python之函数

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print('zhangtao') print('zhang') print('tao') 

普通的三行代码不算一个函数，无法重复构造。怎样才能使他重复使用？
进行函数构造，放在函数块（代码块）中

定义函数

• 定义函数的语法格式 def 函数名称 (): def代表函数的关键字
• 操作函数 例如：给函数赋值、给函数定义变量、常量等。调用函数必须有
• 作用：可以将代码重复利用，必须很大大量的中复代码的实现，并且利用函数代码容易维护。可以降低软件间的耦合度。–解耦性

def Num(): print('zhangtao') print('zhang') print('tao') # 调用函数 Num() 

1. 定义规则

• 任何传入参数和自变量必须放在圆括号内

def Num1(a): print('a的值：',a) # 调用函数Num1 Num1(3) # 通过函数给变量a赋值。操作效率高！ 

• 函数的第一行语句可以选择性的使用文档字符串–用于存放函数说明

def sum(a,b): """ 注释：此函数是项目中用于XXXX工作的函数（） """ print('a的值：',a) print('b的值：',b) # 通过函数名称给变量a b赋值 sum(100,1000) 

备注：通过以上代码可知，函数可以带多个参数甚至N个

2. 调用函数

内置函数可以直接调用。调用一个函数需要知道函数的名称和函数的参数。
语法 函数名([参数列表])
函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋值给一个变量，相当于给这个函数起了一个别名

# 给函数其别名 def Num3(a): pri = Num3(a) # 将函数给一个变量 print(pri) Num3(1000) 

函数参数

1、参数类型

形参 实参

2、 函数参数分类

• 必备参数
  函数定义中允许拥有多个形参，因此函数在调用的时候，也可能包含多个实参。向函数传递参数的方式有很多，通过实参和形参的顺序对应，这就是位置实参。只有位置一致，才能被正确匹配。位置实参是最简单也最常用的关联方式。

# 位置参数： 实参和形参位置一一对应 def Num4(a = 10, b = 1, c =3): print('a', a) print('b', b) print('c', c) Num4(1, 2, 3) 

• 关键字参数
  关键字实参是传递给函数的名称-值对。直接在实参中将名称和值关联起来，因此向函数传递实参时不会混淆。函数调用使用关键字参数来确定传入的值。使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

# 关键字参数：python解释器根据参数名匹配参数值，可以解决实参、形参顺序不一致问题 def Num5(a, b): print('a', a) print('b', b) Num5(a='aaa',b='bbb') 

• 默认参数
  函数定义的时候，设置的参数是形参。那么也可以给每个形参指定一个默认值。当调用函数时，如果没有传入实参，就使用形参的默认值。如果调用的时候传入了实参，那么程序将使用传入的实参。

""" 参数默认值: 通过pet1赋值将pet2的值指定了一个位置或者具体的值，这个值称为默认值。 不建议使用，python解释器解释时会将实参形参混淆。 """ def animal(pet2,pet1='dog'): print('pet2', pet2) print('pet1', pet1) animal('cat') animal('cat','mouse') # 实参可以是任意类型 

• 不定长参数
  你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数。
  *表示一个通配符，表函数里面可有多个不确定的形参。 *的类型时tuple元组
  表示在函数调用处直接赋值、定义实参，不需要函数名括号内定义实参。 的类型是dict字典

# 不定长参数 def getMessage(name,address,*tup_args,dict_args): print('name:',name) print('address:',address) print('tup_args',tup_args,type(tup_args)) print('dict_args',dict_args,type(dict_args)) getMessage('zt','beijing',1,'c',age = 18) 

def PName(name): # name为形参 print('姓名是：',name) PName('张涛') # 张涛为实参 # 定义了形参，必须有实参，没有实参报空指针异常！ 

3、 可变对象与不可变对象

• strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象
• list,dict,set等则是可以修改的对象。
• 区别：
  • 不可变对象,传递的是对象的值，不是对象本身，如果修改值，修改的是另一个复制的对象，不会影响原来对象的本身
  • 可变对象，传递对象自己。函数内部如果修改值会影响对象本身。

def args1(a): a = 'zhangtao' print('a',a) str = '4' args1(str) print('值不变：',args1(str)) # 值不变： None 

函数返回值

1、return语句

def max(x,y): if x > y: return x else: return y print(max(3,4)) 

2、接收返回值

def re(a,b): return a+b # 函数在内存的地址 print(re) # 调用函数看结果 print(re(1,2)) # 保存函数返回值 sum1 = re(1,2) print(sum1) 

3、 Return和print区别

• print是将结果输出到控制台，不是数据
• return语句返回客户端浏览器的一行数据
• return返回的是一个程序所控制的一个数据结果集
• print没什么程序价值
• return以后的代码不执行

def returnMany(sum1,sum2,sum3): return sum1,sum2,sum3 sum1,sum2,sum3 = returnMany(1,2,3) # 一次性返回单个值 print(sum1,type(sum1)) print(sum2) print(sum3) # 一次性返回多个值 sum1 = 11 sum2 = 22 sum3 = 33 print(returnMany(sum1,sum2,sum3),type(returnMany(sum1,sum2,sum3))) 

• python的返回值的id地址可以是同一个（变量的值相同，变量的名称可以不同）。
• 这样的目的为了节省内存空间，python的return可以返回海量数据，Java不行
• return一次性可返回多个值，但是会保存到元组中，但不建议使用。

4、生成器 yield

yield 的作用

• 把一个函数变成一个generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个生成器

yield的核心

• 实际就是next方法和iter方法 此方法不建议使用，没有next方法的效率高。不管是next还是iter，它们最后返回的都是一个’迭代器’对象，next方法更加接近迭代器的迭代原理。
• yield和生成器的next方法可以返回多个值，python中此方法返回多个值是独一无二的！

def Xun(max): n=0 b=1 while n < max: yield b print(b) b+=1 n = n + 1 Xun(5) print(next(Xun(5))) # 1 print(next(Xun(5))) # 1 print(next(Xun(5))) # 1 """ 每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。 并在下一次从当前位置继续运行。所以只会返回1 """ 

5、 迭代器 iterator

迭代器的作用和特性

• 通过iter（）方法将数据从内存里面取到。获取后交给next方法去执行遍历结果集
• 先有iter再有next iter（）和内存数据有关，next无关所以通过next方法操作数据是安全的。
• 迭代器有start开始必须有end结束！ 中途不能中断（因为传递的是数据）
• 生成器send方法表示将当前的yield的值返回，不执行next方法，但next本身可以执行到最后，程序结束。所以这样send方法是安全的！

变量的作用域

• Java中权限关键字：protected private public default
• python没有关键字

1、 局部变量

• 局部变量只能在本函数内使用。
• 对于局部变量来说，不同/同变量名变量值相同，内存地址相同。相同变量名变量值不同，内存地址不同。

def test1(): a=100 print('a',a) print('a的内存地址：',id(a)) def test2(): a=10 print('调用啊',a) print('a的内存地址：',id(a)) test1() test2() 

2、全局变量

• 全局变量是声明在函数外部的变量，定义在函数外的拥有全局作用域
  修改全局变量的值
  global关键字
  要想在函数内部修改全局变量的值，需要使用grobal关键字声明

# 修改全局变量 a = 100 print('全局变量a:',a) print(id(a)) def test3(): global a a=200 print('使用global修改全局变量a',a) print(id(a)) def test4(): print('不使用global修改全局变量a',a) print(id(a)) test3() test4() """ 结果： 全局变量a: 100 使用global修改全局变量a 200 不使用global修改全局变量a 200 """