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  • Python---8函数(函数的参数&递归函数)

     一、函数的参数

    Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码。

    1、位置参数  a(b,c)【b,c必须输入,不输入报错】

    我们先写一个计算x2的函数:

    def power(x):
        return x * x
    

    对于power(x)函数,参数x就是一个位置参数。

    当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x

    >>> power(5)
    25
    >>> power(15)
    225
    

    现在,如果我们要计算x3怎么办?可以再定义一个power3函数,但是如果要计算x4、x5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。

    你也许想到了,可以把power(x)修改为power(x, n),用来计算xn,说干就干:

    def power(x, n):
        s = 1
        while n > 0:
            n = n - 1
            s = s * x
        return s
    

    对于这个修改后的power(x, n)函数,可以计算任意n次方:

    >>> power(5, 2)
    25
    >>> power(5, 3)
    125
    

    修改后的power(x, n)函数有两个参数:xn,这两个参数都是位置参数,调用函数时,传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数xn

    2、默认参数  a(a,b=1)

    新的power(x, n)函数定义没有问题,但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用:

    >>> power(5)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'
    输入:   输出:

    Python的错误信息很明确:调用函数power()缺少了一个位置参数n

    这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:

    def power(x, n=2):
        s = 1
        while n > 0:
            n = n - 1
            s = s * x
        return s
    

    这样,当我们调用power(5)时,相当于调用power(5, 2)

    >>> power(5)
    25
    >>> power(5, 2)
    25
    

    对于n > 2的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)

    输入:  输出:

    从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:

    一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错;

    二是如何设置默认参数:当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

    使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。

    举个例子,我们写个一年级小学生注册的函数,需要传入namegender两个参数:

    def enroll(name, gender):
        print('name:', name)
        print('gender:', gender)
    

    这样,调用enroll()函数只需要传入两个参数:

    >>> enroll('Sarah', 'F')
    name: Sarah
    gender: F
    

    如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办?这样会使得调用函数的复杂度大大增加。

    我们可以把年龄和城市设为默认参数:

    def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
        print('name:', name)
        print('gender:', gender)
        print('age:', age)
        print('city:', city)
    

    这样,大多数学生注册时不需要提供年龄和城市,只提供必须的两个参数:

    >>> enroll('Sarah', 'F')
    name: Sarah
    gender: F
    age: 6
    city: Beijing
    

    只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息

    enroll('Bob', 'M', 7)
    enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
    

    可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。

    输入:  输出:

    可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。

    有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是,除了namegender这两个参数外,最后1个参数应用在参数age上,city参数由于没有提供,仍然使用默认值。

    也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin'),意思是,city参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。

    默认参数很有用,但使用不当,也会掉坑里。默认参数有个最大的坑,演示如下:

    先定义一个函数,传入一个list,添加一个END再返回:

    def add_end(L=[]):
        L.append('END')
        return L
    

    当你正常调用时,结果似乎不错:

    >>> add_end([1, 2, 3])
    [1, 2, 3, 'END']
    >>> add_end(['x', 'y', 'z'])
    ['x', 'y', 'z', 'END']
    

    当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:

    >>> add_end()
    ['END']
    

    但是,再次调用add_end()时,结果就不对了:

    >>> add_end()
    ['END', 'END']
    >>> add_end()
    ['END', 'END', 'END']
    

    很多初学者很疑惑,默认参数是[],但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。

    原因解释如下:

    Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[],因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]了。

     定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

    要修改上面的例子,我们可以用None这个不变对象来实现:

    def add_end(L=None):
        if L is None:
            L = []
        L.append('END')
        return L
    

    现在,无论调用多少次,都不会有问题:

    >>> add_end()
    ['END']
    >>> add_end()
    ['END']
    

    设计strNone这样的不变对象原因:不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。

    3、可变参数  a(*b)【b实际调用是list/tuple】

    在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个。

    我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……。

    要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下:

    def calc(numbers):
        sum = 0
        for n in numbers:
            sum = sum + n * n
        return sum
    

    但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple:

    >>> calc([1, 2, 3])
    14
    >>> calc((1, 3, 5, 7))
    84

    如果利用可变参数,调用函数的方式可以简化成这样:

    >>> calc(1, 2, 3)
    14
    >>> calc(1, 3, 5, 7)
    84

    所以,我们把函数的参数改为可变参数:

    def calc(*numbers):
        sum = 0
        for n in numbers:
            sum = sum + n * n
        return sum

    定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数(不超过2个,超过报错),包括0个参数:

    >>> calc(1, 2)
    5
    >>> calc()
    0

    如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做:

    >>> nums = [1, 2, 3]
    >>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
    14

      

