python学习笔记十二-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动功能的代码断。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。python提供许多内键函数，比如print()。但你也可以子集创建函数，这叫做用户自定义函数。
定义函数
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：
Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：
def 函数名（参数列表）: 函数体
实例：
让我们使用函数来输出"Hello World！"：
>>> def hello(): ... print('hello world') ... >>> hello() hello world >>>
更复杂点的应用，函数中带上参数变量:
>>> def print_welcome(name): ... print('welcome', name) ... >>> print_welcome('runoob') welcome runoob >>> def area(width, height): ... return width * height ... >>> w = 4 >>> h = 5 >>> print('width = ', w, 'height = ', h, 'area = ', area(w,h)) width = 4 height = 5 area = 20
函数调用
定义一个函数：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 命令提示符执行。
如下实例调用了 printme() 函数：
>>> def printme(str): ... #打印任何传入的字符串 ... print(str) ... return ... #调用函数 ... >>> printme('要我学习Pyhton') 要我学习Pyhton >>> printme('我很喜欢python') 我很喜欢python
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），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 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
>>> def changeint(a): ... a = 10 ... >>> b = 2 >>> changeint(b) >>> b 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
可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：
>>> 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) 函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]] >>> print('函数外取值:', mylist) 函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
传入函数和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
- 必需参数
- 关键字参数
- 默认参数
- 不定长参数
必需参数
必需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：
>>> def printme(str): ... "打印任何传入的字符串" ... print(str) ... return ... >>> #调用printme函数 ... >>> printme() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: printme() missing 1 required positional argument: 'str'
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：
>>> def printme(str): ... "打印任何传入的字符串" ... print(str) ... return ... >>> #调用printme函数 ... printme(str = '我学python') 我学python
以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序：
>>> def printinfo( name, age ): ... "打印任何传入的字符串" ... print('名字', name) ... print('年龄', age) ... return ... >>> #调用printinfo函数 ... >>> printinfo(age = 50, name = 'zhang') 名字 zhang 年龄 50
默认参数
调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：
>>> def printinfo( name, age = 35): ... "打印任何传入的字符串" ... print('名字', name) ... print('年龄', age) ... return ... >>> #调用printinfo函数 ... >>> printinfo( age = 50, name = 'zhang') 名字 zhang 年龄 50 >>> printinfo( name = 'zhang') 名字 zhang 年龄 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 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。
# 可写函数说明 def printinfo( arg1, *vartuple ): "打印任何传入的参数" print ("输出: ") print (arg1) print (vartuple) # 调用printinfo 函数 printinfo( 70, 60, 50 )
输出:
70
(60, 50)
如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。如下实例：
# 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 ) 输出: 10 输出: 70 60 50
还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下：
def functionname([formal_args,] **var_args_dict ): "函数_文档字符串" function_suite return [expression]
加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。
# 可写函数说明 def printinfo( arg1, **vardict ): "打印任何传入的参数" print ("输出: ") print (arg1) print (vardict) # 调用printinfo 函数 printinfo(1, a=2,b=3)
以上实例输出结果：
输出: 1 {'a': 2, 'b': 3}
声明函数时，参数中星号 * 可以单独出现，例如:
def f(a,b,*,c): return a+b+c
如果单独出现星号 * 后的参数必须用关键字传入。
>>> def f(a,b,*,c): ... return a+b+c ... >>> f(1,2,3) # 报错 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given >>> f(1,2,c=3) # 正常 6 >>>
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
- 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，且不能访问自己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
# 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 ))
相加后的值为 : 30
相加后的值为 : 40
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：
# 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 ) print ("函数外 : ", total) 函数内 : 30 函数外 : 30
变量作用域
Python 中，程序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可以访问哪个特定的变量名称。Python的作用域一共有4种，分别是：
- L （Local） 局部作用域
- E （Enclosing） 闭包函数外的函数中
- G （Global） 全局作用域
- B （Built-in） 内置作用域（内置函数所在模块的范围）
以 L –> E –> G –>B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内置中找。
g_count = 0 # 全局作用域 def outer(): o_count = 1 # 闭包函数外的函数中 def inner(): i_count = 2 # 局部作用域
内置作用域是通过一个名为 builtin 的标准模块来实现的，但是这个变量名自身并没有放入内置作用域内，所以必须导入这个文件才能够使用它。在Python3.0中，可以使用以下的代码来查看到底预定义了哪些变量:
>>> import builtins >>> dir(builtins)
Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也可以访问，如下代码：
>>> if True: ... msg = 'I am from Runoob' ... >>> msg 'I am from Runoob' >>>
实例中 msg 变量定义在 if 语句块中，但外部还是可以访问的。
如果将 msg 定义在函数中，则它就是局部变量，外部不能访问：
>>> def test(): ... msg_inner = 'I am from Runoob' ... >>> msg_inner Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'msg_inner' is not defined >>>
从报错的信息上看，说明了 msg_inner 未定义，无法使用，因为它是局部变量，只有在函数内可以使用。
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：
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) 函数内是局部变量 : 30 函数外是全局变量 : 0
global 和 nonlocal关键字
当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。
以下实例修改全局变量 num：
num = 1 def fun1(): global num # 需要使用 global 关键字声明 print(num) num = 123 print(num) fun1() print(num) 1 123 123
如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字了，如下实例：
def outer(): num = 10 def inner(): nonlocal num # nonlocal关键字声明 num = 100 print(num) inner() print(num) outer()
以上实例输出结果：
100
100
另外有一种特殊情况，假设下面这段代码被运行：
a = 10 def test(): a = a + 1 print(a) test()
以上程序执行，报错信息如下：
Traceback (most recent call last): File "test.py", line 7, in <module> test() File "test.py", line 5, in test a = a + 1 UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
错误信息为局部作用域引用错误，因为 test 函数中的 a 使用的是局部，未定义，无法修改。
修改 a 为全局变量，通过函数参数传递，可以正常执行输出结果为：
#!/usr/bin/python3 a = 10 def test(a): a = a + 1 print(a) test(a) 执行输出结果为： 11
高阶函数
高阶函数：就是把函数当成参数传递的一种函数
1、函数名可以进行赋值；
2、函数名可以作为函数参数，还可以作为函数的返回值；
def f(n): return n*n def foo(a,b,func): ret = func(a) + func(b) return ret foo(1,2,f) print(foo(1,2,f))
递归函数
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数，记住哦->在函数内部调用其他函数不是函数的嵌套，而在函数内部定义子函数才是函数的嵌套。
举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出：
fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n
所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。
于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：
def fact(n): if n==1: return 1 return n * fact(n - 1)
如果我们计算fact(5)，可以根据函数定义看到计算过程如下：
===> fact(5) ===> 5 * fact(4) ===> 5 * (4 * fact(3)) ===> 5 * (4 * (3 * fact(2))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1)))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1))) ===> 5 * (4 * (3 * 2)) ===> 5 * (4 * 6) ===> 5 * 24 ===> 120
递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。可以试试fact(1000)
示列：
def fun(n): print(n) if n / 2 == 0: return n res = fun(int(n/2)) return res fun(10)
