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【python系统学习12】函数

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xing.org1^
发布2020-04-08 15:28:01
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发布2020-04-08 15:28:01
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文章被收录于专栏:前端说吧前端说吧前端说吧

函数

函数是一堆组织好的、可重复利用的、用来实现某一功能的代码。

python中的input()、print()、type()、bool()、len()等都是函数。且是python的内置函数。

我们也可以封装自己的函数。

目录

  • 目录
  • 作用
  • 函数定义
    • 伪代码
    • 示例代码
    • 注意事项
  • 函数调用
    • 伪代码
    • 示例代码
  • 函数参数
    • 参数传递
    • 参数接收
    • 无参函数
    • 参数类型
  • 函数返回值
    • 定义返回值
    • 没有返回值
    • 返回多个值
    • 多个return
  • 作用域
    • 局部变量与全局变量
    • 将局部变量全局化
  • 函数嵌套
  • 练习题
    • 仿写len()函数

作用

将常用的一段代码组织好封装到一个函数中重复利用 通过传入不同的参数、经过相同的计算,得到不同的结果。

可以将一个程序拆分成多个不同的函数,某些函数可以重复利用。在代码复用上看,极大的减少了代码的冗余量。

函数定义

我们来尝试定义自己独一无二的函数:

伪代码

形参是函数参数的变量。 函数参数可以有多个、不限量

def 函数名(形参1,形参2...):
  函数体(要执行的内容)
  return 返回值

示例代码

# 函数定义
def summation(a,b):
  return a + b

注意事项

一、定义:

def的意思是定义(define),用来声明定义一个函数。

二、函数名:
  1. summation是函数名,是自定义的变量。
  2. 名字最好能体现函数的功能,一般用小写字母和单下划线、数字等组合
  3. 不可与内置函数重名(内置函数不需要定义即可直接使用)
三、参数:
  1. 函数名后是英文的括号,括号内部定义参数变量。
  2. 括号里可以有多个参数,也可以不带参数。
  3. 参数的命名规则与函数名相同
  4. 括号后边是英文冒号
四、函数体:
  1. 冒号下边是缩进后的代码块,即是函数的函数体。
  2. 函数体是函数的执行过程,体现函数功能的语句,要缩进,一般是四个空格
  3. 函数体内部的代码是调用函数时才会被执行的代码。不调用不会执行
五、返回值:
  1. 函数体内部的return是用来返回值的。可以指定函数执行完毕后最终会返回什么值或表达式
  2. return语句:后面可以接多种数据类型,如果函数不需要返回值的话,可以省略
  3. 函数在执行过程中遇到第一个return语句就会停止执行,return后边的第二个return永远不会被执行。

函数调用

我们定义了函数后,想要使用这个函数就是调用函数。

比如我们常用的print()函数,我们传入参数后就能帮我们打印出参数部分的内容,这就是函数调用了。

伪代码

函数名+括号+可能的参数。

函数名(函数参数1,...更多参数)

示例代码

# 函数定义
def summation(a,b):
  return a + b

# 函数调用
summation(1,2) 

函数调用后将得到函数内部的返回值。

函数参数

参数可以有多个,也可以没有。视参数功能的情况而定。

参数传递

在函数调用时在括号中传入的不同的值,这个值就是参数。

函数在接受到参数后,对其进行处理,并经过一定计算后返回不同的值。

如下,比如len()函数会根据括号里放的参数的不同,输出(返回)不同的值。

var1 = '这是第一个示例变量'
print(len(var1)) # 9,得到字符串的长度为9
var2 = ['小石头','xing.org1^','郭菊锋']
print(len(var2)) # 3,得到数组的长度为3

上例中,len后边括号里的var1、var2就是参数传递。

参数接收

函数调用时将参数传递过去、则函数定义时,也要准备好接收的变量,那就是形参

def summation(a,b): # a,b就是对应接收的变量,是函数的形参。
  return a + b # 接收数据后,在函数内部被运用。

summation(1,2) # 1,2就是传递参数

无参函数

有的函数其功能不需要参数,就没有参数预定和传递了。

def haha():
  print('只打印一句话,不用参数。')

haha()

参数类型

位置参数

当有多个参数的时候,我们就必须按照顺序和数量传递,这也是最常见的参数类型。

如下案例:

def you(name,age,sex):
  print('your name is:', name)
  print('your age is:', age)
  print('your sex is:', sex)

you('小石头','19','female')

# 打印结果如下:
# your name is: 小石头
# your age is: 19
# your sex is: female

我们传递的三个参数必须和形参需要的内容一一对应,这就是位置参数

一旦不对应就搞笑了

you('female','小石头','19')

# 打印结果如下:
# your name is: female
# your age is: 小石头
# your sex is: 19
默认参数

有时候我们有的参数多数情况下就用一个固定的值,有他的默认值。只有特殊情况下调用时才会需要不同的值,这时我们就可以定义默认参数。而不用每次都传递相同的参数了:

def newYou(name,age,sex='female'): # sex='female'就是默认参,参数的默认值是'female'。
  print("your's name:", name)
  print("your's age:", age)
  print("your's sex:", sex)

# 当不传递第三个参数时,取默认值'female'
newYou('小石头','10')
# 打印结果:
# your's name: 小石头
# your's age: 10
# your's sex: female

# 当传递了第三个参数时,取传递的参数male。
newYou('大石头','29', 'male') 
# 打印结果
# your's name: 大石头
# your's age: 29
# your's sex: male

sex='female'就是默认参,参数的默认值是'female'。 当不传参数时,第三个参数默认取值为'female'。当传递了第三个参数时,取传递的参数。

⚠️需要注意的是:默认参数必须放在位置参数之后。

不定长度参数

顾名思义,就是传递给参数的数量是可选的、不确定的。

不定长参数可以接收任意数量的值。 它的格式比较特殊,是一个星号*加上参数名,它的返回值也比较特殊,

def noLen(*variables):
    return variables

noLenResult = noLen('参数1','参数2','参数3')
#括号里的这几个值都会传递给参数variables

print(noLenResult) # ('参数1', '参数2', '参数3')
print(type(noLenResult)) # <class 'tuple'>

