总结摘要
本文粗略的探讨python中的函数，包括调用函数，定义函数，参数，返回值等，为初学者提供一个简单的入门
调用函数
如果我们要调用一个函数，我们要知道函数的参数值，比如 hex() 就是转化为 16进制的字符
1
2
| >>> hex(1000)
'0x3e8'
|
你也可以在 help(hex) 查看它的更多用法。python的函数有很多，再比如使用 abs() 函数可以求出一个数的绝对值。
1
2
3
4
| >>> abs(20)
20
>>> abs(-100)
100
|
不过如果你输入：
1
2
3
4
| >>> abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)
|
python会明确的告诉只能使用1个参数，你可以使用 help(abs) 查看其明确用法
数据类型的转换
Python的常用函数也包括数据类型转换函数，比如使用 int() 可以将数据转换为整数，以下是几个常用的：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| >>> int(10.1)
10
>>> float('12.1')
12.1
>>> str(20)
'20'
>>> bool(1)
True
>>> bool(0)
False
|
我们可以完全把一个函数赋给一个变量，那么它将是这个函数的别称：
定义函数
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，函数的返回用 retrun
我们来定义一个 my_abs 为例：
1
2
3
4
5
6
7
| def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
print(my_abs(-99))
|
如果你已经将函数保存为 myabs.py，可以在文件中添加 form myabs import my_abs 来导入 my_abs() 函数，注意这里的 myabs 是不用添加 .py 后缀的。
空函数
如果你想定义一个函数，但是什么也不做，可以使用 pass 语句， 如下：
pass语句可以充当占位符的作用，如果你没有想好函数要写什么，可以用它先放着
pass也可以用在其他语法里面：
缺少 pass 就会报错
参数检查
调用参数时，如果某个参数不对就会抛出 TypeError
1
2
3
4
| >>> my_abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: my_abs() takes 1 positional argument but 2 were given
|
但是如果是参数类型不一样，python就无法帮助我们抛出
所以我们来修改函数：
1
2
3
4
5
6
7
| def my_abs(x):
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x >= 0:
return x
else:
return -x
|
我们可以使用 isinstance() 来检查参数类型
添加了参数检查之后：
1
2
3
4
5
| >>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type
|
返回多个值
如果我们要求 $$ a^{2} + bx + c $$，我们知道，$$ x = \frac{-b \pm \sqrt{b^{2} - 4ac}}{2a} $$ , 所以我们可以定义如下函数：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| import math #导入math函数，使用里面的math.sqrt求平方根
def quadratic(a, b, c):
o = b**2 - 4*a*c
if o < 0:
raise TypeError('根号要大于0')
else:
n1 = (-b + math.sqrt(o))/(2*a)
n2 = (-b - math.sqrt(o))/(2*a)
return n1, n2
|
我们来做一个测试看看是不是对的：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| # 测试:
print('quadratic(2, 3, 1) =', quadratic(2, 3, 1))
print('quadratic(1, 3, -4) =', quadratic(1, 3, -4))
if quadratic(2, 3, 1) != (-0.5, -1.0):
print('测试失败')
elif quadratic(1, 3, -4) != (1.0, -4.0):
print('测试失败')
else:
print('测试成功')
|
函数的参数
位置参数
如果我们要计算 x的平方，例如：
1
2
| def power(x):
return x * x
|
但是如果我们要计算x的3次方，4次呢？一直用 return x * x * x吗？在这里我们可以通过修改，如下：
1
2
3
4
5
6
| def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
|
这样我们只需要输入 power(4,5) 前者为常数，后者为幂。
默认参数
但是这样有一个问题，我只想求平方怎么办，我能不能直接使用前面的函数。如果我们直接使用肯定会报错，所以我们可以修改一下：
1
2
3
4
5
6
| def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
|
当我们输入 power(3)时，会默认设置我们的 n = 2，如果要求3次方可以 power(3,3)
{% note info simple %}
默认参数必须为不可变的
{% endnote %}
可变参数
在python函数中，参数也可以是可变的，比如1个，2个，3个，也可以是0个。比如要计算 $$ a^{2} + b^{2} + c^{2} + …. $$的值，我们可以这样：
1
2
3
4
5
6
| def c(num):
sum = 0
for n in num:
sum = sum + n * n
return sum
|
但是我们在调用的时候想要把a b c组装为一个list或tuple。如 c([1, 2, 3])，所以我们可以修改为 *num，比如：
1
2
3
4
5
| def c(*num):
sum = 0
for n in num:
sum = sum + n * n
return sum
|
然后就可以简化了 c(1,2,3)
定义可变参数比定义一个list和tuple更容易，只需要在参数前面添加 *，对于已经存在的list，我们可以这样写：
1
2
| num = [1,2,3,4]
c(*num)
|
关键字参数
关键字参数与可变参数最直观的区别就是，关键字参数是自动组成一个dict，而可变参数是list或tuple。例如：
1
2
3
| # 一个简单的注册函数
def reg(usr, psd, **info):
print('用户名:', usr, '密码:', psd, '其他信息:', info)
|
我们除了可以设置必填信息 usr 和 psd 外，还可以收集其他的信息，比如 email
对于已经存在的关键字也可以像可变参数一样
命名关键字参数
对于关键字的调用者可以传入很多的关键字参数，但是如何检查这些呢？我们可以通过函数内部的 info 进行检查，例如我们只想要 phone 和 email
1
2
| def reg(usr, psd, *, email, phone):
print(usr, pasd, email, phone)
|
和关键字参数**info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。
如果函数中存在一个可变变量就不需要在添加 *
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，但是在函数内部调用自身，那么就是递归函数。
如果我们要计算阶乘：
1
2
3
4
| def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
|
比如计算 fact(5) 它的计算过程就是：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| => fact(5)
=> 5 * fact(4)
=> 5 * (4 * fact(3))
=> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
=> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
=> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
=> 5 * (4 * (3 * 2))
=> 5 * (4 * 6)
=> 5 * 24
=> 120
|
这样的好处是使函数简单，但是也会导致栈溢出
参考资料
廖雪峰的Python教程
PDF 下载链接