    这种写法当然是可行的,问题是太繁琐,所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去

    >>> nums = [1, 2, 3]
    >>> calc(*nums)
    14

    *nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。

    4、关键字参数  a(**b)【b实际是dict】

    可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:

    def person(name, age, **kw):
        print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

    函数person除了必选参数nameage外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数:

    >>> person('Michael', 30)
    name: Michael age: 30 other: {}

    也可以传入任意个数的关键字参数:

    >>> person('Bob', 35, city='Beijing')
    name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
    >>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
    name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}

    关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person函数里,我们保证能接收到nameage这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

    先声明一个dict
    >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} >>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job']) name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

    当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:

    >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
    >>> person('Jack', 24, **extra)
    name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

    **extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra

    5、命名关键字参数  a(a,b,*,c,d)[c,d就是位置参数,必须输入dict], 

     a(a,b,*args,c,d)[可变参数只输入值,c,d就是位置参数,必须输入dict]

    对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw检查。

    仍以person()函数为例,我们希望检查是否有cityjob参数:

    def person(name, age, **kw):
        if 'city' in kw:
            # 有city参数
            pass
        if 'job' in kw:
            # 有job参数
            pass
        print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

    但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:

    >>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
    输出:

    1)如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,在关键字参数前面,增加一个*参数,例如,只接收cityjob作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:

    def person(name, age, *, city, job):
        print(name, age, city, job)

    调用方式如下:

    >>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
    Jack 24 Beijing Engineer

    和关键字参数**kw不同,命名关键字参数需要一个特殊分隔符**后面的参数被视为命名关键字参数。

    输入:

    输出: 

    2)如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*

    def person(name, age, *args, city, job):
        print(name, age, args, city, job)

    输入:

    输出:

    调用时,命名关键字参数必须传入参数名,形成键值对的格式,这和位置参数不同,即:city='BJ',job='Engineer'格式。

    而可变参数只能输入值,不能是键值对方式,否则key未声明

    如果没有传入参数名,调用将报错:由于调用时缺少参数名cityjob,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()函数仅接受2个位置参数。

    >>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given

    ====》因此,命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用为一个*的参数方法:

    def person(name, age, *, city='Beijing', job):
        print(name, age, city, job)

    由于命名关键字参数city具有默认值,调用时,可不传入city参数:

    >>> person('Jack', 24, job='Engineer')
    Jack 24 Beijing Engineer

    使用命名关键字参数时,要特别注意,如果没有可变参数,就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:

    def person(name, age, city, job):
        # 缺少 *,city和job被视为位置参数
        pass

    ===》小结:

     正确输入1:

     正确输入2:

     正确输入3: 

     正确输出:

     ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    错误输入1:  

    错误输出1:

    错误输入2:

    错误输出2:

    错误输入3:

          

          

    错误 输出3:

    错误输入4:

    错误输出4:

    6、参数组合

    在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

    比如定义一个函数,包含上述若干种参数:

    def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
        print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
    
    def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
        print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

    在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

    >>> f1(1, 2)
    a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
    >>> f1(1, 2, c=3)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
    >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
    a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
    >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
    >>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
    a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

    注意:关键字参数**kw,后面不可以接别的参数。只能放在最后一项。

    如输入:  

    输出:

    最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用上述函数:

    >>> args = (1, 2, 3, 4)
    >>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
    >>> f1(*args, **kw)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
    >>> args = (1, 2, 3)
    >>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
    >>> f2(*args, **kw)
    a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

    所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。

     虽然可以组合多达5种参数,但不要同时使用太多的组合,否则函数接口的可理解性很差。

    函数的参数

    阅读: 604993

    定义函数的时候,我们把参数的名字和位置确定下来,函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了,函数内部的复杂逻辑被封装起来,调用者无需了解。

    Python的函数定义非常简单,但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外,还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数,使得函数定义出来的接口,不但能处理复杂的参数,还可以简化调用者的代码。

    位置参数

    我们先写一个计算x2的函数:

    def power(x):
        return x * x
    

    对于power(x)函数,参数x就是一个位置参数。

    当我们调用power函数时,必须传入有且仅有的一个参数x

    >>> power(5)
    25
    >>> power(15)
    225
    

    现在,如果我们要计算x3怎么办?可以再定义一个power3函数,但是如果要计算x4、x5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。

    你也许想到了,可以把power(x)修改为power(x, n),用来计算xn,说干就干:

    def power(x, n):
        s = 1
        while n > 0:
            n = n - 1
            s = s * x
        return s
    

    对于这个修改后的power(x, n)函数,可以计算任意n次方:

    >>> power(5, 2)
    25
    >>> power(5, 3)
    125
    

    修改后的power(x, n)函数有两个参数:xn,这两个参数都是位置参数,调用函数时,传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数xn

