📅 最后修改于: 2020-12-23 04:53:34 🧑 作者: Mango
函数是一组有组织的可重用代码，用于执行单个相关操作。函数为您的应用程序提供了更好的模块化和高度的代码重用性。
如您所知， Python为您提供了许多内置函数，例如print()等，但是您也可以创建自己的函数。这些功能称为用户定义功能。
您可以定义函数以提供所需的功能。以下是在Python定义函数的简单规则。
功能块以关键字def开头，后跟函数名称和括号(())。
任何输入参数或参数都应放在这些括号内。您也可以在这些括号内定义参数。
函数的第一条语句可以是可选语句-函数的文档字符串或docstring 。
每个函数的代码块均以冒号(:)开头并缩进。
语句return [expression]退出一个函数，可以选择将一个表达式传递回调用方。没有参数的return语句与return None相同。
def functionname( parameters ):
"function_docstring"
function_suite
return [expression]
默认情况下，参数具有位置行为，您需要按照定义它们的顺序通知它们。
以下函数将字符串作为输入参数，并将其打印在标准屏幕上。
def printme( str ):
"This prints a passed string into this function"
print (str)
return
定义一个函数会为其命名，指定要包含在函数中的函数并构造代码块。
一旦确定了函数的基本结构，即可通过从另一个函数或直接从Python提示符处调用它来执行它。以下是调用printme()函数的示例-
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
def printme( str ):
"This prints a passed string into this function"
print (str)
return
# Now you can call printme function
printme("This is first call to the user defined function!")
printme("Again second call to the same function")
执行以上代码后，将产生以下结果-
This is first call to the user defined function!
Again second call to the same function
Python语言中的所有参数(参数)均通过引用传递。这意味着，如果您更改函数参数所指的内容，则更改也将反映在调用函数。例如-
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
def changeme( mylist ):
"This changes a passed list into this function"
print ("Values inside the function before change: ", mylist)
mylist[2]=50
print ("Values inside the function after change: ", mylist)
return
# Now you can call changeme function
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print ("Values outside the function: ", mylist)
在这里，我们维护对传递对象的引用，并将值附加在同一对象中。因此，这将产生以下结果-
Values inside the function before change: [10, 20, 30]
Values inside the function after change: [10, 20, 50]
Values outside the function: [10, 20, 50]
还有一个示例，其中参数通过引用传递，并且引用在被调用函数内部被覆盖。
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
def changeme( mylist ):
"This changes a passed list into this function"
mylist = [1,2,3,4] # This would assi new reference in mylist
print ("Values inside the function: ", mylist)
return
# Now you can call changeme function
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print ("Values outside the function: ", mylist)
参数mylist对于函数changeme是本地的。在函数中更改mylist不会影响mylist。该函数什么都不做，最后这将产生以下结果-
Values inside the function: [1, 2, 3, 4]
Values outside the function: [10, 20, 30]
您可以通过使用以下类型的形式参数来调用函数：
必需参数是按正确位置顺序传递给函数的参数。在此，函数调用中的参数数量应与函数定义完全匹配。
要调用函数printme() ，您肯定需要传递一个参数，否则它将产生语法错误，如下所示：
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
def printme( str ):
"This prints a passed string into this function"
print (str)
return
# Now you can call printme function
printme()
执行以上代码后，将产生以下结果-
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in
printme();
TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
关键字参数与函数调用有关。在函数调用中使用关键字参数时，调用者通过参数名称来标识参数。
由于Python解释器能够使用提供的关键字将值与参数进行匹配，因此，您可以跳过参数或将其乱序放置。您还可以通过以下方式对printme()函数进行关键字调用-
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
def printme( str ):
"This prints a passed string into this function"
print (str)
return
# Now you can call printme function
printme( str = "My string")
