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
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。
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。
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。
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')
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。
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：
- 形参是合同里的'甲方'、'乙方'，是占位符
- 实参是具体签约的公司或个人，是实际的值
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) # 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'
- 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)
运行结果如下：[图片]
4. 函数返回值
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：
- 函数的参数就是原材料
- 函数的返回值就是生产出的产品
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。
- 第一种写法把计算逻辑和打印交互耦合在一起，后续如果需要把结果保存到文件或通过网络发送，就很难适配。
- 第二种写法只专注计算逻辑，不负责交互，更容易搭配不同的用户交互代码，实现不同效果。
- 一个函数可以有多个 return 语句
# 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]
- 执行到 return 语句，函数会立即结束
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]
- 一个函数是可以一次返回多个返回值的。可以使用
,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]
- 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()
运行结果如下：[图片]
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)
报错：
NameError: name 'x' is not defined
- 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}')
运行结果如下：[图片]
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()
运行结果如下：[图片]
- 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}')
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。
- 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}')
运行结果如下：[图片]
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。
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。
- 点击行号右侧的空白，可以在代码中插入断点。
- 右键，选择 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。
7. 链式调用
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。
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'。
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。
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)
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
- 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)
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！
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))
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
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)
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。
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
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。
