本文深入讲解Python函数的高级特性，包括默认参数、可变参数、关键字参数、命名关键字参数及递归的应用技巧。
def my_abs(n):
if n > 0:
return n
else:
return -n
n = input('input an number: ')
print(my_abs(int(n)))一、空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
import math
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x+step*math.cos(angle)
ny = y+step*math.sin(angle)
return nx, ny
a = move(100, 100, 60, math.pi//6)
print(a)二、参数：必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数、命名关键字参数
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 *args 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 **kw 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。
默认参数
必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错；
当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')，意思是，city参数用传进去的值，其他默认参数继续使用默认值。
def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L
>>>add_end()
['END']
>>> add_end() # 默认参数L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[]
['END', 'END']
>>> add_end()
['END', 'END', 'END']注意：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>>> add_end()
['END']
>>> add_end()
['END']
为什么要设计
str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
可变参数 *
可变参数就是传入的参数个数是可变的。可变参数允许传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14
关键字参数 **
键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。区别于可变参数。在调用该函数时，可以只传入必选参数，也可以传入任意个数的关键字参数
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}>>>extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}**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将获得一个dict，注意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
args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数。
和关键字参数**kw不同，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。如果缺少*，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数：
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)*了。def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，则均视为位置参数，调用将报错：
>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
由于调用时缺少参数名city和job，Python解释器把这4个参数均视为位置参数，但person()函数仅接受2个位置参数。
命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数
三、递归
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的。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。
解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化：尾递归是指，在函数返回return的时候，调用自身函数本身，并且，return语句不能包含表达式。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。
def fact(n):
return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
if num == 1:
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)
四、总结：
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，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。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。
扫一扫
1万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
