Python基础语法(3)上

函数

函数是什么

编程中的函数和数学中的函数有一定的相似之处.

数学上的函数，比如 y = sin x，x 取不同的值，y 就会得到不同的结果

编程中的函数是一段可以被重复使用的代码片段

代码示例：求数列的和，不使用函数

# 1. 求 1 - 100 的和
theSum = 0
for i in range(1, 101):
    theSum += i
print(theSum)
# 2. 求 300 - 400 的和
theSum = 0
for i in range(300, 401):
    theSum += i
print(theSum)
# 3. 求 1 - 1000 的和
theSum = 0
for i in range(1, 1001):
    theSum += i
print(theSum)

可以发现，这几组代码基本是相似的，只有一点点差异，可以把重复代码提取出来，做成一个函数

实际开发中, 复制粘贴是一种不太好的策略，实际开发的重复代码可能存在几十份甚至上百份

一旦这个重复代码需要被修改，那就得改几十次，非常不便于维护

代码示例：求数列的和，使用函数

# 定义函数
def calcSum(beg, end):
    sum = 0
    for i in range(beg, end + 1):
        sum += i
    print(sum)

# 调用函数
sum(1, 100)
sum(300, 400)
sum(1, 1000)

可以明显看到，重复的代码已经被消除了

语法格式

创建函数/定义函数

def 函数名(形参列表): #形参列表中，可以有多个形参，多个形参之间使用','分割。
函数体
return 返回值函数的返回值，函数执行到return就意味着执行完了，return后面的值，就是函数的返回值，return语句并不是必须的，可以有也可以没有。

调用函数/使用函数

函数名(实参列表) // 不考虑返回值，实际参数，简称实参，此处写的实参的个数要和形参的个数匹配

返回值 = 函数名(实参列表) // 考虑返回值

函数定义并不会执行函数体内容，必须要调用才会执行，调用几次就会执行几次

def test1():

print('hello')

# 如果光是定义函数，而不调用，则不会执行

函数必须先定义，再使用

test3() # 还没有执行到定义，就先执行调用了，此时就会报错

def test3():

print('hello')

动漫里释放技能之前，需要大喊招式的名字，就是 "先定义，再使用"

PEP8是Python中一套非常流行的编程规范

函数参数

在函数定义的时候，可以在 ( ) 中指定 "形式参数" (简称形参)，然后在调用的时候，由调用者把 "实际参数" (简称实参) 传递进去

这样就可以做到一份函数，针对不同的数据进行计算处理

考虑前面的代码案例：

def calcSum(beg, end):

sum = 0

for i in range(beg, end + 1):

sum += i

print(sum)

sum(1, 100)

sum(300, 400)

sum(1, 1000)

上面的代码中，beg, end 就是函数的形参，1, 100 / 300, 400 就是函数的实参

在执行 sum(1, 100) 的时候，就相当于 beg = 1，end = 100，然后在函数内部就可以针对 1- 100 进行运算

在执行 sum(300, 400) 的时候，就相当于 beg = 300，end = 400，然后在函数内部就可以针对 300-400 进行运算

实参和形参之间的关系，就像签合同一样

甲方，乙方这就相当于形参，汤老湿、蔡徐坤就是实参

def 签合同(甲方, 乙方):

合同内容....

签合同('汤老湿', '蔡徐坤')

签合同('汤老湿', '鹿晗')

签合同('汤老湿', '吴磊')

注意：

一个函数可以有一个形参，也可以有多个形参，也可以没有形参

一个函数的形参有几个，那么传递实参的时候也得传几个，保证个数要匹配

def test(a, b, c):

print(a, b, c)

test(10)

在C++和Java里面，不光要求形参和实参的个数匹配，还要求类型也要匹配，和 C++ / Java 不同，Python 是动态类型的编程语言，函数的形参不必指定参数类型。换句话说，一个函数可以支持多种不同类型的参数

def test(a):

print(a)

test(10)

test('hello')

test(True)

函数返回值

函数的参数可以视为是函数的 "输入"，则函数的返回值，就可以视为是函数的 "输出"

此处的 "输入"，"输出" 是更广义的输入输出，不是单纯指通过控制台输入输出

我们可以把函数想象成一个 "工厂"，工厂需要买入原材料，进行加工，并生产出产品

函数的参数就是原材料，函数的返回值就是生产出的产品

下列代码

def calcSum(beg, end):

sum = 0

for i in range(beg, end + 1):

sum += i

print(sum)

calc(1, 100)

可以转换成

def calcSum(beg, end):

sum = 0

for i in range(beg, end + 1):

sum += i

return sum

result = calcSum(1, 100)

print(result)

这两个代码的区别就在于，前者直接在函数内部进行了打印，后者则使用 return 语句把结果返回给函数调用者，再由调用者负责打印

我们一般倾向于第二种写法.

