【Python核心】不可或缺的自定义函数

一个规范的值得借鉴的Python程序，除非代码量很少(比如 10 行、20 行以下)，基本都应该由多个函数组成，这样的代码才更加模块化、规范化

函数是Python程序中不可或缺的一部分
事实上，在前面的学习中已经用到了很多Python的内置函数，比如sorted()表示对一个集合序列排序，len()表示返回一个集合序列的长度大小等等

接下来学习一下Python的自定义函数

一、函数基础

那么，到底什么是函数？如何在Python程序中定义函数呢？

1.1 函数的定义

说白了，函数就是为了实现某一功能的代码段，只要写好以后就可以重复利用。先来看下面一个简单的例子

def my_func(message):print('Got a message: {}'.format(message))# 调用函数 my_func()
my_func('Hello World')
# 输出
Got a message: Hello World

其中：

def是函数的声明
my_func是函数的名称
括号里面的message则是函数的参数
而print那行则是函数的主体部分，可以执行相应的语句
在函数最后可以返回调用结果(return或yield)，也可以不返回

总结一下，大概是下面的这种形式：

def name(param1, param2, ..., paramN):statementsreturn/yield value # optional

和其他需要编译的语言(比如C语言)不一样的是，def是可执行语句，这意味着函数直到被调用前，都是不存在的。当程序调用函数时，def语句才会创建一个新的函数对象，并赋予其名字

一起来看几个例子，加深对函数的印象：

def my_sum(a, b):return a + bresult = my_sum(3, 5)
print(result)# 输出
8

上面代码处理的步骤：

定义了my_sum()这个函数，它有两个参数a和b，作用是相加
调用my_sum()函数，分别把3和5赋于a和b
返回其相加的值赋于变量result，并输出得到8

1.2 函数的执行

再来看一个例子：

def find_largest_element(l):if not isinstance(l, list):print('input is not type of list')returnif len(l) == 0:print('empty input')returnlargest_element = l[0]for item in l:if item > largest_element:largest_element = itemprint('largest element is: {}'.format(largest_element)) find_largest_element([8, 1,-3, 2, 0])# 输出
largest element is: 8

这个例子中，定义了函数find_largest_element，作用是遍历输入的列表，找出最大的值并打印。因此，当调用它并传递列表 [8, 1, -3, 2, 0] 作为参数时，程序就会输出largest element is: 8

需要注意，主程序调用函数时必须保证这个函数此前已经定义过，不然就会报错，比如：

my_func('hello world')
def my_func(message):print('Got a message: {}'.format(message))# 输出
NameError: name 'my_func' is not defined

但是，如果在函数内部调用其他函数，函数间哪个声明在前、哪个在后就无所谓，因为def是可执行语句，函数在调用之前都不存在，只需保证调用时所需的函数都已经声明定义：

def my_func(message):my_sub_func(message) # 调用my_sub_func()在其声明之前不影响程序执行def my_sub_func(message):print('Got a message: {}'.format(message))my_func('hello world')# 输出
Got a message: hello world

1.3 参数默认值

Python 函数的参数可以设定默认值，比如下面这样的写法：

def func(param = 0):...

这样，在调用函数func()时，如果参数param没有传入，则参数默认为0，而如果传入了参数 param，其就会覆盖默认值

1.3 参数类型

Python和其他语言相比的一大特点是，Python是dynamically typed的，可以接受任何数据类型(整型，浮点，字符串等等)
对函数参数来说这一点同样适用，比如还是刚刚的my_sum函数，可以把列表作为参数来传递，表示将两个列表相连接：

print(my_sum([1, 2], [3, 4]))# 输出
[1, 2, 3, 4]

同样，也可以把字符串作为参数传递，表示字符串的合并拼接：

print(my_sum('hello ', 'world'))# 输出
hello world

当然，如果两个参数的数据类型不同，比如一个是列表、一个是字符串，两者无法相加，那就会报错：

print(my_sum([1, 2], 'hello'))
TypeError: can only concatenate list (not "str") to list

