python函数无参数,python中函数不包括参数函数

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。

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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中类定义的时候没有参数吗

有参数的,同定义函数不同,类的参数是通过构造函数(__init__)赋值,在类中使用self.变量名。

python中支持参数的装饰器要比无参数的多一层什么函数?

1. 函数带多个参数

# 普通的装饰器, 打印函数的运行时间

def decrator(func):

def wrap(*args, **kwargs):

start_time = time.time()

res = func(*args, **kwargs)

end_time = time.time()

print('运行时间为', end_time-start_time)

return res

return wrap

2. 装饰器带有多个参数

当装饰器带有多个参数的时候, 装饰器函数就需要多加一层嵌套:

比如:

def decrator(*dargs, **dkargs):

def wrapper(func):

def _wrapper(*args, **kargs):

print ("装饰器参数:", dargs, dkargs)

print ("函数参数:", args, kargs)

return func(*args, **kargs)

return _wrapper

return wrapper

为什么被装饰函数体可以传入内层呢?

装饰器函数有多个参数, 需要以

@decrator(1, a=2)

的方式使用, 这时候decrator是已经执行的(因为加了括号), 可以粗略的理解为加载被装饰函数的上的是wrapper, 所以这和普通的装饰器并无差别.

又如flask源码中的:

def route(self, rule, **options):

"""Like :meth:`Flask.route` but for a blueprint. The endpoint for the

:func:`url_for` function is prefixed with the name of the blueprint.

"""

def decorator(f):

endpoint = options.pop("endpoint", f.__name__)

self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options)

return f

return decorator

flask的蓝图route源码中的装饰器, 最内层直接返回return f 并没有多加一层处理的函数, 在无需对被装饰函数进行过多处理的时候这是较为方便的做法. route源码中只是对装饰器参数进行了处理.


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