Python教学入门：函数

news2024/11/26 2:27:01

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在 Python 中，def 关键字用于定义函数。函数是一段可重用的代码块，用于执行特定的任务或操作。通过定义函数，可以将一段代码封装起来，使其可以在程序中被多次调用，提高代码的复用性和可维护性。
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下面是 def 函数定义的基本语法结构：

def function_name(parameters):
    """Docstring"""
    # Function body
    # 可能包含多条语句
    return value

def：关键字用于声明函数的开始。
function_name：函数的名称，用于标识函数。
parameters：函数的参数列表，可以是零个或多个参数，多个参数之间用逗号分隔。
“”“Docstring”“”：函数的文档字符串（docstring），用于描述函数的作用、参数和返回值等信息。
return value：return 语句用于从函数中返回值，可以选择性地指定返回值。如果函数不需要返回值，可以省略 return 语句。
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下面是一个简单的示例，演示了如何定义一个函数并调用它：

def greet(name):
    """This function greets the person with the given name."""
    print("Hello, " + name + "!")

# 调用函数
greet("Alice")  # 输出：Hello, Alice!

函数的参数传递

位置参数：
位置参数是最常见的参数传递方式，它按照定义时的顺序将参数传递给函数。调用函数时，传递的参数数量和顺序必须与函数定义时的参数数量和顺序一致。
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def greet(name, message):
    print(f"{message}, {name}!")

# 调用函数
greet("Alice", "Hello")  # 输出：Hello, Alice!

关键字参数：
关键字参数允许在调用函数时使用参数名来传递参数，可以无需考虑参数的顺序。在函数定义时，可以使用 **kwargs 来表示一个字典，其中包含了所有额外的关键字参数。
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def greet(**kwargs):
    for name, message in kwargs.items():
        print(f"{message}, {name}!")

# 调用函数
greet(Alice="Hello", Bob="Hi", Charlie="Hey")  # 输出：Hello, Alice! Hi, Bob! Hey, Charlie!

默认参数：
默认参数允许在定义函数时为参数指定默认值，如果调用函数时未提供该参数的值，则会使用默认值。
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def greet(name, message="Hello"):
    print(f"{message}, {name}!")

# 调用函数
greet("Alice")  # 输出：Hello, Alice!
greet("Bob", "Hi")  # 输出：Hi, Bob!

可变数量参数：
可变数量参数允许函数接受任意数量的参数。在函数定义时，可以使用 *args 来表示一个元组，其中包含了所有额外的位置参数。
可变数量参数也被称为不定长参数，因为它们允许函数接受任意数量的参数，而不需要事先确定参数的数量。在 Python 中，可变数量参数使用 *args 来表示，它将额外的位置参数收集到一个元组中。这使得函数能够处理不同数量的参数，而不必为每种情况都定义不同的函数签名。
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def greet(*names):
    for name in names:
        print(f"Hello, {name}!")

# 调用函数
greet("Alice", "Bob", "Charlie")  # 输出：Hello, Alice! Hello, Bob! Hello, Charlie!

什么是变量的作用域？

局部作用域（Local Scope）：局部作用域是指在函数内部定义的变量，只能在函数内部被访问。这意味着它们的生命周期仅限于函数的执行期间。
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def my_function():
    x = 10  # x 是局部变量
    print(x)

my_function()  # 输出：10
print(x)  # 报错，x 在函数外部不可访问

全局作用域（Global Scope）：全局作用域是指在模块顶层定义的变量，可以在模块中的任何地方被访问。
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x = 10  # 全局变量

def my_function():
    print(x)  # 函数中可以访问全局变量

my_function()  # 输出：10
print(x)  # 输出：10

嵌套作用域（Enclosing Scope）：嵌套作用域是指在嵌套函数中访问的变量，例如一个函数内部包含另一个函数。内部函数可以访问外部函数中的变量，但外部函数无法访问内部函数的变量。

def outer_function():
    x = 10  # 外部函数的局部变量
    def inner_function():
        print(x)  # 内部函数可以访问外部函数的变量
    inner_function()

outer_function()  # 输出：10

内置作用域（Built-in Scope）：内置作用域是指 Python 中预先定义的一些内置函数和对象，例如 print()、len() 等。这些内置函数和对象可以在任何地方被访问。

print("Hello, world!")  # 内置函数在任何地方都可以访问

函数的特殊形式

匿名函数（lambda 函数）：
匿名函数是一种特殊的函数形式，它使用 lambda 关键字来创建，通常用于简单的函数操作。它们可以在需要函数对象的任何地方使用，并且通常用于作为参数传递给高阶函数。

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# lambda 函数的语法：lambda parameters: expression
# 创建一个简单的匿名函数，计算两个数的和
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5))  # 输出：8

# 在排序函数中使用 lambda 函数
pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])  # 按元组中的第二个元素排序
print(pairs)  # 输出：[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

生成器函数：
生成器函数是一种特殊的函数形式，它使用 yield 关键字来生成一个值序列。当调用生成器函数时，它会返回一个生成器对象，可以逐个地产生值而不必一次性生成所有值，从而节省内存空间。

# 定义一个简单的生成器函数，生成斐波那契数列
def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

# 调用生成器函数，返回一个生成器对象
fib_gen = fibonacci()

# 逐个生成斐波那契数列的值
for i in range(10):
    print(next(fib_gen))  # 通过 next() 函数获取下一个值

递归函数
递归是一种常见的问题解决技巧，通常用于解决可以被拆解为更小相同问题的问题。递归函数在问题的解决过程中，通过逐步缩小问题的规模，最终达到一个简单的基本情况，然后开始回溯，将所有解决子问题的结果合并为最终的解决方案。
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def factorial(n):
    if n == 0:  # 基本情况：0 的阶乘为 1
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)  # 递归调用自身，缩小问题规模

# 调用递归函数
result = factorial(5)
print(result)  # 输出：120