Python学习,第八课 - 函数

2019/04/10 10:10
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本次讲解函数,由于内容比较多,小编列了个大纲,主要有一下内容:

1. 函数基本语法及特性

2. 函数参数

3.局部变量

4. 返回值

5.嵌套函数

6.递归

7.匿名函数

8.高阶函数

9.内置函数

 

1. 函数基本语法及特性

函数的定义:函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可

函数的特性:

  1. 减少重复代码
  2. 使程序变的可扩展
  3. 使程序变的易维护

函数的语法定义

直接上代码:

# def 是定义函数的关键字

def test():#test既是函数名
    print('学习Python的第一个函数')
    
test() #调用函数

 

同时函数也可以带参数

a, b = 1, 3


# 带参函数
def test(x, y):  # x 和 y 即是在我们调用函数时传入的参数
    return x + y  # 返回执行的结果


c = test(a, b)  # 把函数返回结果赋值给 C
print(c)

 

 

2. 函数参数

在说函数参数前,大家需要了解一个知识点,形参 & 实参

何为形参?

既变量只有在被调用时才分配内存单元,在调用结束时,即刻释放所分配的内存单元。

因此,形参只在函数内部有效,函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量

何为实参?

既可以是常量、变量、表达式、函数等,无论实参是何种类型的量,在进行函数调用时,它们都必须有确定的值,以便把这些值传送给形参。

因此应预先用赋值,输入等办法使参数获得确定值

这么说可能有些不理解,还是来个实例让大家更加清晰:

a, b = 1, 3


def test(x, y):  # x 和 y 即是形参
    return x + y

c = test(a, b)  # a,b既是实参
print(c)

 

 

关键参数

上面的例子中,我们调用函数传参是根据函数的形参位置来传递的。

既 a 传给 x ,b 传给 y。这种叫做位置参数。

我们还可以使用关键参数,既传递的时候给函数的参数名传递你的值:

a, b = 1, 3


# 带参函数
def test(x, y):
    return x + y


c = test(y=a, x=b)#这里把 a 传给 y , b 传给 x
print(c)

 

这样参数就可以不用按照顺序传递,根据参数名传递给函数。

我们甚至可以把位置参数和关键参数同时使用:

a, b = 1, 3


def test(x, y):
    return x + y


c = test(1, y=b)
print(c)

 

如果同时使用一定要注意:关键参数必须要放在位置参数的后面,并且已经传值的位置参数不能再用关键参数

下面是一些错误的用法:

c = test(x=a, b)
#报错:TypeError: test() got multiple values for argument 'x'
c = test(a, x=b)
#报错:TypeError: test() got multiple values for argument 'x'

 

 

默认参数

参数还可以设置一个默认值,这样我们在调用的时候既可以不传参给默认参数

def test(x, y, z=9):  # 设置了 z 的默认值是 9
    print(x + y + z)

test(1, 3)#如果我们第三个参数也就是z 不传的话,z的默认值就是9
test(1, 3, 10)#我们传了第三个参数,则 z 的值就变成10

 

 

非固定参数

所谓非固定参数就是可以传递任意个数的参数,比如你的函数在定义的时候不能确定用户想传入多少个参数,就可以使用

def test(*args):  # 使用 *args, 这里args可以改成任意变量名,但是不建议这么做。
    print(args)


test()
# 输出结果:()
test(1, 2)
# 输出结果:(1, 2)
test(1, 2, '承受', 'Python')
# 输出结果:(1, 2, '承受', 'Python')

 

调用函数可以传入任意个数的参数,然后转换成 元组 的形式

 

3.局部变量

局部变量:就是只能在局部使用的变量

name = 'Cheng Shou'


def change_name(name):
    print('改变前:', name)
    name = '承受'
    print('改变后:', name)


change_name(name)

print('在外面在看下name的值:', name)

#输出结果:
#改变前: Cheng Shou
#改变后: 承受
#在外面在看下name的值: Cheng Shou

 

从上面的例子大家发现了没?函数里面的name修改了,函数外面的name没有改变。

其实函数里面的name 就是局部变量,他并没有调用外部的name。

 

那函数里面就不能使用全局变量了吗?非要用也是可以的

name = 'Cheng Shou'


def change_name():
    global name #在函数中使用global既可
    print('改变前:', name)
    name = '承受'
    print('改变后:', name)


change_name()

print('在外面在看下name的值:', name)

#输出结果:
#改变前: Cheng Shou
#改变后: 承受
#在外面在看下name的值: 承受

 

使用global 既可,我们的全局变量也被修改了。

当然不建议这么做。

 

全局变量与局部变量

在子程序中定义的变量称为局部变量,在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
全局变量作用域是整个程序,局部变量作用域是定义该变量的子程序。
当全局变量与局部变量同名时:
在定义局部变量的子程序内,局部变量起作用;在其它地方全局变量起作用

 

4. 返回值

其实我们第一个例子中就有用到返回值,既 return 语句。return可以吧函数的执行结果返回

返回值记住两点:

1.函数在执行过程中只要遇到 return 语句就会停止函数的执行,并且返回结果。所以 return 语句出现就代表着函数结束

2.如果函数中未使用 return ,那函数执行完毕后,返回的值为 None

 

5.嵌套函数

顾名思义就是函数里面套函数,小编看到这个也是内心惊呼一声:python 果然牛掰

那么怎么套呢,上代码:

name = 'Cheng Shou'


def change_name():
    name = '小承'

    def change_name2():
        name = '小受'
        print('第三层:', name)

    change_name2() # 调用内存函数
    print('第二层:', name)


change_name()
print('最外层:', name)

#输出结果:
#第三层: 小受
#第二层: 小承
#最外层: Cheng Shou

 

神奇吧,一层套一层,跟俄罗斯套娃一样

至于这个嵌套函数什么作用,之后学习到装饰器的时候我们就知道了。

 

6.递归

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。

说白了,就是在函数里面调用自身函数

def subtraction(n):
    print(n)
    if n < 1:
        return n
    return subtraction(n-1)

subtraction(5)

#输出结果:
#5
#4
#3
#2
#1
#0

 

注意:python默认的递归深度是很有限的(默认是1000),因此当递归深度超过999的样子,就会引发这样的一个异常。

报错:RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

如果你的业务需要递归深度超过1000,则需要修改递归深度的值

import sys
sys.setrecursionlimit(10000)

 

导入sys模块,然后设置,需要多大就设置多大既可。

一般我们的业务代码不建议超过默认深度,否则代码性能不好。

在二分查找的时候,我们会用到递归,不过这讲到算法问题本篇就直接带过,后续有时间小编在写一篇算法相关的文章

递归特性:

1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(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)

 

7.匿名函数

匿名函数就是不需要显式的指定函数

def test(n):
    return n + 1

print(test(2))
# 上面的函数修改成匿名函数后
test = lambda n: n + 1
print(test(2))

 

一般匿名函数是和其它函数搭配使用的,如下

print(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) )
#输出:[1, 4, 9, 16, 25]

 

 

8.高阶函数

变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。

简单的说就是把函数当做参数传递给另一个函数,在函数中调用传递过来的函数。

def add(x, y, func):
    return func(x) + func(y)

def square(n):
    return n ** 2

res = add(3, 6, square)
print(res)

 

这里把square函数,传递给了add ,并且在add中使用了 square函数。这便实现了高阶函数

 

9.内置函数

直接展示一张图,不做详解,大家使用到的时候在了解既可。

 

 

 

原文出处:https://www.cnblogs.com/yidaoge/p/12261561.html

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def
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