【Python】第五弹---深入理解函数：从基础到进阶的全面解析

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

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(begin,end): sum = 0 for i in range(begin,end + 1): sum += i print(sum) # 调用函数 CalcSum(1, 100) CalcSum(300, 400) CalcSum(1, 1000)

可以明显看到, 重复的代码已经被消除了.

1.2、语法格式

创建函数/定义函数

def 函数名(形参列表): 函数体 return 返回值

调用函数/使用函数

函数名(实参列表)           // 不考虑返回值 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.

# 函数调用 test3() # 还没有执行到定义, 就先执行调用了, 此时就会报错. # 函数实现 def test3(): print('hello')

1.3、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:

# 定义函数 def CalcSum(begin,end): sum = 0 for i in range(begin,end + 1): sum += i print(sum) # 调用函数 CalcSum(1, 100) CalcSum(300, 400) CalcSum(1, 1000)

上面的代码中, begin, 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.

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)

函数有三个形参，但是调用函数时只传了一个实参，因此报错。

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)

1.4、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(begin, end): sum = 0 for i in range(begin, end + 1): sum += i print(sum) calcSum(1, 100)

可以转换成

def calcSum(begin, end): sum = 0 for i in range(begin, end + 1): sum += i return sum sum = calcSum(1, 100) print(sum)

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.

一个函数中可以有多个 return 语句

def isOdd(num): if num % 2 == 0: return False else: 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()

1.5、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 等语句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}')

1.6、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("执行函数内部代码") 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.

1.7、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.
这是一种比较常见的写法.

1.8、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")    print("执行函数内部代码")    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.

1.9、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) # 自己调用自己 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!

1.10、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)) # 使用默认值 print(add(10, 20, True)) # 不使用默认值

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): # 默认值放在没有默认值参数前面报错 if debug: print(f'调试信息: x={x}, y={y}') return x + y print(add(10, 20))

1.11、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.

1.12、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. uu们在练习的过程中再反复加深对于函数的理解.

【Python】第五弹---深入理解函数：从基础到进阶的全面解析

Ne0inhk

1、函数

1.1、函数是什么

1.2、语法格式

1.3、函数参数

1.4、函数返回值

1.5、变量作用域

1.6、函数执行过程

1.7、链式调用

1.8、嵌套调用

1.9、函数递归

1.10、参数默认值

1.11、关键字参数

1.12、小结

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