设为首页收藏本站
查看: 57|回复: 0

[PHP] Python入门函数

[复制链接]

论坛元老

Rank: 6Rank: 6

积分
34274
主题
17031
UID
1347
M币
67
贡献
17176

  • 发表于 2017-5-14 02:44:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数 abs,它接收一个参数。
    可以直接从Python的官方网站查看文档:
    http://docs.python.org/2/library/functions.html#abs
    也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息。
    调用 abs 函数:
    >>> abs(100)
    100
    >>> abs(-20)
    20
    >>> abs(12.34)
    12.34
    调用函数的时候,如果传入的参数数量不对,会报TypeError的错误,并且Python会明确地告诉你:abs()有且仅有1个参数,但给出了两个:
    >>> abs(1, 2)
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in
    TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)
    如果传入的参数数量是对的,但参数类型不能被函数所接受,也会报TypeError的错误,并且给出错误信息:str是错误的参数类型:
    >>> abs('a')
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in
    TypeError: bad operand type for abs(): 'str'
    而比较函数 cmp(x, y) 就需要两个参数,如果 xy,返回 1:
    >>> cmp(1, 2)
    -1
    >>> cmp(2, 1)
    1
    >>> cmp(3, 3)
    0
    Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数,比如 int()函数可以把其他数据类型转换为整数:
    >>> int('123')
    123
    >>> int(12.34)
    12
    str()函数把其他类型转换成 str:
    >>> str(123)
    '123'
    >>> str(1.23)
    '1.23'

    编写函数:
    在Python中,定义一个函数要使用 def 语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用 return 语句返回。
    我们以自定义一个求绝对值的 my_abs 函数为例:
    def my_abs(x):
    if x >= 0:
    return x else:
    return -x
    请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
    如果没有return语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为 None。
    return None可以简写为return。

    返回多值:
    函数可以返回多个值吗?答案是肯定的。
    比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点,给出坐标、位移和角度,就可以计算出新的坐标:
    # math包提供了sin()和 cos()函数,我们先用import引用它:
    import math
    def move(x, y, step, angle):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny
    这样我们就可以同时获得返回值:
    >>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
    >>> print x, y
    151.961524227 70.0
    但其实这只是一种假象,Python函数返回的仍然是单一值:
    >>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
    >>> print r
    (151.96152422706632, 70.0)
    用print打印返回结果,原来返回值是一个tuple!
    但是,在语法上,返回一个tuple可以省略括号,而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple,但写起来更方便。

    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。
    举个例子,我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n,用函数 fact(n)表示,可以看出:
    def fact(n):
    if n==1:
    return 1
    return n * fact(n - 1)

    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。可以试试计算 fact(10000)。
    函数 move(n, a, b, c) 的定义是将 n 个圆盘从 a 借助 b 移动到 c。
    参考代码:
    def move(n, a, b, c):
    if n ==1:
    print a, '-->', c
    return
    move(n-1, a, c, b)
    print a, '-->', c
    move(n-1, b, a, c)
    move(4, 'A', 'B', 'C')

    解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化,事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
    尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。
    上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式,所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式,需要多一点代码,主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中:
    def fact(n):
    return fact_iter(n, 1)def fact_iter(num, product):
    if num == 1: return product return fact_iter(num - 1, num * product)
    可以看到,return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身,num - 1和num * product在函数调用前就会被计算,不影响函数调用。
    fact(5)对应的fact_iter(5, 1)的调用如下:
    ===> fact_iter(5, 1)
    ===> fact_iter(4, 5)
    ===> fact_iter(3, 20)
    ===> fact_iter(2, 60)
    ===> fact_iter(1, 120)
    ===> 120
    尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。
    遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。
    定义默认参数:
    定义函数的时候,还可以有默认参数。
    例如Python自带的 int() 函数,其实就有两个参数,我们既可以传一个参数,又可以传两个参数:
    >>> int('123')
    123
    >>> int('123', 8)
    83
    int()函数的第二个参数是转换进制,如果不传,默认是十进制 (base=10),如果传了,就用传入的参数。
    可见,函数的默认参数的作用是简化调用,你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候,又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。
    我们来定义一个计算 x 的N次方的函数:
    def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
    n = n - 1
    s = s * x
    return s
    假设计算平方的次数最多,我们就可以把 n 的默认值设定为 2:
    def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
    n = n - 1
    s = s * x
    return s
    这样一来,计算平方就不需要传入两个参数了:
    >>> power(5)
    25
    由于函数的参数按从左到右的顺序匹配,所以默认参数只能定义在必需参数的后面:
    # OK:def fn1(a, b=1, c=2):
    pass# Error:def fn2(a=1, b):
    pass
    先定义一个函数,传入一个list,添加一个END再返回:
    def add_end(L=[]):
    L.append('END') return L
    当你正常调用时,结果似乎不错:
    >>> add_end([1, 2, 3])[1, 2, 3, 'END']>>> add_end(['x', 'y', 'z'])['x', 'y', 'z', 'END']
    当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:
    >>> add_end()['END']
    但是,再次调用add_end()时,结果就不对了:
    >>> add_end()['END', 'END']>>> add_end()['END', 'END', 'END']
    很多初学者很疑惑,默认参数是[],但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。
    原因解释如下:
    Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[],因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]了。
    所以,定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!
    要修改上面的例子,我们可以用None这个不变对象来实现:
    def add_end(L=None):
    if L is None:
    L = []
    L.append('END') return L
    现在,无论调用多少次,都不会有问题:
    >>> add_end()['END']>>> add_end()['END']
    为什么要设计str、None这样的不变对象呢?因为不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。


