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Python 函数基础知识汇总

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 25 4
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这篇CFSDN的博客文章Python 函数基础知识汇总由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

  。

1、函数基础

  。

简单地说，一个函数就是一组Python语句的组合，它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程，那么这些被包装起来的语句通过一个函数名称来调用.

有了函数，我们可以在很大程度上减少复制及粘贴代码的次数了（相信很多人在刚开始时都有这样的体验）。我们可以把相同的代码可以提炼出来做成一个函数，在需要的地方只需要调用即可。那么，这样就提高了代码的复用率了，整体代码看起来比较简练，没有那么臃肿了.

函数在Python中是最基本的程序结构，用来最大化地让我们的代码进行复用；与此同时，函数可以把一个错综复杂的系统分割为可管理的多个部分，简化编程、代码复用.

接下来我们看看什么是函数，及函数该如何定义。有两种方式可以进行函数的定义，分别是def及lambda关键字.

  。

1. 函数定义 。

先总结一下为什么要使用函数?

代码复用最大化及最小化冗余代码； 过程分解（拆解）。把一个复杂的任务拆解为多个小任务。 函数定义的语法为:

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def func_name(arg1, arg2, arg3, ..., argN):
   statement
   return value

根据上面定义，可以简单地描述为：Python中的函数是具有0个或多个参数，具有若干行语句并且具有返回值（返回值可有可无）的一个语句块（注意缩进）.

那么我们就定义一个比较简单的函数，该函数没有参数，进入ipython交互式环境:

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In[ 1 ]: def hello():
  ...:  print ( 'Leave me alone, the world' )
  ...:

调用（执行）该函数:

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In[ 2 ]: hello()
Leave me alone, the world

我们发现hello()函数并没有return语句，在Python中，如果没有显式的执行return语句，那么函数的返回值默认为None.

我们说过，定义函数有两种形式，另外一种形式是使用lambda来定义。使用lambda定义的函数是匿名函数，这个我们在后面的内容进行讲解，这里暂且不表.

  。

2、函数参数

  。

定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂的逻辑被封装起来，调用者无需了解.

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.

  。

1. 默认参数 。

默认参数使得API简洁，但不失灵活性。当一个参数有默认值时，调用时如果不传递此参数时，会使用默认值.

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def inc(init, step = 1 ):
   return init + step
# 调用一下这个函数
>>> inc( 3 )
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>>> inc( 3 , 2 )
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默认参数有一个坑，就是非默认参数要放到默认参数的前面（不然Python的解释器会报语法错误）。允许有多个默认参数，但默认参数需要放在参数列表的最后面.

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def append(x, lst = []):
   return lst.append(x)

此函数有问题。（函数中的形参是全局变量？lst在append函数中叫lst，但在全局作用域中，我们不知道lst具体叫什么名字。） 。

修改之后的函数为:

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def append(x, lst = None ):
   if lst is None :
     lst = []
   lst.append(x)
   return lst

通常来说，当默认参数是可变的时候，需要特别注意作用域的问题，我们需要上述的技巧（不可变的数据类型是值传递，可变的数据类型是引用传递。）。目前可变的对象为list，dict，set，bytearray.

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:

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# 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

当我们正常调用时，结果似乎不错:

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>>> add_end([ 1 , 2 , 3 ])
[ 1 , 2 , 3 , 'END' ]
>>> add_end([ 'x' , 'y' , 'z' ])
[ 'x' , 'y' , 'z' , 'END' ]

当我们使用默认参数调用时，一开始结果也是对的:

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>>> add_end()
[ 'END' ]

但是，再次调用add_end()时，结果就不对了:

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>>> add_end()
[ 'END' , 'END' ]
>>> add_end()
[ 'END' , 'END' , 'END' ]

原因解释如下:

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。 所以，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:

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

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.

  。

2. 位置参数 。

我们先写一个计算x^2的函数:

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def power(x):
   return x * x

对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x:

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>>> power( 5 )
25
>>> power( 15 )
225

现在，如果我们要计算x^3怎么办呢？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x^4、x^5、x^n，怎么办？我们不可能定义无限多个函数，我们可以把power(x)修改为power(x, n)，用来计算x^n，说写就写:

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def power(x, n):
   s = 1
   while n > 0 :
     n = n - 1
     s = s * x
   return s

  。

3. 关键字参数 。

可变参数允许我们传入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。示例如下:

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def person(name, age, * * kwargs):
   print ( 'name:' , name, 'age:' , age, 'other:' , kwargs)

函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kwargs。在调用该函数时，可以只传入必选参数:

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>>> person( 'LavenLiu' , 25 )
name: LavenLiu age: 25 other: {}

也可以传入任意个数的关键字参数:

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>>> person( 'LavenLiu' , 25 )
name: LavenLiu age: 25 other: {}
 
>>> person( 'Taoqi' , 25 , city = 'Hebei' )
name: Taoqi age: 25 other: { 'city' : 'Hebei' }
 
>>> person( 'James' , 31 , gender = 'M' , job = 'NBA player' )
name: James age: 31 other: { 'gender' : 'M' , 'job' : 'NBA player' }

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:

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>>> kwargs = { 'city' : 'Hebei' , 'job' : 'Test' }
 
>>> person( 'Taoqi' , 25 , * * kwargs)
name: Taoqi age: 25 other: { 'city' : 'Hebei' , 'job' : 'Test' }

  。

4. 位置参数和关键字参数 。

位置参数和关键字参数是函数调用时的概念.