实际开发中我们的一个通常的编程原则，是 "逻辑和用户交互分离"，而第一种写法的函数中，既包含了计算逻辑，又包含了和用户交互(打印到控制台上)。这种写法是不太好的, 如果后续我们需要的是把计算结果保存到文件中，或者通过网络发送，或者展示到图形化界面里，那么第一种写法的函数，就难以胜任了

而第二种写法则专注于做计算逻辑，不负责和用户交互，那么就很容易把这个逻辑搭配不同的用户交互代码，来实现不同的效果

让逻辑和交互界面分离，进一步的好处，就叫做“解耦合”。

一个函数中可以有多个 return 语句

def text():
return 1
return 2

这种情况不算有多个return语句

# 判定是否是奇数

def isOdd(num):

if num % 2 == 0:

return False

else:

return True

result = isOdd(10)

print(result)

执行到 return 语句，函数就会立即执行结束，回到调用位置

# 判定是否是奇数

def isOdd(num):

if num % 2 == 0:

return False

return True

result = isOdd(10)

print(result)

如果 num 是偶数，则进入 if 之后，就会触发 return False ，也就不会继续执行 return True

一个函数是可以一次返回多个返回值的使用，来分割多个返回值

def getPoint():

x = 10

y = 20

return x, y

a, b = getPoint()

如果只想关注其中的部分返回值，可以使用 _ 来忽略不想要的返回值

def getPoint():

x = 10

y = 20

return x, y

_, b = getPoint()

变量作用域

观察以下代码

def getPoint():

x = 10

y = 20

return x, y

x, y = getPoint()

在这个代码中，函数内部存在 x, y，函数外部也有 x, y

但是这两组 x, y 不是相同的变量，而只是恰好有一样的名字

变量只能在所在的函数内部生效

在函数 getPoint() 内部定义的 x, y 只是在函数内部生效，一旦出了函数的范围，这两个变量就不再生效了

def getPoint():

x = 10

y = 20

return x, y

getPoint()

print(x, y)

在不同的作用域中, 允许存在同名的变量

虽然名字相同，实际上是不同的变量

x = 20

def test():

x = 10

print(f'函数内部 x = {x}')

test()

print(f'函数外部 x = {x}')

注意：

在函数内部的变量，也称为 "局部变量"

不在任何函数内部的变量，也称为 "全局变量"

如果函数内部尝试访问的变量在局部不存在，就会尝试去全局作用域中查找

x = 20

def test():

print(f'x = {x}')

test()

如果是想在函数内部，修改全局变量的值，需要使用 global 关键字声明

x = 20

def test():

global x

x = 10

print(f'函数内部 x = {x}')

test()

print(f'函数外部 x = {x}')

如果此处没有 global，则函数内部的 x = 10 就会被视为是创建一个局部变量 x，这样就和全局变量 x 不相关了

if / while / for 等代码块不会影响到变量作用域

换而言之，在 if / while / for 中定义的变量，在语句外面也可以正常使用

for i in range(1, 10):

print(f'函数内部 i = {i}')

print(f'函数外部 i = {i}')

函数执行过程

调用函数才会执行函数体代码，不调用则不会执行

函数体执行结束(或者遇到 return 语句)，则回到函数调用位置，继续往下执行

def test():

print("执行函数内部代码")

print("1111")

test()

print("2222")

test()

print("3333")

这个过程还可以使用 PyCharm 自带的调试器来观察

点击行号右侧的空白，可以在代码中插入断点

右键，Debug，可以按照调试模式执行代码，每次执行到断点，程序都会暂停下来

使用 Step Into (F7) 功能可以逐行执行代码

链式调用

前面的代码很多都是写作

# 判定是否是奇数

def isOdd(num):

if num % 2 == 0:

return False

else:

return True

result = isOdd(10)

print(result)

实际上也可以简化写作

print(isOdd(10))

