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Python入门篇之函数

作者:木易瓶子┆ 分类:python学习┆时间:2016-11-04┆点击: 28次┆tags: Python入门篇之函数

Pythond 的函数是由一个新的语句编写,即def,def是可执行的语句--函数并不存在,直到Python运行了def后才存在。

函数是通过赋值传递的,参数通过赋值传递给函数

def语句将创建一个函数对象并将其赋值给一个变量名,def语句的一般格式如下:

代码如下:
def function_name(arg1,arg2[,...]):     statement [return value]  

返回值不是必须的,如果没有return语句,则Python默认返回值None。

函数名的命名规则:

函数名必须以下划线或字母开头,可以包含任意字母、数字或下划线的组合。不能使用任何的标点符号;

函数名是区分大小写的。

函数名不能是保留字。

Python使用名称空间的概念存储对象,这个名称空间就是对象作用的区域, 不同对象存在于不同的作用域。下面是不同对象的作用域规则:

每个模块都有自已的全局作用域。

函数定义的对象属局部作用域,只在函数内有效,不会影响全局作用域中的对象。

赋值对象属局部作用域,除非使用global关键字进行声明。

LGB规则是Python查找名字的规则,下面是LGB规则:

1.大多数名字引用在三个作用域中查找:先局部(Local),次之全局(Global),再次之内置(Build-in)。

代码如下:
>>> a=2 >>> b=2 >>> def test(b): ...     test=a*b ...     return test >>>print test(10) 20

b在局部作用域中找到,a在全局作用域中找到。

2.如想在局部作用域中改变全局作用域的对象,必须使用global关键字。

代码如下:
#没用global时的情况 >>> name="Jims" >>> def set(): ...     name="ringkee" ... >>> set() >>> print name Jims

#使用global后的情况 >>> name="Jims" >>> def set1(): ...     global name ...     name="ringkee" ... >>> set1() >>> print name ringkee

3.'global'声明把赋值的名字映射到一个包含它的模块的作用域中。

函数的参数是函数与外部沟通的桥梁,它可接收外部传递过来的值。参数传递的规则如下:

4.在一个函数中对参数名赋值不影响调用者。

代码如下:
>>> a=1 >>> def test(a): ...     a=a+1 ...     print a ... >>> test(a) 2 >>> a 1             # a值不变

5.在一个函数中改变一个可变的对象参数会影响调用者。

代码如下:
>>> a=1 >>> b=[1,2] >>> def test(a,b): ...     a=5 ...     b[0]=4 ...     print a,b ... >>> test(a,b) 5 [4, 2] >>> a 1 >>> b [4, 2]    # b值已被更改

参数是对象指针,无需定义传递的对象类型。如:

代码如下:
>>> def test(a,b): ...     return a+b ... >>> test(1,2)   #数值型 3 >>> test("a","b")   #字符型 'ab' >>> test([12],[11])   #列表 [12, 11]

函数中的参数接收传递的值,参数可分默认参数,如:

def function(ARG=VALUE) 元组(Tuples)参数:

def function(*ARG) 字典(dictionary)参数:

def function(**ARG) 一些函数规则:

默认值必须在非默认参数之后;

在单个函数定义中,只能使用一个tuple参数(*ARG)和一个字典参数(**ARG)。

tuple参数必须在连接参数和默认参数之后。

字典参数必须在最后定义。

1.常用函数 1.abs(x)

abs()返回一个数字的绝对值。如果给出复数,返回值就是该复数的模。

代码如下:
>>>print abs(-100) 100 >>>print abs(1+2j) 2.2360679775

2.callable(object)

callable()函数用于测试对象是否可调用,如果可以则返回1(真);否则返回0(假)。可调用对象包括函数、方法、代码对象、类和已经定义了“调用”方法的类实例。

代码如下:
>>> a="123" >>> print callable(a) 0 >>> print callable(chr) 1

3.cmp(x,y)

cmp()函数比较x和y两个对象,并根据比较结果返回一个整数,如果x<y,则返回-1;如果x>y,则返回1,如果x==y则返回0。

代码如下:
>>>a=1 >>>b=2 >>>c=2 >>> print cmp(a,b) -1 >>> print cmp(b,a) 1 >>> print cmp(b,c) 0

