python学习笔记-函数-20200305

函数

例：计算圆的面积
s=area_of_circle(x)，其中x是半径，area_of_circle（x）是python的内置函数

抽象

抽象是数学中非常常见的概念。
如：求和公式

调用函数

• abs() 求绝对值
• max（a，b，c，d） 返回多个参数中最大的那个
• int（‘123’） 数据类型转换
• hex() 把一个整数转换成十六进制表示的字符串
• math.pow(a,b) 计算a的b次方
  注：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”
  如：

>>> a = abs # 变量a指向abs函数
>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数
1

定义函数

1.定义函数：使用def语句

def my_abs(x):
    if x >=0:
        return x
    else:
        return -x

def my_abs(x):
    if x>=0 :
        return x
    else :
        return -x

使用python解释器来调用函数
首先再python解释器中输入import sys
输入sys.path.append(‘H:\masterLearing\pythonlearning’)
用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，其中abstest为.py文件的文件名
最后在命令行中输入my_abs(-99),回车即可得出结论

空函数

定义空函数：

def nop():
    pass

pass用来占位

参数检查

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；
但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。

• 数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现：

返回多个值

• import math ：表示导入math包

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

位置参数

如：power（x，n），计算x的n次方，调用如：power（5，2）

默认参数

如：power（x，n=2），此时可以直接调用：power（5），此时默认n为2

• 默认参数有一个坑
  如：

def add_end(L=[]):
    L.append('END')
return L

正常调用时没有问题，但是如果连续调用两次add_end()，则第一次调用没有问题，出现[‘END’]，而第二次就会出现[‘END’,‘END’]

• 原因：Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。
  定义默认参数时，默认参数必须指向不变对象
  修改

def add_end(L=None):
    if L is None:
        L=[]
    L.append('END')
    return L

这样便无论调用多少次都不会有问题。
因为None是一个不变对象
str和None都是不变对象

可变参数

例子：给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……
要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：

import math
def cal(numbers):
    sum=0
    for n in numbers:
        sum=sum+math.pow(n,2)
    return sum

调用时：cal([1,2,3])或cal((1,2,3,4))，即要先组装成一个list或者一个tuple。
如果利用可变参数，点用函数可直接为：cal（1，2，3）
所以要把函数的参数改为可变参数：

def cal(*numbers):
    sum=0
    for n in numbers:
         sum=sum+math.pow(n,2)
    return sum

• 定义一个可变参数仅仅在参数前加一个 * 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。
• 如果已经有一个list和tuple，则可以这样调用

num=[1,2,3]
cal(num[0],num[1],num[2])

*nums 表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。

关键字参数

def person(name,age,**kw)

其中关键字**kw，可以写为：

• person(‘Bob’, 35, city=‘Beijing’)
• 先组装一个dict，如

extra={'city':'Beijing','job':'Engineer'}
person('Jack',24,city=extra['city'],job=extra['job'])
person('Jack',24,**extra)   #为上一行的简化写法

• **extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的 **kw参数
• kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra

命名关键字参数

上述person（），调用时仍可以传入不受限制的关键字参数，如果限制只接收city和job作为关键字参数，以下列方式定义函数：

def person(name,age,*,city,job):
    print(name,age,city,job0

• 此时，命名关键字参数需要一个特殊分隔符 * ，*后面的参数被视为命名关键字参数。
• 如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了
  如：def person(name, age, *args, city, job):，其中 *args是可变参数，
• 使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个作为特殊分隔符。如果缺少，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数：

参数组合

参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

小结

• 默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误！
  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。
• 命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。
• 定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*，否则定义的将是位置参数。

递归函数

定义

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。
如：fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x … x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n

• fact(n)可以表示为n x fact(n-1)
  递归函数形式如下：

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

尾递归

使用递归函数时有可能会使得栈（stack）溢出。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。fact（1000）就会报错。
尾递归优化
尾递归：在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。
这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式，所以就不是尾递归了。
运用尾递归修改函数：

def fact(n):
    return fact_iter(n,1)
def fact_iter(num,product):
    if num == 1:
        return product
return fact_iter(num-1,product*num)

return fact_iter(num-1,product*num) 仅仅返回函数本身。

小结

• 使用递归函数逻辑简单清晰，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。