当默认参数和关键字参数结合起来用的时候，很有用.

关键字参数必须写在位置参数之后，否则会抛出语法错误.

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def minus(x, y):
   return x - y
 
minus( 3 , 5 ) # 位置参数，位置传参
minus( 5 , 3 ) # 位置参数，位置传参
minus(x = 5 , y = 3 ) # 关键字参数，关键字传参
minus(y = 3 , x = 5 ) # 关键字参数，关键字传参

位置参数和关键字参数可以共存，但是关键字参数必须写到位置参数之后.

  。

5. 可变位置参数 。

可变位置参数用*定义，在函数体内，可变位置参数是一个元组.

可变位置参数.

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In[ 1 ]: def fn( * args):
   ...:   print (args)
   ...: 
 
In[ 2 ]: fn(( 1 , 2 , 3 , 4 ))
(( 1 , 2 , 3 , 4 ),)
 
In[ 3 ]: tup01 = ( 1 , 2 , 3 , 4 )
 
In[ 4 ]: fn(tup01)
(( 1 , 2 , 3 , 4 ),)
 
In[ 5 ]: fn( * tup01)
( 1 , 2 , 3 , 4 )

在python的函数中，还可以定义可变参数。可变参数就是传入的参数个数是可变的.

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In[ 6 ]: def cacl( * numbers):
   ...:   sum = 0
   ...:   for n in numbers:
   ...:     sum = sum + n * n
   ...:   return sum
   ...:
 
In[ 7 ]: nums = [ 1 , 2 , 3 ]
 
In[ 8 ]: cacl( * nums) # 这里如果不在nums前面加*，有问题吗？
Out[ 8 ]: 14

  。

6. 可变关键字参数 。

可变关键字参数使用**定义，在函数体内，可变关键字参数是一个字典。可变关键字参数的key都是字符串，并且符合标识符定义规范.

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def fn( * * kwargs):
   print (kwargs)
 
dict01 = { 'name' : 'Laven Liu' , 'age' : 29 }
fn( * * dict01)
# fn(dict01)
fn(name = 'Laven Liu' , age = 29 )
 
{ 'name' : 'Laven Liu' , 'age' : 29 }
{ 'name' : 'Laven Liu' , 'age' : 29 }

可变位置参数只能以位置参数的形式调用 可变关键字参数只能以关键字参数的形式调用 可变位置参数必须在可变关键字参数之前 。

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In[ 18 ]: def fn( * args, * * kwargs):
   ...:   print (args)
   ...:   print (kwargs)
   ...: 
 
In[ 19 ]: fn( 1 , 2 , 3 , a = 1 , b = 2 )
( 1 , 2 , 3 )
{ 'a' : 1 , 'b' : 2 }
 
In[ 20 ]: def fn( * args, x, y):
   ...:   print (args)
   ...:   print (x, y)
   ...: 
 
In[ 21 ]: fn( 1 , 2 , 3 , 4 )
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
TypeError                 Traceback (most recent call last)
<ipython - input - 21 - 0ab4fbc96a17 > in <module>()
- - - - > 1 fn( 1 , 2 , 3 , 4 )
 
TypeError: fn() missing 2 required keyword - only arguments: 'x' and 'y'
 
In[ 22 ]: fn( 1 , 2 , x = 3 , y = 4 )
( 1 , 2 )
3 4

可变参数后置 可变参数不和默认参数一起出现 。

  。

7. 参数组合 。

在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是： 必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数 。

比如定义一个函数，包含上述4种参数:

>>> def func(a, b, c=0, *args, **kwargs): ...    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args = ', args, 'kwargs = ', kwargs) 在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去.

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>>> func( 1 , 2 )
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kwargs = {}
>>> func( 1 , 2 , c = 3 )
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kwargs = {}
>>> func( 1 , 2 , 3 , 'a' , 'b' )
a = 1 b = 2 c = 3 args = ( 'a' , 'b' ) kwargs = {}
>>> func( 1 , 2 , 3 , 'a' , 'b' , x = 99 )
a = 1 b = 2 c = 3 args = ( 'a' , 'b' ) kwargs = { 'x' : 99 }
>>>

最神奇的是通过一个tuple和dict，我们也可以调用该函数:

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>>> args = ( 1 , 2 , 3 , 4 )
>>> kwargs = { 'x' : 99 }
>>> func( * args, * * kwargs)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ( 4 ,) kwargs = { 'x' : 99 }

所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kwargs)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的.