    定义可变参数:
    如果想让一个函数能接受任意个参数,我们就可以定义一个可变参数:
    def fn(*args):
    print args
    可变参数的名字前面有个 * 号,我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数:
    >>> fn()
    ()
    >>> fn('a')
    ('a',)
    >>> fn('a', 'b')
    ('a', 'b')
    >>> fn('a', 'b', 'c')
    ('a', 'b', 'c')

    Python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数,因此,在函数内部,直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。
    关键字参数:
    可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:
    def person(name, age, **kw):
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
    函数person除了必选参数name和age外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数:
    >>> person('Michael', 30)
    name: Michael age: 30 other: {}
    也可以传入任意个数的关键字参数:
    >>> person('Bob', 35, city='Beijing')
    name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
    name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
    关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person函数里,我们保证能接收到name和age这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
    命名关键字参数:
    对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw检查。
    仍以person()函数为例,我们希望检查是否有city和job参数:
    def person(name, age, **kw):
    if 'city' in kw: # 有city参数
    pass
    if 'job' in kw: # 有job参数
    pass
    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
    但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:
    >>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
    如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:
    def person(name, age, *, city, job):
    print(name, age, city, job)
    和关键字参数**kw不同,命名关键字参数需要一个特殊分隔符*,*后面的参数被视为命名关键字参数。
    调用方式如下:
    >>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
    Jack 24 Beijing Engineer
    命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错:
    >>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
    由于调用时缺少参数名city和job,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()函数仅接受2个位置参数。
    命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:
    def person(name, age, *, city='Beijing', job):
    print(name, age, city, job)
    由于命名关键字参数city具有默认值,调用时,可不传入city参数:
    >>> person('Jack', 24, job='Engineer')
    Jack 24 Beijing Engineer
    使用命名关键字参数时,要特别注意,*不是参数,而是特殊分隔符。如果缺少*,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:
    def person(name, age, city, job):
    # 缺少 *,city和job被视为位置参数
    pass
    参数组合:
    在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用,除了可变参数无法和命名关键字参数混合。但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数/命名关键字参数和关键字参数。
    比如定义一个函数,包含上述若干种参数:
    def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
    print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
    在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。
    >>> f1(1, 2)
    a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}>>> f1(1, 2, c=3)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
    a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}>>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
    a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
    最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用上述函数:
    >>> args = (1, 2, 3, 4)>>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}>>> f1(*args, **kw)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}>>> args = (1, 2, 3)>>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}>>> f2(*args, **kw)
    a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}
    所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。
    小结
    Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。
    默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,程序运行时会有逻辑错误!
    要注意定义可变参数和关键字参数的语法:
    *args是可变参数,args接收的是一个tuple;
    **kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。
    以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:
    可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过*args传入:func(*(1, 2, 3));
    关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过**kw传入:func(**{'a': 1, 'b': 2})。
    使用*args和**kw是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。
    命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。
    定义命名的关键字参数不要忘了写分隔符*,否则定义的将是位置参数。
    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    在我站开通SVIP可同时获得17个站点VIP资源 立即登录 立即注册
    快速回复 返回顶部 返回列表