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Python】函数 ③ ( 函数返回定义语法 | 函数返回多个返回 | 代码示例 )

一、函数返回定义语法 在 Python 函数中 , 通过 return 关键字 , 可以返回一个结果给调用者 , 这个返回结果就是 函数返回 ; def 函数名(函数参数): """函数文档字符串...(可选)""" # 函数体 return 返回 调用函数时 , 使用 变量 可以接收函数返回 ; 变量 = 函数(参数列表) 在函数中 , 如果遇到 return 关键字 , 则不会执行后续函数体中的代码..., 在编译时如果发现 函数体中 在 return 语句后有代码 , 会报错提示 ; Statement expected, found Py:DEDENT 二、函数返回多个返回 如果函数返回多个..., 可以使用元组(tuple)或者列表(list)存储返回 , 并将其赋值给一个变量 , 下面的代码 , 就是在函数中 , 返回了两个 , """ 函数返回示例 """ # 定义返回多个返回的函数...(1, 2) 执行结果 : (1, 2) 三、函数返回代码示例 ---- 在下面的代码中 , 返回了一个返回 , 使用 sum 变量接收了这个返回 , 最终将返回打印出来 ; 代码示例 :

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python之函数的返回

这样不仅可以实现代码的复用,还可以使代码更有条理性,增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数返回相关内容。...---- 二、函数的返回 函数并非总是直接输出数据,它还可以处理一些数据,并返回一个或一组。函数返回被称为返回。在Python中,函数使用return语句返回。...def minimal(x, y): # 自定义计算较小函数 if x > y: # 如果x>y成立,返回y的 return y else: # 否则返回x的...在这里插入图片描述   如果函数没有return语句,Python将认为该函数以return None结束,即返回。函数也可以用return语句返回多个,多个以元组类型保存。   ...在这里插入图片描述 ---- 三、参考 1、廖雪峰的官网 2、python官网 3、Python编程案例教程 ---- 四、总结   以上就是就是关于Python的函数返回相关知识,可以参考一下,觉得不错的话

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python 编程 函数的返回

前言 本章将会讲解Python编程的返回,以及它的定义。 一.函数 1.函数的返回介绍 当两个函数之间,想要互相使用到内部变量时,就可以应用到函数的返回。  ...2.函数的返回定义 使用 return 关键字返回内容 将内容 返回到 函数调用处 函数体中没有 return 语句时,函数运行结束, 则默认返回 None,也被称为隐含返回 例子:...,默认返回为None #将c_t返回到该函数的调用处 return c_t #定义华氏度函数 def f_temp(c_t): f_t = round( c_t/1.8 +...'__main__': #注意1:函数在定义完之后,统一在最后去调用 c_t_two = c_temp() f_temp(c_t_two) #实参 3.函数多个返回...当执行函数体内代码时,遇到第一个 return 就将指定返回到函数调用处,也就是执行到 return这行代码,后面的都不执行了。

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python基础----函数作为返回

从一个例子讲起 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果返回。...解决方法是:将函数作为返回返回,不返回结果只返回函数 解决方法代码: def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n...sum这个函数并没有返回函数计算得到的 可以这样调用: >> f() >> 22 此时才是真正的计算出函数值; 闭包 我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum,并且,内部函数sum可以引用外部函数...9) >>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f1==f2 False f1()和f2()的调用结果互不影响; 注意: 返回的函数并没有立刻执行,而是直到调用了f(...方法是再创建一个函数,用该函数的参数绑定循环变量当前的,无论该循环变量后续如何更改,已绑定到函数参数的不变: >>> def count(): ... fs = [] ...

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记忆(缓存)函数返回Python

对于经常调用的函数,特别是递归函数或计算密集的函数,记忆(缓存)返回可以显着提高性能。而在 Python 里,可以使用字典来完成。...fib_memo[n] 更进一步:包装类 我们可以把这个操作包装成一个类 Memory,这个类的对象都具有记忆功能: class Memoize: """Memoize(fn) - 一个和 fn 返回相同的可调用对象...在定义 fib() 的时候可以直接这样: @Memoize def fib(n): if n < 2: return 1 return fib(n-1) + fib(n-2) 这和之前的代码等价...所以提高代码通用性,我们只能牺牲运行速度,将函数参数序列化为字符串再作为 key 来存储,如下: class Memoize: """Memoize(fn) - 一个和 fn 返回相同的可调用对象...因为上文中的方法是缓存在内存中的,每次都要比较传入的参数。对于很大的对象作为参数,如 numpy 数组,这种方法性能很差。

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