函数基础

一、函数定义

1、定义

　　函数的定义每个人理解的不一样，最后定义的也是不尽相同，函数可以说它是一个拥有名称、参数以及返回值的代码块。

2、函数种类

内置函数

　　python解释器已经提供的函数，拿来直接使用而无需定义。

自定义函数

　　个人根据自己的产品需求，定义好某种函数，以后再进行调用。

3、定义函数

#语法格式化
def 函数名(参数1,参数2,参数3,...):
    '''注释'''
    函数体
    return 返回的值

　　从上面定义的语法格式可以看出，定义函数需要使用def语句，接着是函数名，一般需要能反映出其意义，后面是一对圆括号，函数的参数就放在这里，参数之间以“,”分隔，最后以“:”结束；内部是函数的代码块，需要使用缩进进行编写，包含注释，对函数参数等的说明，接着是函数体，也就是实现功能的代码；最后如果有返回值就是用return语句，可以返回多个主，中间使用“,”分隔，如果没有返回值，return语句可以省略。

def login(username,password):
    """
    :param username: 用户名
    :param password: 密码
    :return: 返回值
    """
    user=models.User.objects.filter(username=username,password=password).first()
    if user:
        return user

登陆验证函数

　　函数在定义阶段只检测语法，不执行代码，也就是说，函数在定义阶段就检查语法是否错误，而逻辑错误只能在执行时抛出。

4、文档注释

　　python语言支持当行或者多行注释，单行使用“#”，多行使用三个单引号或者双引号将注释内容包裹，但其实还有一种注释方法就是：文档注释

单行和多行注释最后都会被编译器去掉，而文档注释内容却可以获取得到。文档注释需要在函数头（包含def关键字的那一行）的下一行使用单引号或者双引号将注释扩起来即可。然后使用"__doc__"函数属性获取文档注释。

def add(x,y):
    '计算两个数的和'
    return x+y

print(add.__doc__) #计算两个数的和

5、无返回值的函数

　　如果需要函数无返回值，不使用return即可；或者使用return语句，但return后面什么也不跟，当然这种情况主要用于从函数的的任意深度跳出函数。

　　如果return语句后面什么也不跟，打印函数，会输出None

def bar():
    return

print(bar())#None

二、函数参数

　　def关键字后面圆括号中的参数称为形参，调用函数时指定的参数称为实参。

1、普通传参

　　函数形参的位置很重要，实参的传递都是按照形参的定义进行传递的。

def bar(name,content):
    return "姓名：{}，详情：{}".format(name,content)

print(bar("bright","你好")) #姓名：bright，详情：你好

关键字参数

　　但是有时候参数过多，未必记住具体的位置，此时可以进行关键字传参，在混合使用时，注意关键字参数必须放到位置参数后面，否则或抛出异常。

def bar(name,content,gender):
    return "姓名：{}，详情：{},性别：{}".format(name,content,gender)

print(bar("bright","你好",gender="男")) #姓名：bright，详情：你好,性别：男

默认值

　　有时候在一些情境下，大多数参数需要使用某个固定的值，那么可以为函数的形参指定默认值，如果不指定形参的值，函数就会使用形参的默认值。

def bar(name,content,gender="男"):
    return "姓名：{}，详情：{},性别：{}".format(name,content,gender)

print(bar("bright","你好")) #姓名：bright，详情：你好,性别：男

2、动态传参

可变参数

def dynamic(*params):
    print(params)

dynamic("helloworld",4,5,6,7,False)#('helloworld', 4, 5, 6, 7, False)

　　可以看到params前面加一个*表示该参数是一个可变参数，在调用dynamic函数时可以指定任意的、不同类型的多个参数。从输出结果看到，可变参数在函数内部是以元组的形式体现的。

　　使用可变参数需要考虑形参的位置，通常既有普通参数又有可变参数，可变参数如果放到前面或者中间，后面普通参数需要关键字传参。

def foo(*params,d1,d2):
    print(params)#('helloworld', 1, 2)

foo("helloworld",1,2,d1="gh",d2="mk")

　　如果可变参数在中间位置的话，并且也不想关键字传参，那么需要指定默认值。

def foo(*params,d1="gh",d2="mk"):
    print(params)#('helloworld', 1, 2)

foo("helloworld",1,2)

序列作为函数参数值

　　函数的参数值可以是任意的数据类型，包括元组、列表、字典等，那么如何将序列的单个元素传入函数呢？

def dynamic(p1,p2):
    print(p1,p2)#hello world
list=['hello','world']
#将序列中的单个元素作为参数传入dynamic，需要在实参前加*
dynamic(*list)