  。

8. 参数解构 。

参数解构发生在函数调用时，可变参数发生函数定义的时候。参数解构分为两种形式，一种是位置参数解构，另一种是关键字参数解构.

参数结构的两种形式:

位置参数解构，使用一个星号。解构的对象为可迭代对象，解构的结果为位置参数。 关键字参数解构，使用两个星号。解构的对象为字典，解构的结果为关键字参数。 位置参数解构的一个例子:

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In[ 23 ]: def fn(a, b, c):
   ...:   print (a, b, c)
   ...: 
 
In[ 24 ]: lst = [ 1 , 2 , 3 ]
 
In[ 25 ]: fn(lst[ 0 ], lst[ 1 ], lst[ 2 ])
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# 也可以进行如下形式的调用
In[ 26 ]: fn( * lst) # 这种做法就叫参数解构
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# *号可以把线性结构解包成位置参数
lst = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]
fn( * lst) # -> fn(lst[0], lst[1], lst[2], lst[3])
TypeError: fn() takes 3 positional arguments but 4 were given
# 这里就报错了，本来这个函数只能接收3个位置参数，lst有四个元素，通过参数解构之后，就变成了4个参数，所以就报错了。

接下来看字典解构的例子:

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In[ 27 ]: d = { 'a' : 1 , 'b' : 2 , 'c' : 3 }
 
In[ 28 ]: fn( * * d)
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# **可以把字典解构成关键字参数 参数解构发生在函数调用时。解构的时候，线性结构的解构是位置参数，字典解构是关键字参数.

传参的顺序：位置参数，线性结构解构；关键字参数，字典解构。尽量的少的同时使用两种解构，除非你真的知道在做什么.

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In[ 29 ]: def fn(a, b, c, d):
   ...:   print (a, b, c, d)
   ...: 
 
In[ 30 ]: fn( 0 , * [ 2 ], c = 1 , * * { 'd' : 3 })
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  。

9. 参数槽(keyword-only参数) 。

Python3中引入的.

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def fn(a, b, c):
   print (a, b, c)
 
fn(a = 1 , b = 2 , c = 3 )

如果要强制传入的参数为关键字参数:

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def fn( * , a, b, c):
   print (a, b, c)
 
>>> fn( 1 , 2 , 3 )
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#17>" , line 1 , in <module>
   fn( 1 , 2 , 3 )
TypeError: fn() takes 0 positional arguments but 3 were given
 
>>> fn(a = 1 , b = 2 , c = 3 )
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# *之后的参数，必须以关键字参数的形式传递，称之为参数槽。 参数槽通常和默认参数搭配使用.

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>>> def fn(a, b, * , x, y):
   print (a, b)
   print (x, y)
>>> fn( 1 , 2 , 3 , 4 )
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#23>" , line 1 , in <module>
   fn( 1 , 2 , 3 , 4 )
TypeError: fn() takes 2 positional arguments but 4 were given
>>> fn( 1 , 2 , x = 3 , y = 4 )
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>>> fn( 1 , 2 , * * { 'x' : 3 , 'y' : 4 })
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def fn(a, b, * ):
   print (a, b)
 
def fn(a, b, * ):
...  print (a, b)
File "<stdin>" , line 1
SyntaxError: named arguments must follow bare *

几个例子:

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def fn01( * , x = 1 , y = 5 ):
   print (x)
   print (y)
>>> fn01()
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def fn02(x = 1 , * , y):
   print (x)
   print (y)
>>> fn02(y = 3 )
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参数槽之坑:

*之后必须有参数 非命名参数有默认值时，命名参数可以没有默认值 默认参数应该在每段参数的最后 使用参数槽时，不能使用可变位置参数，可变关键之参数必须放在命名参数之后 。

  。

3、高级用法

  。

  。

1. 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.

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

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.

  。

2. 匿名函数 lambda 。

python 使用 lambda 来创建匿名函数.

lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多.

lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去.

lambda函数拥有自己的名字空间，且不能访问自有参数列表之外或全局名字空间里的参数.

虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率.

fib = lambda n,x=0,y=1:x if not n else fib(n-1,y,x+y) print(fib(20)) 。

  。

3. Python函数中的多态 。

一个操作的意义取决于被操作对象的类型:

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def times(x,y):
  return x * y
 
>>>times( 2 , 4 )
>>> 8
 
times( 'Python' , 4 ) # 传递了与上不同的数据类型 'PythonPythonPythonPython'

  。

4、总结

  。

Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数.

默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，运行会有逻辑错误！ 。

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； 。

**kwargs是关键字参数，kwargs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kwargs传入：func({'a': 1, 'b': 2}).

使用*args和**kwargs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.

原文链接：http://blog.51cto.com/mageedu/2067620 。

最后此篇关于Python 函数基础知识汇总的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python 函数基础知识汇总的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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