Python函数（一）之杵臼之交
Python函数
函数的作用：对功能进行封装,减少重复代码，方便维护，流程清晰明了，易于理解。
函数的结构： def 函数名(): 函数体 return语句
函数的返回值：
- 可以用于终止函数的运行，也可以返回一个值给调用者。
- 如果函数不写返回值默认返回一个None。
- 函数return可以返回任意数据类型。
- 如果return多个值则返回的数据类型是元组。
- 如果return一个数据，返回值是原数据类型。.
return返回一个值,如下:
def fun():
return 1 # return 数字1
ret = fun()
print(type(ret),ret)
打印内容如下:
<class 'int'> 1 return返回多个值,如下:
def fun():
return 1,2,3,4 # return多个值
ret = fun()
print(type(ret),ret)
# 打印内容如下:
<class 'tuple'> (1, 2, 3, 4)函数的参数： 形参：分为位置参数、默认参数、混合参数三种。 实参：分为位置参数、关键字参数、混合参数三种。
传参：指从实参到形参的传递过程。.
参数的顺序: 位置参数 > 默认参数(关键字参数)，在默认参数前边写位置参数。
位置传参。如下：
def max_num(num1,num2): # 返回最大的数字
if num1 > num2:
return num1
else:
return num2
ret = max_num(10,20)
print(ret)
打印内容如下:
20默认参数，就是如果我们不传参数，函数执行形参中的默认参数。如下：
def max_num(num1=0,num2=2): # 默认参数
if num1 > num2:
return num1
else:
return num2
ret = max_num() # 我们不写参数
print(ret)
打印内容如下:
2默认参数我们也可以传参，如下：
def max_num(num1=0,num2=2):
if num1 > num2:
return num1
else:
return num2
ret = max_num(num1=10,num2=20) # 也可以(10,20),但既然定义了默认参数,最好在传参过程中,把关键字也写上
print(ret)
# 打印内容如下:
20混合传参：
def max_num(num1,num2=2): # 参数中有位置参数和默认参数的称为混合参数,切记混合参数:位置参数必须放在默认参数前
if num1 > num2:
return num1
else:
return num2
ret = max_num(10,num2=20) # 传参
print(ret)
# 打印内容如下:
20关于默认参数的一些思考：
def extendList(val, list=[]):
list.append(val)
return list
list1 = extendList(10)
list2 = extendList(123,[])
list3 = extendList('a')
list4 = extendList('b')
list5 = extendList('c')
print("list1 = %s" % list1)
print("list2 = %s" % list2)
print("list3 = %s" % list3)
print("list4 = %s" % list3)
print("list5 = %s" % list3)
# 打印内容如下:
list1 = [10, 'a', 'b', 'c']
list2 = [123]
list3 = [10, 'a', 'b', 'c']
list4 = [10, 'a', 'b', 'c']
list5 = [10, 'a', 'b', 'c'] 通过打印结果可以发现list1、list3、list4、list5它们最终的结果是一样的。它们还有个共同点就是在传参的过程中没有填写默认参数，list2的默认参数因为传递了个空列表，所以结果和其它的不一样。由此可以总结：当省略默认参数时，虽然多次调用了函数，但是函数都是引用同一块的默认参数地址(应该是为了节省内存)，当给默认参数传值的时候,函数开辟了一个新的空间给默认参数使用。
函数参数，动态参数。 动态参数分为两种：动态位置参数、动态默认参数。 动态位置参数：动态位置参数会接收所有位置参数，所以要想既使用位置参数又使用动态位置参数，一定要将位置参数放在动态位置参数前面。动态位置参数用return返回的是一个元组，动态位置参数约定俗成使用*args。
在定义形参如：def fun1(*args) 我们将*args定义形参的过程称作聚合，也就是将实参中的多个参数进行聚合。 调用函数传参如：fun1("Hello",123,"World") 我们将传递多个参数的过程称为打散。 下面是错误的示范:
def fun1(*args,buf): # 动态位置参数在位置参数前,错误
print(buf)
print(args)
return args
fun1("Hello",123,"World")