可以看到，Python不用考虑输入的数据类型，而是将其交给具体的代码去判断执行，同样的一个函数(比如相加函数my_sum())，可以同时应用在整型、列表、字符串等等的操作中

1.4 多态

在编程语言中，把这种行为称为多态
这也是Python和其他语言，比如Java、C等很大的一个不同点。当然，Python这种方便的特性，在实际使用中也会带来诸多问题。因此，必要时需要在开头加上数据的类型检查

1.5 函数嵌套

Python函数的另一大特性，是Python支持函数的嵌套。所谓的函数嵌套，就是指函数里面又有函数，比如：

def f1():print('hello')def f2():print('world')f2()
f1()# 输出
hello
world

这里函数f1()的内部，又定义了函数f2()，执行逻辑是在调用函数f1()时先打印字符串hello，然后f1()内部再调用f2()打印字符串world。那为什么需要函数嵌套？这样做有什么好处呢？

其实，函数的嵌套，主要有下面两个方面的作用

第一，函数的嵌套能够保证内部函数的隐私

内部函数只能被外部函数所调用和访问，不会暴露在全局作用域。因此，如果函数内部有一些隐私数据(比如数据库的用户、密码等)不想暴露在外，那可以使用函数的的嵌套将其封装在内部函数中，只通过外部函数来访问。比如：

def connect_DB():def get_DB_configuration():...return host, username, passwordconn = connector.connect(get_DB_configuration())return conn

这里的函数get_DB_configuration便是内部函数，它无法在connect_DB()函数以外被单独调用。也就是说，下面这样的外部直接调用是错误的：

get_DB_configuration()# 输出
NameError: name 'get_DB_configuration' is not defined

只能通过调用外部函数connect_DB()来访问它，这样一来，程序的安全性便有了很大的提高

第二，合理的使用函数嵌套，能够提高程序的运行效率

来看下面这个例子：

def factorial(input):# validation checkif not isinstance(input, int):raise Exception('input must be an integer.')if input < 0:raise Exception('input must be greater or equal to 0' )...def inner_factorial(input):if input <= 1:return 1return input * inner_factorial(input-1)return inner_factorial(input)print(factorial(5))

这里，使用递归的方式计算一个数的阶乘。因为在计算之前，需要检查输入是否合法，所以写成了函数嵌套的形式，这样一来输入是否合法就只用检查一次
而如果我们不使用函数嵌套，那么每调用一次递归便会检查一次，这是没有必要的，也会降低程序的运行效率

实际工作中，如果遇到相似的情况，输入检查不是很快且还会耗费一定的资源，那么运用函数的嵌套就十分必要

二、函数变量作用域

Python函数中变量的作用域和其他语言类似

2.1 局部变量

如果变量是在函数内部定义的，就称为局部变量，只在函数内部有效。一旦函数执行完毕，局部变量就会被回收，无法访问，比如下面的例子：

def read_text_from_file(file_path):with open(file_path) as file:...

在函数内部定义了file这个变量，这个变量只在read_text_from_file这个函数里有效，在函数外部则无法访问

2.2 全局变量

相对应的，全局变量则是定义在整个文件层次上的，比如下面这段代码：

MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):if value < MIN_VALUE or value > MAX_VALUE:raise Exception('validation check fails')

如果运行这段代码，程序便会报错：

UnboundLocalError: local variable 'MIN_VALUE' referenced before assignment

2.3 函数内部使用全局变量

这是因为，Python的解释器会默认函数内部的变量为局部变量，但是又发现局部变量MIN_VALUE并没有声明，因此就无法执行相关操作。所以，如果一定要在函数内部改变全局变量的值，就必须加上global这个声明：

MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):global MIN_VALUE...MIN_VALUE += 1...
validation_check(5)

这里的global关键字，并不表示重新创建了一个全局变量MIN_VALUE，而是告诉Python解释器，函数内部的变量MIN_VALUE就是之前定义的全局变量，并不是新的全局变量，也不是局部变量。这样，程序就可以在函数内部访问全局变量并修改它的值

2.4 局部变量和全局变量同名

另外，如果遇到函数内部局部变量和全局变量同名的情况，那么在函数内部，局部变量会覆盖全局变量，比如下面这种：

MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):MIN_VALUE = 3...