    默认参数

    新的power(x, n)函数定义没有问题,但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用:

    >>> power(5)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n'
    

    Python的错误信息很明确:调用函数power()缺少了一个位置参数n

    这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:

    def power(x, n=2):
        s = 1
        while n > 0:
            n = n - 1
            s = s * x
        return s
    

    这样,当我们调用power(5)时,相当于调用power(5, 2)

    >>> power(5)
    25
    >>> power(5, 2)
    25
    

    而对于n > 2的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)

    从上面的例子可以看出,默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时,有几点要注意:

    一是必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错(思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面);

    二是如何设置默认参数。

    当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

    使用默认参数有什么好处?最大的好处是能降低调用函数的难度。

    举个例子,我们写个一年级小学生注册的函数,需要传入namegender两个参数:

    def enroll(name, gender):
        print('name:', name)
        print('gender:', gender)
    

    这样,调用enroll()函数只需要传入两个参数:

    >>> enroll('Sarah', 'F')
    name: Sarah
    gender: F
    

    如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办?这样会使得调用函数的复杂度大大增加。

    我们可以把年龄和城市设为默认参数:

    def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
        print('name:', name)
        print('gender:', gender)
        print('age:', age)
        print('city:', city)
    

    这样,大多数学生注册时不需要提供年龄和城市,只提供必须的两个参数:

    >>> enroll('Sarah', 'F')
    name: Sarah
    gender: F
    age: 6
    city: Beijing
    

    只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息:

    enroll('Bob', 'M', 7)
    enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
    

    可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。

    有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是,除了namegender这两个参数外,最后1个参数应用在参数age上,city参数由于没有提供,仍然使用默认值。

    也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin'),意思是,city参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。

    默认参数很有用,但使用不当,也会掉坑里。默认参数有个最大的坑,演示如下:

    先定义一个函数,传入一个list,添加一个END再返回:

    def add_end(L=[]):
        L.append('END')
        return L
    

    当你正常调用时,结果似乎不错:

    >>> add_end([1, 2, 3])
    [1, 2, 3, 'END']
    >>> add_end(['x', 'y', 'z'])
    ['x', 'y', 'z', 'END']
    

    当你使用默认参数调用时,一开始结果也是对的:

    >>> add_end()
    ['END']
    

    但是,再次调用add_end()时,结果就不对了:

    >>> add_end()
    ['END', 'END']
    >>> add_end()
    ['END', 'END', 'END']
    

    很多初学者很疑惑,默认参数是[],但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。

    原因解释如下:

    Python函数在定义的时候,默认参数L的值就被计算出来了,即[],因为默认参数L也是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L的内容,则下次调用时,默认参数的内容就变了,不再是函数定义时的[]了。

     定义默认参数要牢记一点:默认参数必须指向不变对象!

    要修改上面的例子,我们可以用None这个不变对象来实现:

    def add_end(L=None):
        if L is None:
            L = []
        L.append('END')
        return L
    

    现在,无论调用多少次,都不会有问题:

    >>> add_end()
    ['END']
    >>> add_end()
    ['END']
    

    为什么要设计strNone这样的不变对象呢?因为不变对象一旦创建,对象内部的数据就不能修改,这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外,由于对象不变,多任务环境下同时读取对象不需要加锁,同时读一点问题都没有。我们在编写程序时,如果可以设计一个不变对象,那就尽量设计成不变对象。

    可变参数

    在Python函数中,还可以定义可变参数。顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的,可以是1个、2个到任意个,还可以是0个。

    我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……。

    要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下:

    def calc(numbers):
        sum = 0
        for n in numbers:
            sum = sum + n * n
        return sum
    

    但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple:

    >>> calc([1, 2, 3])
    14
    >>> calc((1, 3, 5, 7))
    84
    

    如果利用可变参数,调用函数的方式可以简化成这样:

    >>> calc(1, 2, 3)
    14
    >>> calc(1, 3, 5, 7)
    84
    

    所以,我们把函数的参数改为可变参数:

    def calc(*numbers):
        sum = 0
        for n in numbers:
            sum = sum + n * n
        return sum
    

    定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数:

    >>> calc(1, 2)
    5
    >>> calc()
    0
    

    如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做:

    >>> nums = [1, 2, 3]
    >>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
    14
    

    这种写法当然是可行的,问题是太繁琐,所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号,把list或tuple的元素变成可变参数传进去:

    >>> nums = [1, 2, 3]
    >>> calc(*nums)
    14
    

    *nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。

    关键字参数

    可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例:

    def person(name, age, **kw):
        print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
    

    函数person除了必选参数nameage外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数:

    >>> person('Michael', 30)
    name: Michael age: 30 other: {}
    

    也可以传入任意个数的关键字参数:

