1. 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。
示例一:求数列的和,不使用函数
# 1. 求 1 - 100 的和
=
i (, ):
+= i
()
=
i (, ):
+= i
()
=
i (, ):
+= i
()
Python 函数是重复使用的代码片段,用于封装逻辑。通过 def 定义,调用时传入实参匹配形参。支持返回值、默认参数及关键字参数。变量分为局部与全局作用域,递归需设定结束条件防止栈溢出。链式与嵌套调用增强灵活性。

编程中的函数和数学中的函数有一定的相似之处。
y = sin x,x 取不同的值,y 就会得到不同的结果。示例一:求数列的和,不使用函数
# 1. 求 1 - 100 的和
=
i (, ):
+= i
()
=
i (, ):
+= i
()
=
i (, ):
+= i
()
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。
示例二: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
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。
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
def test1():
print('hello')
# 如果光是定义函数,而不调用,则不会执行。
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')
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。
代码示例
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
print(sum)
calcSum(1, 100)
calcSum(300, 400)
calcSum(1, 1000)
在这个例子里:
beg 和 end 是函数的形参1, 100 / 300, 400 是函数的实参当执行 calcSum(1, 100) 时,相当于 beg = 1,end = 100,函数内部就可以针对 1-100 进行运算。
当执行 calcSum(300, 400) 时,相当于 beg = 300,end = 400,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:
注意:
def test(a, b, c):
print(a, b, c)
test(10) # 报错:缺少 2 个必要的位置参数 'b' 和 'c'
报错信息如下:
TypeError: test() missing 2 required positional arguments: 'b' and 'c'
def test(a):
print(a)
test(10)
test('hello')
test(True)
运行结果如下:[图片]
函数的参数可以视为函数的'输入',函数的返回值则是函数的'输出'。
我们可以把函数想象成一个工厂:
写法一:函数内部直接打印
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
print(sum)
calcSum(1, 100)
运行结果如下:[图片]
写法二:返回结果,由调用者处理
def calcSum(beg, end):
sum = 0
for i in range(beg, end + 1):
sum += i
return sum
result = calcSum(1, 100)
print(result)
运行结果如下:[图片]
原则上,我们一般倾向于第二种写法,因为它遵循'逻辑和用户交互分离'的编程原则。
# 判断是否上奇数
def isOdd(num):
if num % 2 == 0:
return False
else:
return True
result = isOdd(10)
print(result)
运行结果如下:[图片]
def isOdd(num):
if num % 2 == 0:
return False
return True
result = isOdd(10)
print(result)
如果 num 是偶数,进入 if 之后触发 return False,就不会继续执行 return True。
运行结果如下:[图片]
, 来分割多个返回值。def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
a, b = getPoint()
print(a, b)
运行结果如下:[图片]
_ 来忽略不想要的返回值。def getPoint():
x = 10
y = 20
return x, y
_, b = getPoint()
运行结果如下:[图片]
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。
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)
报错:
NameError: name 'x' is not defined
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}')
运行结果如下:[图片]
注意:
x = 20
def test():
print(f'x = {x}')
test()
运行结果如下:[图片]
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}')
运行结果如下:[图片]
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。
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}')
运行结果如下:[图片]
return 语句),则回到函数调用位置,继续往下执行。代码示例:
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")
运行结果如下:[图片]
这个过程还可以使用 PyCharm 自带的调试器来观察。
Step Into (F7) 功能可以逐行执行代码。代码示例:
# 判定是否是奇数
def isOdd(num):
if num % 2 == 0:
return False
else:
return True
result = isOdd(10)
print(result)
实际上也可以进行简化:
print(isOdd(10))
运行结果如下:[图片]
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。
函数内部还可以调用其他的函数,这个动作称为'嵌套调用'。
代码示例:
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()
test 函数内部调用了 print 函数,这里就属于嵌套调用。
运行结果如下:[图片]
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。
代码示例:
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()
运行结果如下:[图片]
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()
运行结果如下:[图片]
注意: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。代码示例:
def a():
num1 = 10
print("函数 a")
def b():
num2 = 20
a()
print("函数 b")
def c():
num3 = 30
b()
print("函数 c")
def d():
num4 = 40
c()
print("函数 d")
d()
选择不同的栈帧,就可以看到各自栈帧中的局部变量。如下所示:[图片]
思考:上述代码,a, b, c, d 函数中的局部变量名各不相同。如果变量名是相同的,比如都是 num,那么这四个函数中的 num 是属于同一个变量,还是不同变量呢?
答案:是不同的变量。即使四个函数中都使用相同的变量名 num,它们仍然是完全独立的变量,互不影响。
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)
运行结果如下:[图片]
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
if n == 1 就是结束条件,当 n 为 1 的时候,递归就结束了。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)
报错:
RecursionError: maximum recursion depth exceeded
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:
递归的缺点:
实际开发的时候,使用递归要慎重!
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))
运行结果如下:[图片]
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。
注意:带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面。
错误代码示例:
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))
报错:
SyntaxError: non-default argument follows default argument
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)
运行结果如下:[图片]
形如上述 test(x=10, y=20) 这样的操作,即为关键字参数。
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:
在后续的编程中,会广泛的使用到函数,所以需要反复加深对于函数的理解。

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