Python零基础入门-4 使用函数减少重复操作

一、函数作用

代码出现大量重复操作时，考虑将操作重构为函数(Functions)。

例如，我们想做一个记账本，记录日期、地点和消费内容及金额。

不用函数时，我们要这样写：

print("5月10号")print("去水果店")print("买苹果，花费5.2元")print("5月11号")print("去水果店")print("买橘子，花费6元")print("5月12号")print("去超市")print("买牛奶，花费60元")

看起来很多重复的地方，我们把核心内容抽象出来，然后封装成函数。

记录日期、地点和消费内容及金额，这些内容会改变，我们把它们作为参数传递给函数（(date, place, item, price)作为参数传入函数）。

def record_consume(date, place, item, price):    print(date)    print(f"去{place}")    print(f"买{item}，花费{price}元")record_consume("5月10日", "水果店", "苹果", 5.2)record_consume("5月11日", "水果店", "橘子", 6)record_consume("5月12日", "超市", "牛奶", 60)

定义函数后，我们只需要用函数名(参数)方式调用

（record_consume("5月10日", "水果店", "苹果", 5.2)）。

二、函数定义

2.1 函数的定义和调用

def record_consume(date, place, item, price):    """记账函数，传入参数日期，地点，物品，价格"""    print(date)    print(f"去{place}")    print(f"买{item}，花费{price}元")record_consume("5月10日", "水果店", "苹果", 5.2)

可以看出函数定义的语法：

定义函数使用关键字 def，后跟函数名与括号内的形参列表。函数语句从下一行开始，并且有4空格缩进。

def 函数名(参数列表):    函数内容

函数内的第一条语句是字符串时，该字符串就是文档字符串，也称为 docstring，利用文档字符串可以自动生成文档，还可以让开发者在浏览代码时直接查阅文档；最好养成在代码中加入文档字符串的好习惯。

函数执行的过程：

有实际值的实参传递给函数中形式上占位的参数（形参

具体细节：（初次阅读时可跳过）

函数在执行时使用函数局部变量符号表，所有函数变量赋值都存在局部符号表中。

引用变量的查找顺序从从内到外的。首先，在局部符号表里查找变量，然后，是外层函数局部符号表，再是全局符号表，最后是内置名称符号表。因此，尽管可以引用全局变量和外层函数的变量，但最好不要在函数内直接赋值（除非是 global 语句定义的全局变量，或 nonlocal 语句定义的外层函数变量）。

在调用函数时会将实际参数（实参）引入到被调用函数的局部符号表中；因此，实参是使用 按值调用 来传递的（该值是对象的引用而不是对象的值）。1当一个函数调用另外一个函数时，会为该调用创建一个新的局部符号表。

上面我们定义了一个没有返回值的函数，

下面来看一个有返回值的函数,该函数使用return 返回一个列表。

def distance_to_avg(scores):    """计算到平均值的差值"""    avg = sum(scores) / len(scores)    return [x - avg for x in scores]scores = [90, 80, 70, 80, 90]distances = distance_to_avg(scores) # 将返回的列表赋值给distances变量print(distances)

2.2 函数参数

2.2.1 默认值参数

如果参数中某些值通常固定，可以为它设置默认值。

语法：

def 函数名(必选参数，默认值参数=默认值):

例如：我们有一个计算列表均值或总和的函数，我们通常使用均值功能，因此将mood设置默认值为‘avg’。

def calculate_list_sta(list_a, mood='avg'):    if mood == 'avg':        return sum(list_a) / len(list_a)    elif mood == 'sum':        return sum(list_a)    else:        return -1

调用时默认模式就是'avg'，只有模式不是'avg'的时候需要传mood参数。

scores = [90, 80, 70, 80, 90]avg = calculate_list_sta(scores)s = calculate_list_sta(scores,"sum")print(avg,s)

关于默认值的细节:

默认值在定义作用域里的函数定义中求值：

i = 5def f(arg=i):    print(arg)i = 6f()  # 5

默认值只计算一次，使用列表、字典等可变对象时，会产生累积效果。

def f(a, L=[]):    L.append(a)    return Lprint(f(1)) #[1]print(f(2)) #[1, 2]print(f(3)) #[1, 2, 3]

调用f(2)的时候，L不再赋值为[],而是使用已有的L=[1]。

如果不想在后续调用之间共享默认值，应该使用下面方法：

def f(a, L=None):    if L is None:        L = []    L.append(a)    return L

默认值为None，在函数内赋值[]。

2.2.2 关键字参数

可用key=value 形式关键字参数调用函数。

例如：

print(calculate_list_sta(scores, 'sum'))print(calculate_list_sta(list_a=scores, mood='sum'))print(calculate_list_sta(mood='sum', list_a=scores))print(calculate_list_sta(mood='sum',scores)) # 错误，位置参数必须在关键字参数前

