目录

一、函数

1.1 函数是什么

1.2 语法格式

1.3 函数参数

1.4 函数的返回值

1.5 变量作用域

1.6 函数的执行过程

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


一、函数

1.1 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 .
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
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 .

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.
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' )

就像昆虫记里面,必须先念诗才能成尊。

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 :
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)
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 .

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)
  • 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 函数的返回值

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)

calcSum(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.
一个函数中可以有多个 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()

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 , 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 函数的执行过程

  • 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 , 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
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.
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?
显然是不同的。

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 .
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 . factor 函数内部 , 又调用了 factor 自身 .
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. n 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.
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 .
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))

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 . 大家在练习的过程中再反复加深对于函数的理解 .
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