<class 'tuple'>这种数据类型叫作元组(tuple)。见该篇章

在不定长参数后边还可以放默认参

def noLenDefault(*variables, defaultVar = 123):
  print(variables)
  print(defaultVar)
  return variables
noLenDefault('a',15,6)

# ('a', 15, 6)
# 123

函数返回值

定义返回值

函数一定要有返回值,返回值写在return后边

有返回值的案例:

def summation(a,b):
  return a + b # return返回值、返回的是a+b的和。

result = summation(1,2) 
print(result) # 3。就是1+2的结果

没有返回值

如果没有明确写return 返回值,那么Python也会在末尾隐性地加上return None,那么函数默认就会返回None

没有返回值的案例:

def summation(a,b):
  a + b 
  # 没有return返回值

result = summation(1,2) 
print(result) # None
print(type(result)) # <class 'NoneType'>

调用函数之后,得到的结果是None。且结果的数据类型是'NoneType'

返回多个值

用return语句来返回多个值。

要返回多个值,只需将返回的值写在return语句后面,用英文逗号隔开:

def returnmore(a,b,c):
  return a,b,c
returnResult = returnmore(1,3,4)
print(returnResult)

# 返回结果
# (1, 3, 4) 

可见返回结果也是元祖类型的

多个return

函数在执行过程中遇到第一个return语句就会停止执行,return后边的第二个return永远不会被执行。

def oneReturn():
  return 1
  print('这句不会执行')
  return 2

oneResult = oneReturn()
print(oneResult) # 1

可见,return返回值 不是2,而是1。这是因为第一个return后边的内容不会再执行了。包括print和return 2

作用域

程序中的变量并不是在哪个位置都可以被使用的,使用权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

局部变量与全局变量

  1. 一个在函数内部赋值的变量仅能在该函数内部使用(局部作用域),它们被称作【局部变量】
  2. 在所有函数之外赋值的变量,可以在程序的任何位置使用(全局作用域),它们被称作【全局变量】
  3. 使用不在该函数作用域也不在全局作用域内的变量时,就会报错“变量名未定义”
quanjuVar = '我是全局变量'
def jubuFn1():
  jubuVar1 = '我是局部变量1'
  print(quanjuVar,jubuVar1) # 我是全局变量 我是局部变量1

def jubuFn2():
  jubuVar2 = '我是局部变量2'
  print(quanjuVar,jubuVar2) # 我是全局变量 我是局部变量2
  print(jubuVar1) # 这段代码放开就会报错:NameError: name 'jubuVar1' is not defined

jubuFn1()
jubuFn2()

将局部变量全局化

怎么解决“局部变量”和”全局变量“之间的矛盾,实现函数间变量的相互传递呢?

  1. 把局部变量都放在函数外,变成全局变量。
  2. 使用global语句将局部变量声明为全局变量
  3. 函数嵌套
# 局部变量全局化
quanjuVar2 = '我是全局变量2'
jubuVar3 = '局部变量全局化,第一种方法'
def jubuFn3():
  # 在顶部将其全局化
  global jubuVar4
  jubuVar1 = '我是局部变量1'
  # 在下边赋值全局化后的局部变量
  jubuVar4 = '我是局部变量4,我被global全局化了'
  print(quanjuVar,jubuVar1,jubuVar3) # 我是全局变量 我是局部变量1 局部变量全局化,第一种方法

def jubuFn4():
  jubuVar2 = '我是局部变量222'
  print(quanjuVar,jubuVar2) # 我是全局变量 我是局部变量222
  print(jubuVar3) # 局部变量全局化,第一种方法
  print(jubuVar4) # 这段代码这次就能正常执行了,因为jubuVar4这个变量被全局化了。打印:我是局部变量4,我被global全局化了

jubuFn3()
jubuFn4()

global语句一般写在函数体的第一行,它会告诉Python,“我希望jubuVar4是个全局变量,所以请不要用这个名字创建一个局部变量”。

所以jubuFn4()函数内部现在可以直接使用声明后的全局变量jubuVar4。

函数嵌套

函数嵌套也可以实现函数间变量的相互传递

# 函数嵌套
quanjuVar3 = '我是全局变量3'
def jubuFn5():
  jubuVar5 = '我是局部变量5'
  print(quanjuVar,jubuVar5) # 我是全局变量 我是局部变量5
  def jubuFn6():
    jubuVar6 = '我是局部变量666'
    print(quanjuVar3,jubuVar6) # 我是全局变量3 我是局部变量666
    print(jubuVar5) # 我是局部变量5 (因为嵌套,内部的函数可以用全局的变量、也可以用父级函数内部的变量)
  jubuFn6()

jubuFn5()

以上是函数定义的嵌套。

下边还有函数调用的嵌套

# 函数调用的嵌套
def one(a):
  return a

def two(a,b):
  return one(a) + b

andResult = two(1,2)
print(andResult) # 3

在函数two中,调用了one函数之后的结果,与b参数相加后再return出去

练习题

仿写len()函数

实现具有相同功能的函数 思路:

  1. 设置一个初始为0的计数器;
  2. 遍历字符串,每遍历一次,计数器加一;
  3. 返回计数器的值。

源代码

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原始发表:2020-04-06 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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