# 打印内容如下:
TypeError: fun1() missing 1 required keyword-only argument: 'buf' 原因在于动态位置参数会接收所有的参数，导致后面的位置参数无法接收参数导致报错。 下面是正确的写法：
def fun1(buf,*args): #位置参数在动态位置参数前面
print(buf)
print(args)
return args
ret = fun1("Hello",123,"World")
print(type(ret))
# 打印内容如下;
Hello
(123, 'World')
<class 'tuple'> # 动态位置参数的返回类型 但是一般如果用动态位置参数，就很少用位置参数了，上面这种情况一般也只是在特殊情况下会用到。从上面的结果可以得出结论：位置参数必须在动态位置参数前。
动态默认参数：会接收所有默认参数，如果形参中有默认参数，默认参数必须放在动态默认参数前面，动态默认参数用return返回一个字典。动态默认参数约定俗成的使用**kwargs。
def fun1(s2="1",**kwargs): # 默认参数必须放在动态默认参数前面
print(s2)
print(kwargs)
return kwargs
ret = fun1(s="Hello",num=123,s2="World")
print(type(ret))
#打印内容如下:
World
{'s': 'Hello', 'num': 123}
<class 'dict'> #动态默认参数返回的是一个字典
def fun(*args,**kwargs): # 万能传参
print(args,kwargs)
fun([1,2,3],(3,2,3),**{"电视剧":1,"电影":2}) # 字典需要打散传递给动态默认参数,如果不打散会被动态位置参数给接收了
# 打印内容太如下:
([1, 2, 3], (3, 2, 3)) {'电视剧': 1, '电影': 2}在定义形参如：def fun1(**kwargs)我们将**kwargs定义形参的过程称作聚合，也就是将实参中的多个关键字参数进行聚合。 调用函数传参如:：un1(s="Hello",num=123,s2="World") 我们将传递多个参数的过程称为打散，如果有字典，使用**dict打散。 小结：形参的位置参数顺序，位置参数 ==>动态位置参数==>默认参数==>动态默认参数。
名称空间 在python解释器开始执行之后，就会在内存中开辟一个空间，每当遇到一个变量的时候，就把变量名和值之间的关系记录下来，当遇到函数定义的时候，解释器只是把函数名读入内存，表示这个函数存在了，至于函数内部的变量和逻辑，解释器是不关心的。函数只是加载进来，只有当函数被调用和访问的时候，解释器才会根据函数内部声明的变量来进行开辟变量的内部空间，随着函数执行完毕，这些函数内部变量占用的空间也会随着函数执行完毕而被清空。 命名空间分类：
- 内置命名空间：存放python解释器为我们提供的名字、list、tuple、str、int这些都是内置命名空间。
- 全局命名空间：我们直接在py文件中，函数外声明的变量都属于全局命名空间。
- 局部命名空间：在函数中声明的变量会放在局部命名空间。
加载顺序：
- 内置命名空间
- 全局命名空间
- 局部命名空间(函数被执行的时候)
取值顺序：
- 局部命名空间
- 全局命名空间
- 内置命名空间
作用域：作用域就是作用范围, 按照生效范围来看分为全局作用域和局部作用域。 全局作用域：包含内置命名空间和全局命名空间。在整个文件的任何位置都可以使用(遵循 从上到下逐步执行)。 局部作用域：在函数内部可以使用。 作用域命名空间：
- 全局作用域：全局命名空间 + 内置命名空间。
- 局部作用域：局部命名空间。
可以使用globals()函数来查看全局作用域中的内容：
num = 10
print(globals()) # 打印全局作用域的内容
# 打印部分内容如下:
'__cached__': None, 'num': 10}使用locals()函数来查看局部变量：
def fun1():
num = 10
print(locals()) # 打印局部作用域中的内容
fun1()
# 打印内容如下:
{'num': 10} gloabal和nonlocal gloabal：用于在局部空间内修改全局变量，如果全局变量不存在将创建一个全局变量。
def fun1():
global num # 声明全局变量
num = 10 # 修改全局变量,如果不用global声明在函数内部是不能修改全局变量的
global new_num # 创建全局变量
new_num = 200 # 给全局变量赋值
num = 20 # 全局变量
fun1() # 调用函数
print(num,new_num)
# 打印内容如下:
10 200 nonlocal：必须在嵌套函数内，修改离它最近的那一层的局部变量,如果上一级不存在，继续向上一层找，一直到函数的最外层停止查找，找不到会报错。
def fun1():
num = 10 # 局部变量
def fun2():
nonlocal num 向上一层查找局部变量num
num = 200 #修改局部变量num
fun2()
print(num) # 打印局部变量num
fun1() # 调用函数打印num最终结果
#打印内容如下:
200 # num被修改成了200