python函数进阶
Python函数进阶
一、函数多返回值
1.1 多个返回值
如果一个函数要有多个返回值，该如何书写代码？
"""
演示函数的多返回值示例
"""
# 演示使用多个变量，接受多个返回值
def test_return():
return 1, "hello", True
x, y, z = test_return()
print(x) # 1
print(y) # hello
print(z) # True
按照返回值的顺序，写对应顺序的多个变量接收即可
变量之间用逗号隔开
支持不同类型的数据return
二、函数多传参方式
使用方式上的不同, 函数有4中常见参数使用方式:
- 位置参数
- 关键字参数
- 缺省参数
- 不定长参数
2.1 位置参数
位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数
def user_info(name, age, gender):
print(f'您的名字是{name},年龄是{age},性别是{gender}')
user_info('TOM', 20, '男')
注意：传递的参数和定义的参数的顺序及个数必须一致
2.2 关键字参数
关键字参数：函数调用时通过“键=值”形式传递参数.
作用: 可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求.
def user_info(name, age, gender):
print(f"您的名字是:{name},年龄是:{age},性别是:{gender}")
# 关键字传参
user_info(name="小明", age=20, gender="男")
# 可以不按照固定顺序
user_info(age=20, gender="男", name="小明")
# 可以和位置参数混用,位置参数必须在前,且匹配参数顺序
user_info("小明", age=20, gender="男")
注意：函数调用时，如果有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序
2.3 不定长参数
不定长参数：不定长参数也叫可变参数. 用于不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)的场景.
作用：当调用函数时不确定参数个数时, 可以使用不定长参数
不定长参数的类型:
①位置传递
②关键字传递
①位置传递
# 不定长 - 位置不定长, *号
# 不定长定义的形式参数会作为元组存在，接收不定长数量的参数传入
def user_info(*args):
print(f"args参数的类型是：{type(args)}，内容是:{args}")
user_info(1, 2, 3, '小明', '男孩') # args参数的类型是：<class 'tuple'>，内容是:(1, 2, 3, '小明', '男孩')
注意：传进的所有参数都会被args变量收集，它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple)，args是元组类型，这就是位置传递
②关键字传递
# 不定长 - 关键字不定长, **号
def user_info(**kwargs):
print(f"args参数的类型是：{type(kwargs)}，内容是:{kwargs}")
user_info(name='小王', age=11, gender='男孩') # args参数的类型是：<class 'dict'>，内容是:{'name': '小王', 'age': 11, 'gender': '男孩'}
注意：参数是“键=值”形式的情况下，所有的“键=值”都会被kwargs接受，同时会根据"键=值"组成字典。
2.4 缺省参数
缺省参数：缺省参数也叫默认参数，用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可不传该默认参数的值（注意：所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用）.
作用: 当调用函数时没有传递参数, 就会使用默认是用缺省参数对应的值.
# 缺省参数（默认值）
def user_info(name, age, gender='女'):
print(f"姓名是:{name}, 年龄是:{age}, 性别是:{gender}")
user_info('小天', 13, '男')
user_info('小天', 13)
2.5 总结
三、匿名函数
3.1 函数作为参数传递
# 定义一个函数，接收另一个函数作为传入参数
def test_func(compute):
result = compute(1, 2) # 确定compute是函数
print(f"compute参数的类型是：{type(compute)}")
print(f"计算结果是：{result}")
# 定义一个函数，准备作为参数传入另一个函数
def compute(x, y):
return x + y
# 调用,并传入函数
test_func(compute)
函数compute，作为参数，传入了test_func函数中使用。
- test_func需要一个函数作为参数传入，这个函数需要接收2个数字进行计算，计算逻辑由这个被传入函数决定
- compute函数接收2个数字对其进行计算，compute函数作为参数，传递给了test_func函数使用
- 最终，在test_func函数内部，由传入的compute函数，完成了对数字的计算操作
所以，这是一种，计算逻辑的传递，而非数据的传递。就像上述代码那样，不仅仅是相加、相减、相除，等任何逻辑都可以自定定义并作为函数传入。
3.2 总结
3.3 lambda匿名函数
lambda匿名函数
函数的定义中
- def关键字，可以定义$\textcolor{Red}{带有名称} $的函数
- lambda关键字，可以定义匿名函数（无名称）
有名称的函数，可以基于名称重复使用。
无名称的匿名函数，只可临时使用一次。
匿名函数定义语法：
- lambda是关键字，表示定义匿名函数
- 传入参数表示匿名函数的形式参数，如：x,y表示接受2个形式参数
- 函数体，就是函数的执行逻辑，要注意：只能写一行，无法写多行代码
# 定义一个函数，接受其他函数输入
def test_func(compute):
result = compute(1, 2)
print(f'结果是:{result}')
# 通过lambda匿名函数的形式，将匿名函数作为参数传入
def add(x, y):
return x + y
test_func(add) # 结果是:3
test_func(lambda x, y: x + y) # 结果是:3
3.4 总结