4.divmod(x,y)

divmod(x,y)函数完成除法运算,返回商和余数。

代码如下:
>>> divmod(10,3) (3, 1) >>> divmod(9,3) (3, 0)

5.isinstance(object,class-or-type-or-tuple) -> bool

测试对象类型

代码如下:
>>> a='isinstance test' >>> b=1234 >>> isinstance(a,str) True >>> isinstance(a,int) False >>> isinstance(b,str) False >>> isinstance(b,int) True

下面的程序展示了isinstance函数的使用:

代码如下:
def displayNumType(num):     print num, 'is',     if isinstance(num, (int, long, float, complex)):         print 'a number of type:', type(num).__name__     else:         print 'not a number at all!!!' displayNumType(-69) displayNumType(9999999999999999999999999L) displayNumType(565.8) displayNumType(-344.3+34.4j) displayNumType('xxx')

代码运行结果如下:

代码如下:
-69 is a number of type: int 9999999999999999999999999 is a number of type: long 565.8 is a number of type: float (-344.3+34.4j) is a number of type: complex xxx is not a number at all!!!

6.len(object) -> integer

len()函数返回字符串和序列的长度。

代码如下:
>>> len("aa") 2 >>> len([1,2]) 2

7.pow(x,y[,z])

pow()函数返回以x为底,y为指数的幂。如果给出z值,该函数就计算x的y次幂值被z取模的值。

代码如下:
>>> print pow(2,4) 16 >>> print pow(2,4,2) 0 >>> print pow(2.4,3) 13.824

8.range([lower,]stop[,step])

range()函数可按参数生成连续的有序整数列表。

代码如下:
>>> range(10) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> range(1,10) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> range(1,10,2) [1, 3, 5, 7, 9]

9.round(x[,n])

round()函数返回浮点数x的四舍五入值,如给出n值,则代表舍入到小数点后的位数。

代码如下:
>>> round(3.333) 3.0 >>> round(3) 3.0 >>> round(5.9) 6.0

10.type(obj)

type()函数可返回对象的数据类型。

代码如下:
>>> type(a) <type 'list'> >>> type(copy) <type 'module'> >>> type(1) <type 'int'>

11.xrange([lower,]stop[,step])

xrange()函数与range()类似,但xrnage()并不创建列表,而是返回一个xrange对象,它的行为与列表相似,但是只在需要时才计算列表值,当列表很大时,这个特性能为我们节省内存。

代码如下:
>>> a=xrange(10) >>> print a[0] 0 >>> print a[1] 1 >>> print a[2] 2

2.内置类型转换函数 1.chr(i)

chr()函数返回ASCII码对应的字符串。

代码如下:
>>> print chr(65) A >>> print chr(66) B >>> print chr(65)+chr(66) AB

2.complex(real[,imaginary])

complex()函数可把字符串或数字转换为复数。

代码如下:
>>> complex("2+1j") (2+1j) >>> complex("2") (2+0j) >>> complex(2,1) (2+1j) >>> complex(2L,1) (2+1j)

3.float(x)

float()函数把一个数字或字符串转换成浮点数。

代码如下:
>>> float("12") 12.0 >>> float(12L) 12.0 >>> float(12.2) 12.199999999999999

4.hex(x)

hex()函数可把整数转换成十六进制数。

代码如下:
>>> hex(16) '0x10' >>> hex(123) '0x7b'

5.long(x[,base])

long()函数把数字和字符串转换成长整数,base为可选的基数。

代码如下:
>>> long("123") 123L >>> long(11) 11L

6.list(x)

list()函数可将序列对象转换成列表。如:

代码如下:
>>> list("hello world") ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd'] >>> list((1,2,3,4)) [1, 2, 3, 4]

7.int(x[,base])

int()函数把数字和字符串转换成一个整数,base为可选的基数。

代码如下:
>>> int(3.3) 3 >>> int(3L) 3 >>> int("13") 13 >>> int("14",15) 19

8.min(x[,y,z...])

min()函数返回给定参数的最小值,参数可以为序列。

代码如下:
>>> min(1,2,3,4) 1 >>> min((1,2,3),(2,3,4)) (1, 2, 3)

9.max(x[,y,z...])

