Python的函数都有哪些？

Python 函数

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函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。

任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。

函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

函数内容以冒号起始，并且缩进。

return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

语法

def functionname( parameters ):   "函数_文档字符串"

function_suite

return [expression]

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。

实例(Python 2.0+)

def printme( str ):   "打印传入的字符串到标准显示设备上"

print str

return

函数调用

定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。

这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。

如下实例调用了printme（）函数：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 定义函数def printme( str ):   "打印任何传入的字符串"

print str

return

# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果：

我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数

参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。

可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。

可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

def ChangeInt( a ):    a = 10

b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2

实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它。

传可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明def changeme( mylist ):   "修改传入的列表"

mylist.append([1,2,3,4])

print "函数内取值: ", mylist

return

# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist

实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用，故输出结果如下：

函数内取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

必备参数

关键字参数

默认参数

不定长参数

必备参数

必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printme( str ):   "打印任何传入的字符串"

print str

return

#调用printme函数printme()

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):

File "test.py", line 11, in module

printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printme( str ):   "打印任何传入的字符串"

print str

return

#调用printme函数printme( str = "My string")

以上实例输出结果：

My string

下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printinfo( name, age ):   "打印任何传入的字符串"

print "Name: ", name

print "Age ", age

return

#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )

以上实例输出结果：

Name:  mikiAge  50

默认参数

调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ):   "打印任何传入的字符串"

print "Name: ", name

print "Age ", age

return

#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )

以上实例输出结果：

Name:  mikiAge  50Name:  mikiAge  35

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):   "函数_文档字符串"

function_suite

return [expression]

加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ):   "打印任何传入的参数"

print "输出: "

print arg1

for var in vartuple:      print var

return

# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

输出:10输出:706050

匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。

lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。

虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )

以上实例输出结果：

相加后的值为 :  30相加后的值为 :  40

return 语句

return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):   # 返回2个参数的和."

total = arg1 + arg2

print "函数内 : ", total

return total

# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )

以上实例输出结果：

函数内 :  30

变量作用域

一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：

全局变量

局部变量

全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):   #返回2个参数的和."

total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.

print "函数内是局部变量 : ", total

return total

#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total

以上实例输出结果：

函数内是局部变量 :  30函数外是全局变量 :  0

Python的程序结构是如何体现的？

在Python中，程序的结构反映在代码的组织和编写方式上。

Python 程序由一系列语句组成，这些语句按顺序执行。这些语句可以包括赋值、函数调用、控制语句（如 if 语句和 for 循环）和其他构造。

缩进用于指示代码的结构。例如，只有在满足特定条件时才执行的代码块将在 if 语句下缩进。这有助于使代码更具可读性和更易于理解。

除了 Python 程序的基本结构之外，还可以遵循各种设计模式和最佳实践，以使代码更易于维护和高效。其中包括使用函数将代码组织到逻辑单元中、使用类定义可重用对象以及使用模块将代码组织到单独的文件中。

总体而言，Python 程序的结构反映了代码的组织和编写方式，并遵循可维护性和效率的最佳实践。

Python其实很简单 第十二章 函数与变量的作用域

在前面已经多次提到函数这个概念，之所以没有解释什么是函数，是因为程序中的函数和数学中的函数差不多，如input()、range()等都是函数，这些都是Python的标准函数，直接使用就可以了。根据需要，用户也可以自定义函数。

12.1 函数

函数的结构：

def 函数名(参数)：

函数体

return 返回值

例如：数学中的函数f(x)=2x+5在Python中可以定义如下：

def f(x):

y=2*x+5

return(y)

如果x取值为3，可以使用如下语句调用函数：

f(3)

下面给出完整的程序代码：

def f(x):

y=2*x+5

return(y)

res=f(3)

print(res)

运行结果：11

如上例中的x是函数f(x)的参数，有时也被称为形式参数（简称形参），在函数被调用时，x被具体的值3替换y就是函数的返回值，这个值3也被称为实际参数（简称实参）。

上例中的y是函数f(x)的返回值。并不是所有的函数都有参数和返回值。如下面的函数：

def func():

print('此为无参数传递、无返回值的函数')

func()