执行以上代码后，将产生以下结果-
My string
以下示例给出了更清晰的图片。请注意，参数的顺序无关紧要。
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
def printinfo( name, age ):
"This prints a passed info into this function"
print ("Name: ", name)
print ("Age ", age)
return
# Now you can call printinfo function
printinfo( age = 50, name = "miki" )
执行以上代码后，将产生以下结果-
Name: miki
Age 50
默认参数是一个参数，如果在函数调用中未提供该参数的值，则该参数将采用默认值。以下示例给出了关于默认参数的想法，如果未通过默认参数，则会显示默认年龄-
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
def printinfo( name, age = 35 ):
"This prints a passed info into this function"
print ("Name: ", name)
print ("Age ", age)
return
# Now you can call printinfo function
printinfo( age = 50, name = "miki" )
printinfo( name = "miki" )
执行以上代码后，将产生以下结果-
Name: miki
Age 50
Name: miki
Age 35
与定义函数指定的参数相比，您可能需要为函数处理更多的参数。这些参数称为可变长度参数，在函数定义中未命名，这与必需参数和默认参数不同。
下面给出了具有非关键字变量参数的函数的语法-
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
"function_docstring"
function_suite
return [expression]
在变量名称之前放置一个星号(*)，该变量名称包含所有非关键字变量参数的值。如果在函数调用期间未指定其他参数，则该元组保持为空。以下是一个简单的例子-
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
def printinfo( arg1, *vartuple ):
"This prints a variable passed arguments"
print ("Output is: ")
print (arg1)
for var in vartuple:
print (var)
return
# Now you can call printinfo function
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )
执行以上代码后，将产生以下结果-
Output is:
10
Output is:
70
60
50
这些函数称为匿名函数，因为它们不是通过使用def关键字以标准方式声明的。您可以使用lambda关键字创建小的匿名函数。
Lambda形式可以接受任意数量的参数，但仅以表达式形式返回一个值。它们不能包含命令或多个表达式。
匿名函数不能直接调用print，因为lambda需要一个表达式。
Lambda函数具有其自己的本地名称空间，并且无法访问其参数列表和全局名称空间中的变量以外的变量。
尽管lambda似乎是函数的单行版本，但是它们并不等效于C或C++中的内联语句，其目的是出于性能原因在调用期间通过传递函数进行堆栈分配。
lambda函数的语法仅包含一个语句，如下所示-
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
以下是显示lambda函数形式如何工作的示例-
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# Now you can call sum as a function
print ("Value of total : ", sum( 10, 20 ))
print ("Value of total : ", sum( 20, 20 ))
执行以上代码后，将产生以下结果-
Value of total : 30
Value of total : 40
语句return [expression]退出一个函数，可以选择将一个表达式传递回调用方。没有参数的return语句与return None相同。
下面给出的所有示例均未返回任何值。您可以从函数返回值，如下所示：
#!/usr/bin/python3
# Function definition is here
def sum( arg1, arg2 ):
# Add both the parameters and return them."
total = arg1 + arg2
print ("Inside the function : ", total)
return total
# Now you can call sum function
total = sum( 10, 20 )
print ("Outside the function : ", total )
执行以上代码后，将产生以下结果-
Inside the function : 30
Outside the function : 30
可能无法在该程序的所有位置访问该程序中的所有变量。这取决于您在哪里声明了变量。
变量的范围决定了程序中可以访问特定标识符的部分。 Python中变量有两个基本范围-
在函数体内定义的变量具有局部作用域，而在外部定义的变量具有全局作用域。
这意味着局部变量只能在声明它们的函数内部访问，而全局变量可以由所有函数在整个程序主体中访问。调用函数内部声明的变量将进入范围。以下是一个简单的例子-
#!/usr/bin/python3
total = 0 # This is global variable.
# Function definition is here
def sum( arg1, arg2 ):
# Add both the parameters and return them."
total = arg1 + arg2; # Here total is local variable.
print ("Inside the function local total : ", total)
return total
# Now you can call sum function
sum( 10, 20 )
print ("Outside the function global total : ", total )
执行以上代码后，将产生以下结果-
Inside the function local total : 30
Outside the function global total : 0