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  • Python3 函数

    数据类型转换

    Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数,比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数:

    >>> int('123')
    123
    >>> int(12.34)
    12
    >>> float('12.34')
    12.34
    >>> str(1.23)
    '1.23'
    >>> str(100)
    '100'
    >>> bool(1)
    True
    >>> bool('')
    False

    在Python中,定义一个函数要使用def语句,依次写出函数名括号、括号中的参数冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回。

    在Python交互环境中定义函数时,注意Python会出现...的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到>>>提示符下。

    如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了,那么,可以在该文件的当前目录下启动Python解释器,用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数,注意abstest是文件名(不含.py扩展名):


     

    空函数

    如果想定义一个什么事也不做的空函数,可以用pass语句:

    def nop():
        pass

    pass语句什么都不做,那有什么用?实际上pass可以用来作为占位符,比如现在还没想好怎么写函数的代码,就可以先放一个pass,让代码能运行起来。

    pass还可以用在其他语句里,比如:

    if age >= 18:
        pass

    缺少了pass,代码运行就会有语法错误。

    参数检查

    调用函数时,如果参数个数不对,Python解释器会自动检查出来,并抛出TypeError

    但是如果参数类型不对,Python解释器就无法帮我们检查

    当传入了不恰当的参数时,内置函数abs会检查出参数错误,而我们定义的my_abs没有参数检查,会导致if语句出错,出错信息和abs不一样。所以,这个函数定义不够完善。

    让我们修改一下my_abs的定义,对参数类型做检查,只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现:

    def my_abs(x):
        if not isinstance(x, (int, float)):
            raise TypeError('bad operand type')
        if x >= 0:
            return x
        else:
            return -x

    返回多个值

    函数可以返回多个值吗?答案是肯定的,返回值是一个tuple

    默认参数

    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

    一是必选参数默认参数,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。

    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。

    定义可变参数和定义一个listtuple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。

    如果已经有一个list或者tuple,Python允许你在listtuple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

    关键字参数

    关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

    def person(name, age, **kw):
        print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
    
    >>>person('Michael', 30)
    name: Michael age: 30 other: {}
    
    >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
    >>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
    name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
    
    >>> 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

    如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,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

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

    >>> 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有默认值,调用时,可不传入city参数。

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

    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tupledict,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。

    注意定义可变参数和关键字参数的语法:

    *args可变参数,args接收的是一个tuple;

    **kw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。

    递归函数

    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

    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。

    内容总结参考:http://www.liaoxuefeng.com/

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/itzhazha/p/6509661.html
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