python 自定义函数

 

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。

语法
Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def 函数名(参数):

...

函数体

...

函数的定义主要有如下要点：

• def：表示函数的关键字
• 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
• 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
• 参数：为函数体提供数据
• 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。

以上要点中，比较重要有参数和返回值：

和其他高级语言区别:
1.声明函数名尾部要有冒号.
2.它不需要用花括号将语句块括起来，用TAB键缩进.

函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性

实例:

# 定义函数
def test_a():
print('hello world')

# 调用函数
test_a()

函数有三中不同的参数：

• 普通参数
• 默认参数
• 动态参数

def test_b(varl, var2): # 函数定义，形参,提供给使用者一个接口.
print(varl)
print(var2)

test_b(12,13) #函数调用，实参.

--------------------------------------------
12
13

默认参数
函数传递参数的默认值

def test_c(a,b=0): #第二个参数为b为默认参数，如果调用函数时不传值，就是使用默认的值
print(a,b)

test_c(1) #不输入第二个变量也是可以的
test_c(1,2) #调用时给b变量传入值后，就会使用传入的值
test_c(a=10,b=20) #指定对应传入参数的变量，也成为位置参数

---------------------------------------------------

1 0
1 2
10 20

动态参数，有如下特点：

1.可以接收任意个参数
2.动态参数有两种 *args和**kwargs ，*args必须在**kwargs之前
3.顺序：位置参数，*args，默认参数，**kwargs，其中

*args：接收的是按照位置传参的值，组织成一个元组
**kwargs：接收的是按照关键字传参的值，组成一个字典

1.> *args 接收参数操作实例

# *args:接受N个位置参数，转换成元组形式
def test_d(*args):
print(args)

test_d(1,2,3,4,5)
test_d(*[1,2,3,4,5]) # args=tuple([1,2,3,4,5])

----------------------------------------------------------

(1, 2, 3, 4, 5)
(1, 2, 3, 4, 5)

# x接收一个值，*args接收剩下的，并以一个元组返回

def test(x,*args):
print(x)
print(args)

test(1,2,3,4,5,6,7)

------------------------------------

1
(2, 3, 4, 5, 6, 7)

2.>  **kwargs 接收参数操作实例

# **kwargs：接受N个关键字参数，转换成字典的方式
def test(**kwargs):
print(kwargs)
print(kwargs['name'])
print(kwargs['age'])

# 两者写法执行结果一样
test(name='saneri',age=18,sex='M')
#test(**{'name':'saneri','age':18})

------------------------------------------
{'name': 'saneri', 'age': 18, 'sex': 'M'}
saneri
18

更进一步操作.

# name 按位置接收saneri，age接收34，kwargs接收N个关键字，转成字典方式
def test4(name,age=18,**kwargs):
print(name)
print(age)
print(kwargs)

test4('saneri',age=34,sex='M',hobby='tesla')

-----------------------------------------------

saneri
34
{'sex': 'M', 'hobby': 'tesla'}

混搭使用.

def logger(source):
print("from %s" % source)

def test_y(name,age=18,*args,**kwargs):
print(name)
print(age)
print(args)
print(kwargs)
logger("Hello ,I am the logger source")

test_y('saneri',age=20,sex='M',hobby='test')

-------------------------------------------------
saneri
20
()
{'sex': 'M', 'hobby': 'test'}
from Hello ,I am the logger source

如果*arg也需要接收参数，那么前面不能有默认参数，不然调用时会报错.

def edu_set(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
print(name)
print(age)
print(args)
print(kwargs)
edu_set("saneri",32,"Python","CN",sex="Male")

-----------------------------------------------------------------
saneri
32
('Python', 'CN')
{'sex': 'Male'}

return语句

return [表达式]  语句用于退出函数，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，以下实例演示了 return 语句的用法：

def sum(arg1, arg2):
# 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print("函数内 : ", total)
return total 　　#如果不写return返回值，函数外调用将返回 None

# 调用sum函数
total = sum(10, 20)
print("函数外 : ", total)

--------------------------------------------------------------

函数内 : 30
函数外 : 30

 匿名函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便.（匿名函数没有函数名） 匿名函数用关键字lambda定义 定义普通函数和定义lambda函数的方法和区别.

# ###################### 普通函数 ######################

# 定义函数（普通方式）

def fun(arg):
return arg + 1
# 执行函数
result = fun(123)

# ###################### lambda ######################

# 定义函数（lambda表达式）
my_lambda = lambda arg : arg + 1
# 执行函数
result = my_lambda(123)

#lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示:

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

#通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x

#关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

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。

语法
Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def 函数名(参数):

...

函数体

...