把一个函数的返回值，作为另一个函数的参数，这种操作称为链式调用，链式调用的时候，不要嵌套的层次太深，会影响可读性。

嵌套调用

函数内部还可以调用其他的函数，这个动作称为 "嵌套调用"

def test():

print("执行函数内部代码")

test 函数内部调用了 print 函数，这里就属于嵌套调用

一个函数里面可以嵌套调用任意多个函数

函数嵌套的过程是非常灵活的

def a():

print("函数 a")

def b():

print("函数 b")

a()

def c():

print("函数 c")

b()

def d():

print("函数 d")

c()

d()

如果把代码稍微调整，打印结果则可能发生很大变化

def a():

print("函数 a")

def b():

a()

print("函数 b")

def c():

b()

print("函数 c")

def d():

c()

print("函数 d")

d()

注意体会上述代码的执行顺序，可以通过画图的方式来理解

函数之间的调用关系，在 Python 中会使用一个特定的数据结构来表示，称为函数调用栈，每次函数调用，都会在调用栈里新增一个元素，称为栈帧

可以通过 PyCharm 调试器看到函数调用栈和栈帧

在调试状态下，PyCharm 左下角一般就会显示出函数调用栈

每个函数的局部变量，都包含在自己的栈帧中，调试器的左下角，能够看到函数之间的调用栈，调用栈里面描述了当前这个代码的函数之间调用关系是啥，每一层这个调用关系就称为“函数的栈帧”，每个函数的局部变量就是在这个栈帧中体现的。

每一层栈帧，选中了之后，都能看到里面的局部变量，每个函数的局部变量就保存在对应的栈帧中。

调用函数则生成对应的栈帧，函数结束，则对应的栈帧消亡，里面的局部变量也就没了。

函数递归

递归是嵌套调用中的一种特殊情况，即一个函数嵌套调用自己

代码示例：递归计算 5!

def factor(n):

if n == 1:

return 1

return n * factor(n - 1)

result = factor(5)

print(result)

上述代码中，就属于典型的递归操作，在 factor 函数内部，又调用了 factor 自身

注意：递归代码务必要保证存在递归结束条件

比如 if n == 1 就是结束条件。当 n 为 1 的时候，递归就结束了

每次递归的时候，要保证函数的实参是逐渐逼近结束条件的

如果上述条件不能满足，就会出现 "无限递归"。这是一种典型的代码错误

def factor(n):

return n * factor(n - 1)

result = factor(5)

print(result)

如前面所描述，函数调用时会在函数调用栈中记录每一层函数调用的信息

但是函数调用栈的空间不是无限大的，如果调用层数太多，就会超出栈的最大范围，导致出现问题

递归的优点

递归类似于 "数学归纳法"，明确初始条件，和递推公式，就可以解决一系列的问题

递归代码往往代码量非常少

递归的缺点

递归代码往往难以理解，很容易超出掌控范围

递归代码容易出现栈溢出的情况

递归代码往往可以转换成等价的循环代码，并且通常来说循环版本的代码执行效率要略高于递归版本

实际开发的时候，使用递归要慎重!

参数默认值

Python 中的函数，可以给形参指定默认值

带有默认值的参数，可以在调用的时候不传参

代码示例：计算两个数字的和

def add(x, y, debug=False):

if debug:

print(f'调试信息: x={x}, y={y}')

return x + y

print(add(10, 20))

print(add(10, 20, True))

此处 debug=False 即为参数默认值。当我们不指定第三个参数的时候，默认 debug 的取值即为 False

带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面

def add(x, debug=False, y):

if debug:

print(f'调试信息: x={x}, y={y}')

return x + y

print(add(10, 20))

关键字参数

在调用函数的时候，需要给函数指定实参。一般默认情况下是按照形参的顺序，来依次传递实参的

但是我们也可以通过关键字参数，来调整这里的传参顺序，显式指定当前实参传递给哪个形参

def test(x, y):

print(f'x = {x}')

print(f'y = {y}')

test(x=10, y=20)

test(y=100, x=200)

形如上述 test(x=10, y=20) 这样的操作，即为关键字参数

小结

函数是编程语言中的一个核心语法机制，Python 中的函数和大部分编程语言中的函数功能都是基本类似的。我们当下最关键要理解的主要就是三个点：

函数的定义

函数的调用

函数的参数传递

我们在后续的编程中，会广泛的使用到函数。大家在练习的过程中再反复加深对于函数的理解。