max()函数返回给定参数的最大值,参数可以为序列。

代码如下:
>>> max(1,2,3,4) 4 >>> max((1,2,3),(2,3,4)) (2, 3, 4)

10.oct(x)

oct()函数可把给出的整数转换成八进制数。

代码如下:
>>> oct(8) '010' >>> oct(123) '0173'

11.ord(x)

ord()函数返回一个字符串参数的ASCII码或Unicode值。

代码如下:
>>> ord("a") 97 >>> ord(u"a") 97

12.str(obj)

str()函数把对象转换成可打印字符串。

代码如下:
>>> str("4") '4' >>> str(4) '4' >>> str(3+2j) '(3+2j)'

13.tuple(x)

tuple()函数把序列对象转换成tuple。

代码如下:
>>> tuple("hello world") ('h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd') >>> tuple([1,2,3,4]) (1, 2, 3, 4)

3.序列处理函数 1.常用函数中的len()、max()和min()同样可用于序列。

2.filter(function,list)

调用filter()时,它会把一个函数应用于序列中的每个项,并返回该函数返回真值时的所有项,从而过滤掉返回假值的所有项。

代码如下:
>>> def nobad(s): ...     return s.find("bad") == -1 ...  >>> s = ["bad","good","bade","we"] >>> filter(nobad,s) ['good', 'we']

这个例子通过把nobad()函数应用于s序列中所有项,过滤掉所有包含“bad”的项。

3.map(function,list[,list])

map()函数把一个函数应用于序列中所有项,并返回一个列表。

代码如下:
>>> import string >>> s=["python","zope","linux"] >>> map(string.capitalize,s) ['Python', 'Zope', 'Linux']

map()还可同时应用于多个列表。如:

代码如下:
>>> import operator >>> s=[1,2,3]; t=[3,2,1] >>> map(operator.mul,s,t)   # s[i]*t[j] [3, 4, 3]

如果传递一个None值,而不是一个函数,则map()会把每个序列中的相应元素合并起来,并返回该元组。如:

代码如下:
>>> a=[1,2];b=[3,4];c=[5,6] >>> map(None,a,b,c) [(1, 3, 5), (2, 4, 6)]

4.reduce(function,seq[,init])

reduce()函数获得序列中前两个项,并把它传递给提供的函数,获得结果后再取序列中的下一项,连同结果再传递给函数,以此类推,直到处理完所有项为止。

代码如下:
>>> import operator >>> reduce(operator.mul,[2,3,4,5])  # ((2*3)*4)*5 120 >>> reduce(operator.mul,[2,3,4,5],1) # (((1*2)*3)*4)*5 120 >>> reduce(operator.mul,[2,3,4,5],2)  # (((2*2)*3)*4)*5 240

5.zip(seq[,seq,...])

zip()函数可把两个或多个序列中的相应项合并在一起,并以元组的格式返回它们,在处理完最短序列中的所有项后就停止。

代码如下:
>>> zip([1,2,3],[4,5],[7,8,9]) [(1, 4, 7), (2, 5, 8)]

如果参数是一个序列,则zip()会以一元组的格式返回每个项,如:

代码如下:
>>> zip((1,2,3,4,5)) [(1,), (2,), (3,), (4,), (5,)] >>> zip([1,2,3,4,5]) [(1,), (2,), (3,), (4,), (5,)]

4.其他 def语句是实时执行的,当它运行的时候,它创建并将一个新的函数对象赋值给一个变量名,Python所有的语句都是实时执行的,没有像独立的编译时间这样的流程

由于是语句,def可以出现在任一语句可以出现的地方--甚至是嵌套在其他语句中:

代码如下:
if test:     def fun():         ... else:     def func():         ... ... func()

可以将函数赋值给一个不同的变量名,并通过新的变量名进行调用:

othername=func() othername() 创建函数

内建的callable函数可以用来判断函数是否可调用:

代码如下:
>>> import math >>> x=1 >>> y=math.sqrt >>> callable(x) False >>> callable(y) True

使用del语句定义函数:

代码如下:
>>> def hello(name):       return 'Hello, '+name+'!' >>> print hello('world') Hello, world! >>> print hello('Gumby') Hello, Gumby!

