简介
函数是结构化编程的根底，也是代码复用的基石。Python中通过def来自定义函数。本文将会深刻摸索Python中函数的机密。
内置函数
除了用户的自定义函数之外，Python内置了一些十分有用的函数：
自定义函数
Python中应用def来定义函数，并应用return来返回特定的值。
看一个简略的函数的例子：
def my_function(x, y, z):
if z > 1:
return z * (x + y)
else:
return z / (x + y)
把咱们之前讲的斐波拉赫数列的例子从新用函数来定义，能够这样写：
def fib(n):
a, b = 0, 1
while a < n:
print(a, end=' ')
a, b = b, a+b
print()
# 调用函数
fib(1000)
函数的内容须要应用空格或者tab来进行缩进。
参数的默认值
在Python中，咱们能够给参数设置默认值，这样如果在函数调用的过程中没有传递参数的时候，就会应用默认值作为参数。
在咱们之前定义的函数my_function中，咱们能够给z设置一个默认值：
def my_function(x, y, z=10):
if z > 1:
return z * (x + y)
else:
return z / (x + y)
这样咱们在调用my_function能够只用传递两个参数，最初的z能够应用默认的参数值。
留神，默认值只会执行一次，如果你传入的参数是可变对象（列表，字典和类实例）的话，咱们须要留神这个问题：
def f(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print(f(1))
print(f(2))
print(f(3))
# 输入
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
如果不想在前面的调用中共享默认值，那么能够把默认值的赋值放到函数体外部：
def f(a, L=None):
if L is None:
L = []
L.append(a)
return L
关键字参数
咱们能够应用key=value的形式对函数进行调用。
还是后面的函数：
def my_function(x, y, z=10):
if z > 1:
return z * (x + y)
else:
return z / (x + y)
咱们能够这样调用：
my_function(1,y=3,z=5) my_function(1,y=3)
然而不能这样用：
my_function(y=3,1)
关键字的参数必须要放在非关键词参数的前面。也不能对参数进行屡次赋值：
>>> def function(a): ... pass ... >>> function(0, a=0) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'
通过下面的探讨咱们能够看出，Python函数中的参数有两种，一种是带默认值的参数，一种是不带默认值的参数。
留神，不带默认值的参数肯定要在带默认值的参数之前 。
看一个谬误的例子：
In [69]: def fa(a=100,b,c=200):
...: pass
File "<ipython-input-69-d5678b64f352>", line 1
def fa(a=100,b,c=200):
^
SyntaxError: non-default argument follows default argument
而向函数传递参数也有两种形式，一种是不带关键字的传递，一种是带关键字的传递。
留神，非关键词参数的传递肯定要在关键词参数传递之前。
举个谬误的例子：
In [70]: def fa(a,b=100,c=200):
...: pass
...:
In [71]: fa(a=100,30)
File "<ipython-input-71-5a229b8e420e>", line 1
fa(a=100,30)
^
SyntaxError: positional argument follows keyword argument
那么问题来了，如果有多个关键词参数和多个非关键词参数，有没有简便的办法来定义这样的函数呢？
有的，那就是 arguments 和 *keywords
arguments用来接管所有多余的非关键词参数。而*keywords用来接管所有额定的关键词参数。
留神，arguments肯定要呈现在 *keywords 的后面。
举个例子：
def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
print("-- Do you have any", kind, "?")
print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
for arg in arguments:
print(arg)
print("-" * 40)
for kw in keywords:
print(kw, ":", keywords[kw])
咱们能够这样调用：
cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
"It's really very, VERY runny, sir.",
shopkeeper="Michael Palin",
client="John Cleese",
sketch="Cheese Shop Sketch")
将会失去上面的后果：
-- Do you have any Limburger ? -- I'm sorry, we're all out of Limburger It's very runny, sir. It's really very, VERY runny, sir. ---------------------------------------- shopkeeper : Michael Palin client : John Cleese sketch : Cheese Shop Sketch
非凡参数
函数能够按地位传参，能够依照关键词传参，也能够混合传参。
在某些状况下，咱们可能须要限度传参的类型，比方只接管按地位传递，只接管按关键词传递，或者只承受混合传递。
看下非凡参数的定义：
def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
----------- ---------- ----------
| | |
| 按地位或者关键词 |
| - 只容许按关键词传递
-- 只容许按地位传递
留神，参数之间是以 / 和 * 来进行辨别的。
咱们举个例子：
>>> def standard_arg(arg): ... print(arg) ... >>> def pos_only_arg(arg, /): ... print(arg) ... >>> def kwd_only_arg(*, arg): ... print(arg) ... >>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only): ... print(pos_only, standard, kwd_only)
下面定义了4种传参形式的函数。
第一个函数就是规范模式，能够按地位传递，也能够按关键词传递。
第二个函数只容许依照地位传递。
第三个函数只容许依照关键词来传递。
第四个函数是混合模式。
参数解包
有时候咱们须要将列表或者字典的值转换为函数的参数。那么就须要用到参数解包的性能。
* 操作符 能够用来解包列表和元组。 >>> list(range(3, 6)) # normal call with separate arguments [3, 4, 5] >>> args = [3, 6] >>> list(range(*args)) # call with arguments unpacked from a list [3, 4, 5]
** 操作符 能够用来解包字典。
>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
... print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
... print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
... print("E's", state, "!")
...
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)
Lambda
相熟java的敌人可能晓得，在JDK8中，Java引入了Lambda表达式。同样的Python中也有Lambda。
你能够将Lambda看做是匿名函数。能够在任何须要函数的中央应用Lambda表达式。
看一个Lambda的例子：
>>> def make_incrementor(n): ... return lambda x: x + n ... >>> f = make_incrementor(42) >>> f(0) 42 >>> f(1) 43
还能够将lambda的返回值作为参数：
>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')] >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1]) >>> pairs [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
函数标注
之前咱们探讨的是简略的自定义函数模式，咱们并不知道函数的参数类型和返回值类型，其实函数能够写得更加具体一些，这就要用到函数标注了。
所谓函数标注就是用户自定义函数中的类型的可选元数据信息。
函数标注是以字典的模式寄存在 annotations 属性中的。咱们在参数的名称前面加上冒号，前面跟一个表达式，那么这个表达式会被求值为标注的值。对于返回值来说，返回值标注的定义是加上一个组合符号 ->，前面跟一个表达式，该标注位于形参列表和示意 def 语句完结的冒号之间。
举个例子：
>>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
... print("Annotations:", f.__annotations__)
... print("Arguments:", ham, eggs)
... return ham + ' and ' + eggs
...
>>> f('spam')
Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
Arguments: spam eggs
'spam and eggs'
其实应用函数标注写进去的程序更加清晰，可读性更高。
转载请注明原文链接：关于python:Python基础之函数