函数的定义主要有如下要点：

• def：表示函数的关键字
• 函数名：函数的名称，日后根据函数名调用函数
• 函数体：函数中进行一系列的逻辑计算，如：发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
• 参数：为函数体提供数据
• 返回值：当函数执行完毕后，可以给调用者返回数据。

以上要点中，比较重要有参数和返回值：

和其他高级语言区别:
1.声明函数名尾部要有冒号.
2.它不需要用花括号将语句块括起来，用TAB键缩进.

函数式编程最重要的是增强代码的重用性和可读性

实例:

# 定义函数
def test_a():
print('hello world')

# 调用函数
test_a()

函数有三中不同的参数：

• 普通参数
• 默认参数
• 动态参数

def test_b(varl, var2): # 函数定义，形参,提供给使用者一个接口.
print(varl)
print(var2)

test_b(12,13) #函数调用，实参.

--------------------------------------------
12
13

默认参数
函数传递参数的默认值

def test_c(a,b=0): #第二个参数为b为默认参数，如果调用函数时不传值，就是使用默认的值
print(a,b)

test_c(1) #不输入第二个变量也是可以的
test_c(1,2) #调用时给b变量传入值后，就会使用传入的值
test_c(a=10,b=20) #指定对应传入参数的变量，也成为位置参数

---------------------------------------------------

1 0
1 2
10 20

动态参数，有如下特点：

1.可以接收任意个参数
2.动态参数有两种 *args和**kwargs ，*args必须在**kwargs之前
3.顺序：位置参数，*args，默认参数，**kwargs，其中

*args：接收的是按照位置传参的值，组织成一个元组
**kwargs：接收的是按照关键字传参的值，组成一个字典

1.> *args 接收参数操作实例

# *args:接受N个位置参数，转换成元组形式
def test_d(*args):
print(args)

test_d(1,2,3,4,5)
test_d(*[1,2,3,4,5]) # args=tuple([1,2,3,4,5])

----------------------------------------------------------

(1, 2, 3, 4, 5)
(1, 2, 3, 4, 5)

# x接收一个值，*args接收剩下的，并以一个元组返回

def test(x,*args):
print(x)
print(args)

test(1,2,3,4,5,6,7)

------------------------------------

1
(2, 3, 4, 5, 6, 7)

2.>  **kwargs 接收参数操作实例

# **kwargs：接受N个关键字参数，转换成字典的方式
def test(**kwargs):
print(kwargs)
print(kwargs['name'])
print(kwargs['age'])

# 两者写法执行结果一样
test(name='saneri',age=18,sex='M')
#test(**{'name':'saneri','age':18})

------------------------------------------
{'name': 'saneri', 'age': 18, 'sex': 'M'}
saneri
18

更进一步操作.

# name 按位置接收saneri，age接收34，kwargs接收N个关键字，转成字典方式
def test4(name,age=18,**kwargs):
print(name)
print(age)
print(kwargs)

test4('saneri',age=34,sex='M',hobby='tesla')

-----------------------------------------------

saneri
34
{'sex': 'M', 'hobby': 'tesla'}

混搭使用.

def logger(source):
print("from %s" % source)

def test_y(name,age=18,*args,**kwargs):
print(name)
print(age)
print(args)
print(kwargs)
logger("Hello ,I am the logger source")

test_y('saneri',age=20,sex='M',hobby='test')

-------------------------------------------------
saneri
20
()
{'sex': 'M', 'hobby': 'test'}
from Hello ,I am the logger source

如果*arg也需要接收参数，那么前面不能有默认参数，不然调用时会报错.

def edu_set(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
print(name)
print(age)
print(args)
print(kwargs)
edu_set("saneri",32,"Python","CN",sex="Male")

-----------------------------------------------------------------
saneri
32
('Python', 'CN')
{'sex': 'Male'}

return语句

return [表达式]  语句用于退出函数，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，以下实例演示了 return 语句的用法：

def sum(arg1, arg2):
# 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print("函数内 : ", total)
return total 　　#如果不写return返回值，函数外调用将返回 None

# 调用sum函数
total = sum(10, 20)
print("函数外 : ", total)

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函数内 : 30
函数外 : 30

 匿名函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便.（匿名函数没有函数名） 匿名函数用关键字lambda定义 定义普通函数和定义lambda函数的方法和区别.

# ###################### 普通函数 ######################

# 定义函数（普通方式）

def fun(arg):
return arg + 1
# 执行函数
result = fun(123)

# ###################### lambda ######################

# 定义函数（lambda表达式）
my_lambda = lambda arg : arg + 1
# 执行函数
result = my_lambda(123)

#lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示:

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

#通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x

#关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

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