廖雪峰《python3 基础教程》读书笔记——第四章

第四章 函数

4.1 调用函数

1、python内置了很多有用的函数，可以直接调用

如：abs（）、max（）

2、数据类型转换

>>>int（‘123’）

123

>>>str(123)

‘123’

>>>bool(1)

True

3、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给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”：

>>> a = abs # 变量a指向abs函数

>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数

1

4、内置hex（）函数可以把一个整数转换成十六进制表示的字符串

 

【小结】

调用Python的函数，需要根据函数定义，传入正确的参数。如果函数调用出错，一定要学会看错误信息，所以英文很重要！

 

4.2 定义函数

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

def my_abs(x):

    if x >= 0:

        return x

    else:

        return –x

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。

return None可以简写为return。

2、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。

3、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：

数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现：

添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误：

def my_abs(x):

    if not isinstance(x, (int, float)):

        raise TypeError('bad operand type')

    if x >= 0:

        return x

    else:

        return -x

>>> my_abs('A')

Traceback (most recent calllast):

  File "<stdin>", line 1, in<module>

  File "<stdin>", line 3, inmy_abs

TypeError: bad operand type

4、返回多个值

import math

 

def move(x, y, step,angle=0):

    nx = x + step * math.cos(angle)

    ny = y - step * math.sin(angle)

return nx, ny

但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：

 

>>> r = move(100,100, 60, math.pi / 6)

>>> print(r)

(151.96152422706632, 70.0)

原来返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。

 

【小结】

（1)  定义函数时，需要确定函数名和参数个数；

（2)  如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查；

（3)  函数体内部可以用return随时返回函数结果；

（4)  函数执行完毕也没有return语句时，自动returnNone。

（5)  函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。

 

如果是虚数，需要引用python内置的cmath函数库，如：

cmath.sqrt（-1）

 

4.3 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

例如：power(x, n)，用来计算xⁿ

power(x, n)函数有两个参数：x和n，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x和n。

2、  默认参数

power(x, n=2):

调用power（5），相当于power（5,2）

【注意】

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。

def enroll(name, gender, 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')

 

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。

 

所以，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str、None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。

 

3、  可变参数

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

 

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

>>>calc（1,2,3,4,5）

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。

4、  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name和age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'}

关键字参数的作用：它可以扩展函数的功能。

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。

 

5、  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city和job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city和job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：

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

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}

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。

【小结】

（1)   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。

（2)   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！

（3)   要注意定义可变参数和关键字参数的语法：

（4)   *args是可变参数，args接收的是一个tuple；

（5)   **kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。

（6)   以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：

（7)   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))；

（8)   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})。

（9)   使用*args和**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。

（10) 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。

（11) 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。

4.4 递归函数

1、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。

2、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 - 1和num * 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】：

（1)  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。

（2)   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。

（3)   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。

 

自己写一个不用递归的fact（n）函数

def fac(n):

result = 1

for i in range(1,n+1,1):

   result *= i

return result

简单、明了！

改成使用while循环形式：

def fac(n):

result = 1

i = 1

while i <= n

   result *= i

    i+= 1

return result