　　上述并没有使用可变参数传参，如果使用可变参数传参的话也是可以实现的

def dynamic(*params):
    for i in params:#注意params是以元组的形式存在
        print(i)#hello world
list=['hello','world']
dynamic(*list)

　　注意：*后加实参，表示传入的值是序列中的单个元素。

　　上面说的是列表，如果是字典的话，需要有一些改变，那么如何将字典中的单个元素传入函数呢？

def DictDynamic(name,age):
    print(name,age)#bright 27
    
user_info={"name":"bright","age":27}
#将字典中的单个元素作为参数值，传入实参，前面必须加**
DictDynamic(**user_info)

　　当然也可以通过可变参数：

def DictDynamic(**params):
    #注意params是一个字典
    print(params)#{'name': 'bright', 'age': 27}

user_info={"name":"bright","age":27}
#将字典中的单个元素作为参数值，传入实参，前面必须加**
DictDynamic(**user_info)

　　在这里，如果在定义函数时，形参未加**，那么在调用该函数时，也不能加两个**。

def DictDynamic(params):
    print(params)#{'name': 'bright', 'age': 27}

user_info={"name":"bright","age":27}
#传入字典
DictDynamic(user_info)

三、作用域

　　作用域是变量、函数、类等的生效范围，直接在模块中顶层定义的变量、函数都属于全局作用域，而在函数的局部定义的作用域属于函数本身的局部作用域，在局部作用域中定义的变量，上一层作用域是不可见的。

x=10
def Foo():
    x=20
Foo()
print(x)#10

　　在上面的代码中，全局变量x=10，以及局部变量x=20，这是两个不同的变量，在全局作用域中也只能看见x=10，而在函数的局部作用域中只能看见x=20。

　　当然局部作用域是可以访问上一层的作用域，除非它本身作用域不存在这个变量。

y=10 #全局变量
def Foo():
    print(y)#10
Foo()

　　可以看到上述y=10在全局作用域中，而在函数内部访问这个变量，因为函数本身没有这个变量，所以它会向上一层查找。

global

　　global是全局变量的关键字，如果在局部作用域中声明一个变量为全局变量可以使用这个关键字

NAME = "Bright"

def func():
    global NAME #声明NAME时全局变量
    NAME = "tiny" #修改全局变量
    print('hello', NAME)#hello tiny
func()

　　上面的代码通过global实现了局部作用域中修改全局变量的值，如果函数中有global关键字，变量本质上就是全局的那个变量，可读取可赋值 NAME=“XXX”nonlocal

nonlocal

　　nonlocal关键字用来在函数或其他作用域中使用外层(非全局)变量

name = "bright"
def func():
    name = "tiny"
    def bar():
        nonlocal name   # nonlocal，指定上一级变量，如果没有就继续往上直到找到为止
        name = "sandy"
    bar()
    print(name)
print(name)#bright
func()#sandy

函数即变量

先看下面两个实例：

实例一：

def func1():
    name="bright"
    print(name)
    func2()
    
func1()

def func2():
    print("我是func2")

实例二：

def func1():
    name="bright"
    print(name)
    func2()

def func2():
    print("我是func2")
func1()

　　上面两个实例你觉得哪一个会出错，没错，就是第一个会出错，为什么呢？

　　在实例一中，内存会把代码进行加载，func1作为变量名，函数题作为变量内容加载到内存，当执行func1时，func2还没加载到内存中去，所以毫无疑问：

NameError: name 'func2' is not defined

　　函数即变量意思就是，函数名相当于变量名，函数体相当于变量内容，而把每一个函数体加载到内存，标示就是函数名。

四、递归

　　递归简单的来说就是函数在内部调用自身。因为函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。这也就要求递归必须有一个明确的结束条件。

计算阶乘的递归函数：

def multiplication(n):
    ##终止条件
    if n==0 or n==1:
        return 1
    ##递归调用
    return n*multiplication(n-1)

res=multiplication(10)
print(res)

斐波拉契数列的递归函数

　　斐波拉契数列指的是这样的一列数字：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144,...

　　计算第n个值是什么？　

def fibonacci(n):

    if n==1:
        return 0
    elif n==2:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)

print(fibonacci(5))

posted @ 2019-06-15 18:26 iveBoy 阅读(321) 评论(0) 编辑收藏举报

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