编写一个fibnacci数列函数:

代码如下:
>>> def fibs(num):       result=[0,1]       for i in range(num-2):           result.append(result[-2]+result[-1])       return result >>> fibs(10) [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34] >>> fibs(15) [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377]

在函数内为参数赋值不会改变外部任何变量的值:

代码如下:
>>> def try_to_change(n):       n='Mr.Gumby' >>> name='Mrs.Entity' >>> try_to_change(name) >>> name 'Mrs.Entity'

由于字符串(以及元组和数字)是不可改变的,故做参数的时候也就不会改变,但是如果将可变的数据结构如列表用作参数的时候会发生什么:

代码如下:
>>> name='Mrs.Entity' >>> try_to_change(name) >>> name 'Mrs.Entity' >>> def change(n):       n[0]='Mr.Gumby'

>>> name=['Mrs.Entity','Mrs.Thing'] >>> change(name) >>> name ['Mr.Gumby', 'Mrs.Thing']

参数发生了改变,这就是和前面例子的重要区别

以下不用函数再做一次:

代码如下:
>>> name=['Mrs.Entity','Mrs.Thing'] >>> n=name  #再来一次,模拟传参行为 >>> n[0]='Mr.Gumby' #改变列表 >>> name ['Mr.Gumby', 'Mrs.Thing']

当2个变量同时引用一个列表的时候,它们的确是同时引用一个列表,想避免这种情况,可以复制一个列表的副本,当在序列中做切片的时候,返回的切片总是一个副本,所以复制了整个列表的切片,将会得到一个副本:

代码如下:
>>> names=['Mrs.Entity','Mrs.Thing'] >>> n=names[:] >>> n is names False >>> n==names True

此时改变n不会影响到names:

代码如下:
>>> n[0]='Mr.Gumby' >>> n ['Mr.Gumby', 'Mrs.Thing'] >>> names ['Mrs.Entity', 'Mrs.Thing'] >>> change(names[:]) >>> names ['Mrs.Entity', 'Mrs.Thing']

关键字参数和默认值

参数的顺序可以通过给参数提供参数的名字(但是参数名和值一定要对应):

代码如下:
>>> def hello(greeting, name):         print '%s,%s!'%(greeting, name) >>> hello(greeting='hello',name='world!') hello,world!!

关键字参数最厉害的地方在于可以在参数中给参数提供默认值:

代码如下:
>>> def hello_1(greeting='hello',name='world!'):       print '%s,%s!'%(greeting,name)

>>> hello_1() hello,world!! >>> hello_1('Greetings') Greetings,world!! >>> hello_1('Greeting','universe') Greeting,universe!

若想让greeting使用默认值:

代码如下:
>>> hello_1(name='Gumby') hello,Gumby!

可以给函数提供任意多的参数,实现起来也不难:

代码如下:
>>> def print_params(*params):       print params

>>> print_params('Testing') ('Testing',) >>> print_params(1,2,3) (1, 2, 3)

混合普通参数:

代码如下:
>>> def print_params_2(title,*params):       print title       print params

>>> print_params_2('params:',1,2,3) params: (1, 2, 3) >>> print_params_2('Nothing:') Nothing: ()

 星号的意思就是“收集其余的位置参数”,如果不提供任何供收集的元素,params就是个空元组

但是不能处理关键字参数:

代码如下:
>>> print_params_2('Hmm...',something=42) Traceback (most recent call last):   File "<pyshell#112>", line 1, in <module>     print_params_2('Hmm...',something=42) TypeError: print_params_2() got an unexpected keyword argument 'something'

试试使用“**”:

代码如下:
>>> def print_params(**params):       print params

>>> print_params(x=1,y=2,z=3) {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} >>> def parames(x,y,z=3,*pospar,**keypar):       print x,y,z       print pospar       print keypar

>>> parames(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2) 1 2 3 (5, 6, 7) {'foo': 1, 'bar': 2} >>> parames(1,2) 1 2 3 () {} >>> def print_params_3(**params):       print params

>>> print_params_3(x=1,y=2,z=3) {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} >>> #返回的是字典而不是元组 >>> #组合‘#'与'##' >>> def print_params_4(x,y,z=3,*pospar,**keypar):       print x,y,z       print pospar       print keypar

>>> print_params_4(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2) 1 2 3 (5, 6, 7) {'foo': 1, 'bar': 2} >>> print_params_4(1,2) 1 2 3 () {}

 

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