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一、定义
return[表达式]结束函数,不带表达式的return相当于返回None.
def functionname(para):
"函数文档字符串"
functionsuite
return[expression]
二、函数的调用
def printme(str):
print(str)
temp=printme('hello') #hello
print(temp) #None
三、函数文档
四、函数参数
1.位置参数
arg1-位置参数,在调用函数(call function)时位置固定。
def functionname(arg1):
"函数文档字符串"
functionsuite
return[expression]
2.默认参数
arg2=v-默认参数=默认值,调用函数时,默认参数的值如果没有传入,则被认为是默认值。
默认参数一定要放在位置参数后面
def functionname(arg1,arg=v):
"函数文档字符串"
functionsuite
return[expression]
def printinfo(name, age=8):
print('Name:{0},Age:{1}'.format(name, age))
printinfo('小马') # Name:小马,Age:8
printinfo('小马', 10) # Name:小马,Age:10
Python 允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
def printinfo(name, age):
print('Name:{0},Age:{1}'.format(name, age))
printinfo(age=8, name='小马') # Name:小马,Age:8
3.可变参数
*arg3-可变参数:传入的参数是可变的,可以是任意个,自动组装成元组。
加了*的变量名存放所有未命名的变量参数
def printinfo(arg1, *args):
print(arg1)
for var in args:
print(var)
printinfo(10) # 10
printinfo(70, 60, 50)
# 70
# 60
# 50
4.关键字参数
**kw-关键字参数:任意个,自动组装成字典。
def printinfo(arg1, *args, **kwargs):
print(arg1)
print(args)
print(kwargs)
printinfo(70, 60, 50)
# 70
# (60, 50)
# {}
printinfo(70, 60, 50, a=1, b=2)
# 70
# (60, 50)
# {'a': 1, 'b': 2}
5.命名关键字参数
*, nkw-命名关键字参数,注意不能缺少参数名。
def printinfo(arg1, *, nkw, **kwargs):
print(arg1)
print(nkw)
print(kwargs)
printinfo(70, nkw=10, a=1, b=2)
# 70
# 10
# {'a': 1, 'b': 2}
printinfo(70, 10, a=1, b=2)
# TypeError: printinfo() takes 1 positional argument but 2 were given
6.参数组合
在 Python 中定义函数,可以用位置参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数,这 5 种参数中的 4 个都可以一起使用,但是注意,参数定义的顺序必须是:
位置参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
位置参数、默认参数、命名关键字参数和关键字参数。
五、函数的返回值
def add(a, b):
return a + b
print(add(1, 2)) # 3
print(add([1, 2, 3], [4, 5, 6])) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
def back():
return [1, '小马的程序人生', 3.14]
print(back()) # [1, '小马的程序人生', 3.14]
def back():
return 1, '小马的程序人生', 3.14
print(back()) # (1, '小马的程序人生', 3.14)
def printme(str):
print(str)
temp = printme('hello') # hello
print(temp) # None
print(type(temp)) # <class 'NoneType'>
六、变量作用域
- Python 中,程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
- 定义在函数内部的变量拥有局部作用域,该变量称为局部变量。
- 定义在函数外部的变量拥有全局作用域,该变量称为全局变量。
- 局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。
当内部作用域想修改外部作用域的变量时,要用global和nonlocal关键字
num = 1
def fun1():
global num # 需要使用 global 关键字声明
print(num) # 1
num = 123
print(num) # 123
fun1()
print(num) # 123
内嵌函数
def outer():
print('outer函数在这被调用')
def inner():
print('inner函数在这被调用')
inner() # 该函数只能在outer函数内部被调用
outer()
# outer函数在这被调用
# inner函数在这被调用
闭包:一种特殊的内嵌函数
- 一个内部函数里对外层非全局作用域的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包
- 通过闭包可以访问外层非全局作用域的变量,这个作用域称为 闭包作用域。
def funX(x):
def funY(y):
return x * y
return funY
i = funX(8)
print(type(i)) # <class 'function'>
print(i(5)) # 40
闭包的返回值通常是函数
def make_counter(init):
counter = [init]
def inc(): counter[0] += 1
def dec(): counter[0] -= 1
def get(): return counter[0]
def reset(): counter[0] = init
return inc, dec, get, reset
inc, dec, get, reset = make_counter(0)
inc()
inc()
inc()
print(get()) # 3
dec()
print(get()) # 2
reset()
print(get()) # 0
如果要修改闭包作用域中的变量则需要 nonlocal关键字
def outer():
num = 10
def inner():
nonlocal num # nonlocal关键字声明
num = 100
print(num)
inner()
print(num)
outer()
# 100
# 100
递归
一个函数在内部调用自身,这个函数就是递归函数。
构造斐波那契数列
# 利用循环
i = 0
j = 1
lst = list([i, j])
for k in range(2, 11):
k = i + j
lst.append(k)
i = j
j = k
print(lst)
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
# 利用递归
def recur_fibo(n):
if n <= 1:
return n
return recur_fibo(n - 1) + recur_fibo(n - 2)
lst = list()
for k in range(11):
lst.append(recur_fibo(k))
print(lst)
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
七、Lambda表达式
1.定义
使用lambde关键词创建匿名函数,没有函数名。没有 return 语句,表达式本身结果就是返回值。
lambda argument_list: expression
argument_list-函数参数,它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数,和正规函数里的参数类型一样。
expression-表达式
lbd_sqr = lambda x: x ** 2
print(lbd_sqr)
# <function <lambda> at 0x000000BABB6AC1E0>
y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
2.应用
常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中,主要有两种形式:
- 参数是函数 (filter, map)
- 返回值是函数 (closure)
(function, iterable)过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,若要转换为列表,可以用list()转换。
odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist)) # [1, 3, 5, 7, 9]
map(function, *iterables)根据提供的函数对指定序列做映射。
m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m1))
# [1, 4, 9, 16, 25]
m2 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
print(list(m2))
# [3, 7, 11, 15, 19]
除了 Python 这些内置函数,我们也可以自己定义高阶函数。
def apply_to_list(fun, some_list):
return fun(some_list)
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(apply_to_list(sum, lst))
# 15
print(apply_to_list(len, lst))
# 5
print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst))
# 3.0