输出结果：此为无参数传递、无返回值的函数

可以看出，该函数func()无参数，故调用时不用赋给参数值。

函数也可以有多个参数，如f(x,y)=x²+y²，可用Python语言定义如下：

def f(x,y):

z=x**2+y**2

return z

print(f(2,3)) #调用函数f(x,y)

输出结果：13

也可以通过直接给参数列表中的参数赋值的方法，为参数添加默认值，如果用户赋予参数值，则按照用户赋值执行，否则使用默认值。例如：

def f(x,y=3):

z=x**2+y**2

return z

若调用时参数列表为（2,1），即x赋值为2，y赋值为1：

print(f(2,1))

输出结果为：5

若调用时参数列表为（2），即x赋值为2，y赋值省缺，则y使用默认值：

print(f(2))

输出结果为：13

回调函数，又称函数回调，是将函数作为另一函数的参数。

例如：

def func(fun,m,n):

fun(m,n)

def f_add(m,n):

print('m+n=',m+n)

def f_mult(m,n):

print('m*n=',m*n)

func(f_add,2,3)

func(f_mult,2,3)

输出结果：

m+n= 5

m*n= 6

在f_add(m,n)和f_mult(m,n)被定义前，func(fun,m,n)中的fun(m,n)就已经调用了这两个函数，即“先调用后定义”，这也是回调函数的特点。

如果无法预知参数的个数，可以在参数前面加上*号，这种参数实际上对应元组类型。譬如，参会的人数事先不能确定，只能根据与会人员名单输入：

def func(*names):

print('今天与会人员有：')

for name in names:

print(name)

func('张小兵','陈晓梅','李大海','王长江')

运行后，输出结果为：

今天与会人员有：

张小兵

陈晓梅

李大海

王长江

参数为字典类型，需要在参数前面加上**号。

def func(**kwargs):

for i in kwargs:

print(i,kwargs[i])

func(a='a1',b='b1',c='c1')

输出结果为：

a a1

b b1

c c1

一个有趣的实例：

def func(x,y,z,*args,**kwargs):

print(x,y,z)

print(args)

print(kwargs)

func('a','b','c','Python','is easy',py='python',j='java',ph='php')

输出结果：

a b c # 前三个实参赋给前三个形参

('Python', 'is easy') # *args接收元组数据

{'py': 'python', 'j': 'java', 'ph': 'php'} # **kwargs接收字典数据

12.2 变量的作用域

变量的作用域即变量的有效范围，可分为全局变量和局部变量。

局部变量

在函数中定义的变量就是局部变量，局部变量的作用域仅限于函数内部使用。

全局变量

在主程序中定义的变量就是全局变量，但在函数中用关键字global修饰的变量也可以当做全局变量来使用。

全局变量的作用域是整个程序，也就是说，全局变量可以在整个程序中可以访问。

下面通过实例去讨论：

程序1：

a=1 # a为全局变量

def a_add():

print('a的初值：',a) # 在函数中读取a的值

a_add() # 调用函数a_add()

a+=1 # 主程序语句，a增加1

print('a现在的值是：',a) # 主程序语句，读取a的值

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

这个结果和我们想象的一样，全局变量a既可以在主程序中读取，也可以在子程序（函数）中读取。

程序2：

a=1

def a_add():

a+=1

print('a的初值：',a)

a_add()

print('a现在的值是：',a)

运行程序1时出现如下错误提示：

UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

意思是：局部变量'a'在赋值之前被引用。

从语法上来讲，该程序没有错误。首先定义了一个全局变量a并赋值为1，又定义了一个函数a_add()，函数内的语句a+=1就是出错的根源，虽然我们的初衷是想让全局变量a的值增加1，但从错误提示看，这个语句中的a并不是全局变量，而是局部变量。看来，在函数中读取全局变量的值是没有问题的（在程序1中已经得到了验证），但要在函数中改变全局变量的值是不行的（在程序2的错误提示a+=1中的a 是局部变量，而非全局变量）。

