函数

刘吖星 2019/10/15

什么是函数

我们都知道圆的面积计算公式是 $S = πR^2$

所以当我们知道圆的半径 R 的时候,就可以根据公式计算出圆的面积。现在假设我们需要计算三个不同大小的圆的面积,我们可以这样:

R1 = 12.34
R2 = 9.08
R3 = 73.1
S1 = 3.14 * R1**2
S2 = 3.14 * R2**2
S3 = 3.14 * R3**2
print("第一个圆的面积是%.2fn第二个圆的面积是%.2fn第三个圆的面积是%.2f" % (S1, S2, S3))
第一个圆的面积是478.15
第二个圆的面积是258.88
第三个圆的面积是16778.94

当代码出现有规律的重复的时候,你就需要当心了,每次写 3.14 * x 不仅很麻烦,而且,如果要把 3.14 改成 3.1415965359……的时候,就又得全部替换。

所以,有了函数,我们就不用再每次写 S = 3.14 * R**2 ,而是写成更加有意义的函数调用 s = area_of_ circle(x), 而函数 area_ of _ circle 本身只需要写一次,就可以多次调用。就像下面这样

def area_of_circle(R):S = 3.14 * R**2return S
print("圆的面积为%.2f" % area_of_circle(12.34))
圆的面积为478.15

记住一句话:“只要是一个名字后面跟对括号的,都是函数”

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,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用 return 语句返回。

我们自己定义一个求绝对值的my_abs函数为例:

def my_abs(x):      #传入一个值if x >= 0:      #如果这个值大于零return x    #返回它本身else:           #如果这个值小于零return -x   #返回它的相反数
my_abs(-1246)    #调用函数,传入参数为1246
1246

请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到 return 时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

另外需注意:如果没有 return 语句,函数执行完毕后也会返回结果,知识结果为None。所以 return None 可以简写为 return。

空函数

如果想定义一个什么事也不做的空函数,可以用 pass 语句:

def what_is_your_name():pass

看到这里你可能有疑问,pass 语句什么都不做,那有什么用?实际上 pass 语句可以用来作为占位符,比如现在还没想好怎么写函数的代码,就可以先放一个pass,占个坑,让代码能运行起来。

age = 19
if age >= 18:
File "<ipython-input-2-99f7ea3d51da>", line 3^
SyntaxError: unexpected EOF while parsing
age = 19
if age >= 18:pass

可见,如果缺少 pass,代码运行就会有语法错误。

函数的参数

定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部复杂的逻辑结构是被封装起来的,调用者无需了解。

Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。除了正常定义的必须参数之外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码。

下面我们来依次介绍这些参数

位置参数

先写一个计算 x 的平方的函数吧

def power(x):return x * x

对于 power(x) 函数,参数 x 就是一个位置参数。

当我们调用 power 函数时,必须传入有且仅有的一个参数 x :

power(5, 3)   #如果传入多个参数,就会出错
---------------------------------------------------------------------------TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-6-b14327aec074> in <module>()
----> 1 power(5, 3)   #如果传入多个参数,就会出错TypeError: power() takes 1 positional argument but 2 were given
power(9)
81

现在,如果我们要计算 x 的 n 次幂 怎么办呢?

你可能已经想到了,可以把 power(x) 修改外 power(x, n),用来计算 x 的 n 次幂:

def power(x, n):return x ** n
power(3, 2)    #计算 3 的 2 次幂
9

修改后的 power(x, n) 函数有两个参数:x 和 n,这两个参数都是位置参数,调用函数时,传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数 x 和 n 。

power(2, 3)   # 3 和 2 调换位置之后,就变成了计算 2 的 3 次幂
8

默认参数

新的 power(x, n) 函数定义没有问题,但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用:

power(5)
---------------------------------------------------------------------------TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-12-4cd340f296c6> in <module>()
----> 1 power(5)TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'

这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算 x 的 2 次幂,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:

def power(x, n=2):return x ** n
power(5)
25
power(5, 3)
125

对于 n != 2 的其他情况,就必须明确地传入 n ,比如power(5, 3)。

从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:

  • 必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面)
  • 如何设置默认参数
  • 当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放在后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
def fun(a = 2, b):    #想一想这是为什么print(a + b)
File "<ipython-input-20-2fd8fbc8af05>", line 1def fun(a = 2, b):    #想一想这是为什么^
SyntaxError: non-default argument follows default argument

使用默认参数有什么好处?最大的好处就是能降低调用函数的难度。

举个例子,我们写一个一年级小学生信息注册的函数,需要传入 name 和 gender 两个参数:

def enroll(name, gender):print('name:',name)print('gender:',gender)

这样,调用 enroll() 函数只需要传入两个参数:

enroll("LiuYaXing","A")
name: LiuYaXing
gender: A

单数如果我们要继续传入年龄、城市等信息该怎么办呢?这样会使得调用函数的复杂度大大增加.