在函数validation_check()内部，定义了和全局变量同名的局部变量MIN_VALUE，那么，MIN_VALUE 在函数内部的值就应该是3而不是1

2.5 嵌套函数内部函数使用外部函数变量

类似的，对于嵌套函数来说，内部函数可以访问外部函数定义的变量，但是无法修改，若要修改，必须加上nonlocal这个关键字：

def outer():x = "local"def inner():nonlocal x # nonlocal关键字表示这里的x就是外部函数outer定义的变量xx = 'nonlocal'print("inner:", x)inner()print("outer:", x)
outer()
# 输出
inner: nonlocal
outer: nonlocal

如果不加上nonlocal这个关键字，而内部函数的变量又和外部函数变量同名，那么同样的，内部函数变量会覆盖外部函数的变量

def outer():x = "local"def inner():x = 'nonlocal' # 这里的x是inner这个函数的局部变量print("inner:", x)inner()print("outer:", x)
outer()
# 输出
inner: nonlocal
outer: local

三、闭包

第三个重点，介绍一下闭包(closure)
闭包其实和刚刚讲的嵌套函数类似，不同的是，这里外部函数返回的是一个函数而不是一个具体的值。返回的函数通常赋于一个变量，这个变量可以在后面被继续执行调用

3.1 闭包的定义

举个例子更容易理解一些。比如，想计算一个数的n次幂，用闭包可以写成下面的代码：

def nth_power(exponent):def exponent_of(base):return base ** exponentreturn exponent_of # 返回值是exponent_of函数square = nth_power(2) # 计算一个数的平方
cube = nth_power(3) # 计算一个数的立方
square
# 输出
<function __main__.nth_power.<locals>.exponent(base)>cube
# 输出
<function __main__.nth_power.<locals>.exponent(base)>print(square(2))  # 计算2的平方
print(cube(2)) # 计算2的立方
# 输出
4 # 2^2
8 # 2^3

这里外部函数nth_power()返回值，是函数exponent_of()，而不是一个具体的数值
需要注意的是，在执行完square = nth_power(2)和cube = nth_power(3)后，外部函数nth_power()的参数exponent，仍然会被内部函数exponent_of()记住。这样，之后调用square(2)或者cube(2)时，程序就能顺利地输出结果，而不会报错说参数exponent没有定义

3.2 闭包的使用场景

看到这里，也许会疑问为什么要闭包呢？上面的程序，也可以写成下面的形式

def nth_power_rewrite(base, exponent):return base ** exponent

确实可以，不过要知道，使用闭包的一个原因是让程序变得更简洁易读。设想一下，比如需要计算很多个数的平方，那么写成下面哪一种形式更好呢？

# 不适用闭包
res1 = nth_power_rewrite(base1, 2)
res2 = nth_power_rewrite(base2, 2)
res3 = nth_power_rewrite(base3, 2)
...# 使用闭包
square = nth_power(2)
res1 = square(base1)
res2 = square(base2)
res3 = square(base3)
...

显然是第二种，是不是？首先直观来看，第二种形式每次调用函数都可以少输入一个参数，表达更为简洁

其次，和上面讲到的嵌套函数优点类似，函数开头需要做一些额外工作，而又需要多次调用这个函数时，将那些额外工作的代码放在外部函数，就可以减少多次调用导致的不必要的开销，提高程序的运行效率

另外还有一点，闭包常常和装饰器(decorator)一起使用

四、总结

学习了Python函数的概念及其应用，有几点需要注意：

Python中函数的参数可以接受任意的数据类型，使用起来需要注意，必要时请在函数开头加入数据类型的检查
和其他语言不同，Python中函数的参数可以设定默认值
嵌套函数的使用，能保证数据的隐私性，提高程序运行效率
合理地使用闭包，则可以简化程序的复杂度，提高可读性