怎样解决这个问题？

程序3：

a=1

def a_add(x):

x+=1

return x

print('a的初值：',a)

a=a_add(a)

print('a现在的值是：',a)

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

结果的确是正确的，但在函数a_add(x)中没有调用变量a（没有出现变量a）。

程序4：

a=1

def a_add(a):

a+=1

return a

print('a的初值：',a)

a=a_add(a)

print('a现在的值是：',a)

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

对比程序4和程序3不难发现，其实程序4只是简单的把函数的参数x变成了a，这个a的实质和程序3中的x还是一样的。这进一步证实，函数中的a是局部变量，与主程序的全局变量a有着本质的区别。

程序5：

a=1

def a_add():

global a

a+=1

print('a的初值：',a)

a_add()

print('a现在的值是：',a)

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

程序5和程序2相比较，仅仅是在函数中添加了一个定义“global a”，此时的局部变量a就可以当做全局变量使用，由于它和全局变量a同名，自然也就不用区分a究竟是全局变量还是局部变量了，在主程序和该函数内都可以访问、修改变量a的值了。

虽然使用global可使变量使用起来非常方便，但也容易引起混淆，故在使用过程中还是谨慎为好。

12.3 函数的递归与嵌套

递归，就是函数调用它自身。递归必须设置停止条件，否则函数将无法终止，形成死循环。

以计算阶乘为例：

def func(n):

if n==1:

return 1

else:

return n*func(n-1) #func( )调用func( )

print(func(5))

运行结果为：120

嵌套，指在函数中调用另外的函数。这是程序中常见的一种结构，在此不再赘述。

匿名函数

Python中可以在参数前加上关键字lambda定义一个匿名函数，这样的函数一般都属于“一次性”的。

例如：

程序1：这是一个常规的函数定义和调用。

def f_add(x,y):

return x+y

print(f_add(2,3))

输出结果：5

程序2：使用lambda定义匿名函数。

f_add=lambda x,y:x+y

print(f_add(2,3))

输出结果：5

从上面的代码可以看出，使用lambda仅仅减少了一行代码。f_add=lambda x,y:x+y中的f_add不是变量名，而是函数名。程序1和程序2的print( )语句中的参数都是一样的——调用函数f_add( )。所以，匿名函数并没有太多的优点。

Python构造函数

类是对象的模板，是抽象的。

构造函数 init 是Python魔术方法之一，如图魔术方法

我们通过类模版去创建类的实例对象，然后再调用类定义的功能。

那实例对象的属性是通过什么来初始化的？

这时候Python引入来构造函数 init

构造函数，会在创建实例对象之后Python会自动执行此方法，把初始化的属性特点放到实例对象里。

通过前面的学习，我们知道一个python对象包含三个部分：id(识别码)，type(对象类型)，value(对象的值)

那么我们进一步深入对象包含的三部分：

我们通过类创建实例对象后，需要定义构造函数 init ()方法。

构造方法用于执行实例对象的初始化工作，即对象创建之后，初始化当前对象的相关的属性，无返回值

构造函数重点 ：

我们通过栗子来学习构造函数的过程

构造函数初始化实例对象过程如下：

1.Animal类会通过默认的 new ()方法为实例对象在堆内存中为开辟一个空间

敲黑板，重点来啦～

拓展：

我们今天学习了构造函数 init ()，其在创建对象之后被Python自动调用初始化实例对象属性数据值，无返回值，并且构造函数不能被显示调用。

创建对象时，如果需要，构造函数可以接受参数。当创建没有构造函数的类时，Python会自动创建一个不执行任何操作的默认构造函数。

每个类必须有一个构造函数，即使它只依赖于默认构造函数

好啦，以上是本期内容，欢迎大佬评论区指正～

新闻标题：python函数结构 python算法结构
文章起源：http://scyanting.com/article/dodcjos.html