# 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”： a = abs # 变量a指向abs函数 print(a(-1)) # 所以也可以通过a调用abs函数 # 在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。 # 我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例： # 如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。return None可以简写为return。 def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x print(my_abs(-99)) # 如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句： # 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。 # pass还可以用在其他语句里 def nop(): pass # 让我们修改一下my_abs的定义，对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现： def my_abs(x): if not isinstance(x, (int, float)): raise TypeError('bad operand type') if x >= 0: return x else: return -x # 返回多个值 # 原来返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple， # 按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。 # 比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的新的坐标： import math def move(x, y, step, angle=0): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) return nx, ny x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6) print(x, y) # 但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值： r = move(100, 100, 60, math.pi / 6) print(r) # Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。 # 除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数， # 使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。 # 默认参数 # 一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）； # 二是如何设置默认参数。 # 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。 # 使用默认参数有什么好处？最大的好处是能降低调用函数的难度。 # 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。 def power(x, n=2): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s # 默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下： # 先定义一个函数，传入一个list，添加一个END再返回： def add_end(L=[]): L.append('END') return L # 当你正常调用时，结果似乎不错： add_end([1, 2, 3]) add_end(['x', 'y', 'z']) # 当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的： # 但是，再次调用add_end()时，结果就不对了： # 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。 # 定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！ # 要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现： def add_end(L=None): if L is None: L = [] L.append('END') return L # ======================================================= # 可变参数 # 在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。 # 我们以数学题为例子，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： # 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： def calc(numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum # 但是调用的时候，需要先组装出一个list或tuple： def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum # 如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做： nums = [1, 2, 3] calc(nums[0], nums[1], nums[2]) # 这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去： nums = [1, 2, 3] # *nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。 calc(*nums) # ======================================================================= # 关键字参数 # 可变参数允许你传入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。而关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。 def person(name, age, **kw): print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw) # 函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数： person('Michael', 30) # 也可以传入任意个数的关键字参数： person('Bob', 35, city='Beijing') person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer') # 关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。 # 和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去： extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job']) # 当然，上面复杂的调用可以用简化的写法： # **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。 extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} person('Jack', 24, **extra) # ======================================================================= # 命名关键字参数 # 对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。 # 仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数： def person(name, age, **kw): if 'city' in kw: # 有city参数 pass if 'job' in kw: # 有job参数 pass print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw) person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456) # 如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下： # 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。 def person(name, age, *, city, job): print(name, age, city, job) person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer') # 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： def person(name, age, *args, city, job): print(name, age, args, city, job) # 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，调用将报错： # 命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用： def person(name, age, *, city='Beijing', job): print(name, age, city, job) # 由于命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数： person('Jack', 24, job='Engineer') # 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 # 在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但是请注意，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。 # 递归函数 # 在函数内部，可以调用其他函数。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。 # 举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出： # fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n # 所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。 # 于是，fact(n)用递归的方式写出来就是： def fact(n): if n==1: return 1 return n * fact(n - 1) fact(1) fact(5) fact(100) # 递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。 # 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，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。可以试试fact(1000)： # 解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。 # 尾递归是指，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。要改成尾递归方式，需要多一点代码，主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中： # 尾递归调用时，如果做了优化，栈不会增长，因此，无论多少次调用也不会导致栈溢出。 # 遗憾的是，大多数编程语言没有针对尾递归做优化，Python解释器也没有做优化，所以，即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式，也会导致栈溢出。 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)
文章来源: Python3:函数