    >>> person('Bob', 35, city='Beijing')
    name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
    >>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
    name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
    

    关键字参数有什么用?它可以扩展函数的功能。比如,在person函数里,我们保证能接收到nameage这两个参数,但是,如果调用者愿意提供更多的参数,我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能,除了用户名和年龄是必填项外,其他都是可选项,利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。

    和可变参数类似,也可以先组装出一个dict,然后,把该dict转换为关键字参数传进去:

    >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
    >>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
    name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
    

    当然,上面复杂的调用可以用简化的写法:

    >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
    >>> person('Jack', 24, **extra)
    name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
    

    **extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra

    命名关键字参数

    对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw检查。

    仍以person()函数为例,我们希望检查是否有cityjob参数:

    def person(name, age, **kw):
        if 'city' in kw:
            # 有city参数
            pass
        if 'job' in kw:
            # 有job参数
            pass
        print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
    

    但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数:

    >>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
    

    如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收cityjob作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:

    def person(name, age, *, city, job):
        print(name, age, city, job)
    

    和关键字参数**kw不同,命名关键字参数需要一个特殊分隔符**后面的参数被视为命名关键字参数。

    调用方式如下:

    >>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
    Jack 24 Beijing Engineer
    

    如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了:

    def person(name, age, *args, city, job):
        print(name, age, args, city, job)
    

    命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错:

    >>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
    

    由于调用时缺少参数名cityjob,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()函数仅接受2个位置参数。

    命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:

    def person(name, age, *, city='Beijing', job):
        print(name, age, city, job)
    

    由于命名关键字参数city具有默认值,调用时,可不传入city参数:

    >>> person('Jack', 24, job='Engineer')
    Jack 24 Beijing Engineer
    

    使用命名关键字参数时,要特别注意,如果没有可变参数,就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:

    def person(name, age, city, job):
        # 缺少 *,city和job被视为位置参数
        pass
    

    参数组合

    在Python中定义函数,可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

    比如定义一个函数,包含上述若干种参数:

    def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
        print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
    
    def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
        print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
    

    在函数调用的时候,Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。

    >>> f1(1, 2)
    a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
    >>> f1(1, 2, c=3)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
    >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
    a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
    >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
    >>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
    a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
    

    最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用上述函数:

    >>> args = (1, 2, 3, 4)
    >>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
    >>> f1(*args, **kw)
    a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
    >>> args = (1, 2, 3)
    >>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
    >>> f2(*args, **kw)
    a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}
    

    所以,对于任意函数,都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它,无论它的参数是如何定义的。

     虽然可以组合多达5种参数,但不要同时使用太多的组合,否则函数接口的可理解性很差。

     

    小结

    Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。

    默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,程序运行时会有逻辑错误!

    要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

    *args是可变参数,args接收的是一个tuple;

    **kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。

    以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:

    可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过*args传入:func(*(1, 2, 3))

    关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过**kw传入:func(**{'a': 1, 'b': 2})

    使用*args**kw是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。

    命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。

    定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*,否则定义的将是位置参数。

    二、递归函数 

    在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数

    举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出:

    fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n

    所以,fact(n)可以表示为n x fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理。

    于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

    def fact(n):
        if n==1:
            return 1
        return n * fact(n - 1)

    上面就是一个递归函数。可以试试:

    >>> fact(1)
    1
    >>> fact(5)
    120
    >>> fact(100)
    93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000

    如果我们计算fact(5),可以根据函数定义看到计算过程如下:
    ===> fact(5)
    ===> 5 * fact(4)
    ===> 5 * (4 * fact(3))
    ===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
    ===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
    ===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
    ===> 5 * (4 * (3 * 2))
    ===> 5 * (4 * 6)
    ===> 5 * 24
    ===> 120

    递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰。

    使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。可以试试fact(1000)

    >>> fact(1000)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "<stdin>", line 4, in fact
      ...
      File "<stdin>", line 4, in fact
    RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison

    解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化,事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。

    尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。

    上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式,所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式,需要多一点代码,主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中:

    def fact(n):
        return fact_iter(n, 1)
    
    def fact_iter(num, product):
        if num == 1:
            return product
        return fact_iter(num - 1, num * product)

    可以看到,return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身,num - 1num * product在函数调用前就会被计算,不影响函数调用。

    fact(5)对应的fact_iter(5, 1)的调用如下:

    ===> fact_iter(5, 1)
    ===> fact_iter(4, 5)
    ===> fact_iter(3, 20)
    ===> fact_iter(2, 60)
    ===> fact_iter(1, 120)
    ===> 120

    尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。

    遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。

    小结

    使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。

    针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。

    Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。 

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