下午2:37:31@author: Flowsnow@file: D:/Workspaces/eclipse/HelloPython/main/FibonacciSeries.py@fun...

weixin_39603117的博客 258

Python自定义函数的创建、调用和函数的参数详解

Python自定义函数的创建、调用和函数的参数、变量作用域等常见问题。 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()。但你也可以自己创见函数,这被叫做用户自定义函数。 一、定义一个函数 你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 1.函数

vip_linux的专栏 4176

Python 定义、调用、参数、递归和 Lambda 函数详解

函数是一段代码块,只有在调用时才会运行。您可以将数据(称为参数)传递给函数。函数可以返回数据作为结果。创建函数在Python中,使用def关键字定义函数:示例登录后复制 def my_function(): print("Hello from a function")1.2.调用函数要调用函数,请使用函数名称后跟括号...

Salted fish in hand, I have the world. 1064

Python 函数:定义、调用、参数、递归和 Lambda 函数详解

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Python_sn
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