因为年龄和城市这两个值不怎么改变,所以我们可以把年龄和城市设为默认参数:

def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):print('name:',name)print('gender:',gender)print('age:',age)print('city:',city)

这样,大多数学生注册时不需要提供年龄和城市,只提供必须的两个参数:

enroll("Mike","F")
name: Mike
gender: F
age: 6
city: Beijing

只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息:

enroll(name="Eva",gender='B',city='Tianjing')
name: Eva
gender: B
age: 6
city: Tianjing

可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。

有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是,除了name,gender这两个参数外,最后1个参数应用在参数age上,city参数由于没有提供,仍然使用默认值。

也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin'),意思是,city参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。

可变参数

在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个。

我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a^2 + b^2 + c^2 + ……。

要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下:

def calc(numbers):sum = 0for n in numbers:sum = sum + n * nreturn sum

但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple:

calc([1, 2, 3])
14
calc([1, 3, 5, 7])
84

所以,我们把函数的参数改为可变参数:

def calc(*numbers):sum = 0for n in numbers:sum = sum + n * nreturn sum

定义可变参数和定义一个 list 或 tuple 参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数

L= [1, 2 ,3, 4, 5]
calc(*L)
55
calc()
0

如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做:

nums = [1, 2, 3]
calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14
nums = [1, 2, 3]
calc(*nums)
14

Python允许你在 list 或 tuple 前面加一个*号,把 list 或 tuple 的元素变成可变参数传进去.

*nums 表示把 nums 这个 list 的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:

def person(name, age, **kw):print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

函数person除了必选参数name和age外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数:

person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在 person 函数里,我们保证能接收到 name 和 age 这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

和可变参数类似,也可以先组装出一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

** extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的

** kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra

命名关键字参数(了解即可)

对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw检查。

仍以 person() 函数为例,我们希望检查是否有city和job参数:

def person(name, age, **kw):if 'city' in kw:# 有city参数passif 'job' in kw:# 有job参数passprint('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:

person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'addr': 'Chaoyang', 'zipcode': 123456}

如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:

def person(name, age, *, city, job):print(name, age, city, job)
person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer

如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了

def person(name, age, *args, city, job):print(name, age, args, city, job)

命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错

person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
---------------------------------------------------------------------------TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-64-e7e3c3c0aaca> in <module>()
----> 1 person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')TypeError: person() missing 2 required keyword-only arguments: 'city' and 'job'

由于调用时缺少参数名city和job,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()函数仅接受2个位置参数。

person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 () Beijing Engineer

命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:

def person(name, age, *args, city='Beijing', job):print(name, age,args, city, job)
person("Mike", 17, job="Teacher")
Mike 17 () Beijing Teacher

由于命名关键字参数city具有默认值,调用时,可不传入city参数

person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 () Beijing Engineer

使用命名关键字参数时,要特别注意,如果没有可变参数,就必须加一个作为特殊分隔符。如果缺少,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:

def person(name, age, city, job):# 缺少 *,city和job将被视为位置参数pass

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。

比如定义一个函数,包含上述若干种参数:

def f1(a, b, c=0, *args, **kw):print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去

f1(1, 2)
f1(1, 2, c=3)
f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

小测试:以下函数允许计算两个数的乘积,请稍加改造,变成可接收一个或多个数并计算乘积

def product_pro(*nums):product_value = 1for num in nums:product_value = num * product_valuereturn product_value
product_pro(*[1, 2])
2
def product(*nums):if len(nums) == 0:returnelse:product = 1for num in nums:product = product * numreturn product
product(4,5,6)
120

小结

小结 Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。

默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,程序运行时会有逻辑错误!

要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

*args是可变参数,args接收的是一个tuple;

** kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。

以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:

可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过args传入:func((1, 2, 3));

关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过 kw传入:func( {'a': 1, 'b': 2})。

使用 *args 和 ** kw 是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。

命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。

定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*,否则定义的将是位置参数。

函数的返回值

函数可以返回多个值吗?当然可以。

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点,给出坐标、位移和角度,就可以计算出新的坐标:

import mathdef move(x, y, step, angle=0):nx = x + step * math.cos(angle)ny = y - step * math.sin(angle)return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
151.96152422706632 70.0

但这其实只是一种假象,Python函数的返回值仍然是一个单一的值。

r = move(100,100,60,math.pi / 6)
print(r)
print(type(r))
(151.96152422706632, 70.0)
<class 'tuple'>

原来返回值是一个 tuple!但是,在语法上,返回一个 tuple 可以省略括号,而多个变量可以同时接受一个 tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个 tuple,但写起来更方便。

关于函数,你应该注意以下几点

  • 定义函数时,需要确定函数名和参数的个数
  • 如果有必要,可以先对参数的数据类型做检查
  • 函数体内部可以用 return 随时返回函数结果
  • 函数执行完毕也没有 return 语句时,自动 return None
  • 函数可以同时返回多个值,但其实就是一个 tuple

练习!