2.2.3 *name 和 **name形式参数

*name 接收一个元组，该元组包含形参列表之外的参数。

**name接收一个字典。

def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):    print("-- Do you have any", kind, "?")    print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)    for arg in arguments:        print(arg)    print("-" * 40)    for kw in keywords:        print(kw, ":", keywords[kw])

cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",           "It's really very, VERY runny, sir.",           shopkeeper="Michael Palin",           client="John Cleese",           sketch="Cheese Shop Sketch")

"Limburger"传给kind，剩下的被传给*arguments，下面三行的key=value形式被当成字典，传给**keywords。

-- Do you have any Limburger ?-- I'm sorry, we're all out of LimburgerIt's very runny, sir.It's really very, VERY runny, sir.----------------------------------------shopkeeper : Michael Palinclient : John Cleesesketch : Cheese Shop Sketch

2.2.4 特殊参数

通常，参数传递有上面的两种方式，位置参数，关键字参数。

通过/和*标记，可以限制传参方式。

/前面仅限位置参数，

*后面仅限关键字参数

def standard_arg(arg):    print(arg)standard_arg(2)standard_arg(arg=2)def pos_only_arg(arg, /):    print(arg)pos_only_arg(1)pos_only_arg(arg=1)    #报错，只能通过位置传参，不能用关键字传参def kwd_only_arg(*, arg):    print(arg)kwd_only_arg(3)     #报错，只能关键字传参kwd_only_arg(arg=3)# /前面仅位置传参，*后面仅关键字，standard不受约束def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):    print(pos_only, standard, kwd_only)combined_example(1, 2, kwd_only=3)  combined_example(1, standard=2, kwd_only=3)

限制传参方式可以避免潜在的传参冲突问题：

def foo(name, **kwds):    return 'name' in kwdsfoo(1, **{'name': 2}) # 冲突，1会先传递给name,{'name':2}会以关键字方式再传递给name

使用位置限定就可以避免，现在name只能从通过位置参数传递。

def foo(name, /, **kwds):    return 'name' in kwdsprint(foo(1, **{'name': 2}))

2.2.5 任意实参列表

*arg可以传递可变数量的实参。

def write_multiple_items(file, separator, *args):    file.write(separator.join(args))

通常，可变参数*arg放在最后。因为它会把剩余的参数全部读入。*arg后面的只能是关键字参数。

def concat(*args, sep="/"):    return sep.join(args)concat("earth", "mars", "venus")concat("earth", "mars", "venus", sep=".")

2.3 解包实参列表

使用*解包(unpack)，将参数从列表中取出：

list(range(3, 6))            # 正常调用，使用两个参数args = [3, 6]list(range(*args))            # 使用解包(unpack)，两个参数从列表中取出

同样，字典可以用 ** 操作符传递关键字参数：

def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):    print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')    print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')    print("E's", state, "!")d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}parrot(**d)

2.4 Lambda 表达式

lambda 关键字用于创建小巧的匿名函数。例如：lambda a, b: a+b 函数返回两个参数的和。在语法上，它只能是单个表达式。在语义上，它只是常规函数的语法糖。

最常见的用法是用在排序中，将其作为排序的关键字函数。

pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])pairs

三、提升函数可读性

3.1 文档字符串

文档字符串用来说明对象用途。

第一行为摘要。大写字母开头，句号结尾。

第二行空白。

后面可以包含若干段落，描述对象的使用等。

def my_function():    """Do nothing, but document it.    No, really, it doesn't do anything.    """    passprint(my_function.__doc__)

#输出：Do nothing, but document it.    No, really, it doesn't do anything.

3.2 函数注解

注解（annotations）用来说明数据类型。以字典形式存放在函数的__annotations__属性中，不会影响函数的其他部分。

语法：形参后跟:标注参数类型，参数列表后用 -> 返回值类型。

def 函数名(形参: 参数类型, 关键字参数: 参数类型 = '默认值') -> 返回值类型:

def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:    print("Annotations:", f.__annotations__)    print("Arguments:", ham, eggs)    return ham + ' and ' + eggs

3.3 编码风格

当代码变长、变复杂时，统一、可读性高的编码风格非常重要。

PEP 8 （Python Enhancement Proposal,python增强建议）是Python风格指南。内容比较多，可以去官网查看：https://peps.python.org/pep-0008/ 后面我也会整理一部分常用的。

另外补充一个技巧，如果你用的是PyCharm，可以通过Reformat（快捷键：ctrl+alt+enter）进行格式化代码，优化代码排版。

本文思维导图：

点击下方，关注公众号一只大鸽子，零基础入门Python。

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