请你定义一个函数 quadratic(a, b, c),接收 3 个参数,返回一元二次方程:

$$ax^2 + bx + c = 0$$

请根据公式编写程序实现二元一次方程求解

python计算传入数字参数的和_Python基础_6相关推荐

  1. python计算wav的语谱图_Python实现电脑录音(含音频基础知识讲解)

    前言 今天开始进入近期系列文章的第一篇,如何用 Python 来实现录音功能. 在开始"造轮子"之前,个人一直强调一个观点,如果有些东西已经有了,不妨直接去 github 上搜,用 ...

  2. python 数字运算及格式化_Python基础教程(3)Python数据类型、运算与格式化

    一.Python的数据类型 主要分为了数字型和非数字型两个大类,其中数字型又包含整形(int).浮点型(float).布尔型(bool),而非数字分为字符串(str).列表(list).元组(tupl ...

  3. python计算给定的日期的星期_Python计算给定日期的周内的某一天

    先理一下思路: 1.weekday会根据某个日期返回0到6的一个数字来表示星期几对吧,0==星期一 我们来列一个表:[0,1,2,3,4,5,6] 2.知道了星期几之后,你可以计算出那一周相对于这个0 ...

  4. Python函数传入的参数是否改变(函数参数、指针、引用)

    不可变对象:Number, String, Tuple, bool 可变对象:List, Set, Dict 是可以改变内部的元素 实例1(str类型): def changestr (str):st ...

  5. python中函数包括参数函数吗_Python中的函数---函数的定义和参数

    本文是廖雪峰教程的笔记. 函数的定义 定义函数时,需要确定函数名和参数个数 def fun(x1,x2,x3):: 如果有必要,可以先对参数的数据类型做检查: 函数体内部可以用return随时返回函数 ...

  6. python计算两个矩形的重叠_python计算两个矩形框重合百分比的实例

    python计算两个矩形框重合百分比的实例 如下所示: def mat_inter(box1,box2): # 判断两个矩形是否相交 # box=(xA,yA,xB,yB) x01, y01, x02 ...

  7. python 计算数字位数,Python | 计算一个数字的总位数

    先决条件: Python中的二进制数系统 给定一个数字,我们必须使用Python查找二进制值的总位数来表示该数字. 示例 Input: num = 61 Binary value of 61 is = ...

  8. python计算回文数的方法_Python计算回文数的方法

    本文实例讲述了Python计算回文数的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里检查数字是不是回文数,用196算法生成一个数字的回文数 num = 905; def is_Palindrome(nu ...

  9. python如何把数字转化成字符_python 定义一个dictpython如何将数字转化为字符串

    python如何将数字转化为字符串?下面给大家介绍一下基本步骤: 第一步:在菜单栏里输入idle,打开shell; 第二步:新建文件并命名: 相关推荐:<python视频教程> W WW. ...

最新文章

  1. 中序非递归遍历二叉树
  2. VUE v-if 和 v-for 的使用示例 VUE根据下标改变图片路径
  3. html去除分页符,Word如何取消分页符
  4. 电脑内部录音教程Virtual Audio Cable使用教程
  5. 水稻已知os基因号,利用DAVIA进行GO功能富集分析
  6. 剑指 Offer 06. 从尾到头打印链表(递归、逆置链表、头部动态插入)
  7. rabbitmq java文档_RabbitMQ文档翻译——Hello World!(上)
  8. 电脑亮度多少对眼睛好_激光治疗近视眼大概要多少费用,保护好眼睛要做到哪几点...
  9. 3991. 满足条件的01串-AcWing题库
  10. 局域网桌面共享软件(Java版)
  11. Windows批处理:命令echo 和 @
  12. 无需任何软件,简单修改Win7开机登陆界面背景图片
  13. m4125idn如何扫描_京瓷ECOSYS M4125idn驱动
  14. 十九个国内外主流的三维GIS软件
  15. 逍遥模拟器过检测_王者荣耀怎么修改定位变更荣耀战区提升排位--逍遥模拟器电脑版更换荣耀战区...
  16. C++结构体中包含容器,push_back异常
  17. 7-5 手机号码 (20 分)
  18. 《关于我重装系统后修复VSCode这档事》C++环境配置
  19. OC中category(分类)中添加属性
  20. c语言顺序线性表的实现

热门文章

  1. post-commit hook failed (exit code 255) with no output 解决方案
  2. TKDE2022 | 最新深度学习推荐系统综述:从协同过滤到信息增强的推荐系统
  3. 【报告分享】2021-2022年中国人工智能创投数据报告.pdf(附下载链接)
  4. 关闭算法推荐正如刻舟求剑?!
  5. 【报告分享】罗兰贝格2019年关于人工智能的十个议题.pdf(附下载链接)
  6. 拓扑之homeomorphic
  7. Pytorch实战从入门到精通第一部分——手写字符识别全流程
  8. 腾讯专家深度解析赛题,现场答疑助力上分!
  9. 为什么中国企业海外营销都选择Facebook?
  10. 花书+吴恩达深度学习(十六)序列模型之双向循环网络 BRNN 和深度循环网络 Deep RNN