函数

函数

1什么是函数

http://docs.python.org/2/library/functions.html  官方手册

2调用函数

Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。

要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数 abs，它接收一个参数。

可以直接从Python的官方网站查看文档：

http://docs.python.org/2/library/functions.html#abs

也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息。

调用 abs 函数：

>>>abs(100)

100

>>>abs(-20)

20

>>>abs(12.34)

12.34

调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个：

>>>abs(1, 2)

Traceback (mostrecent call last):

  File "<stdin>", line 1, in<module>

TypeError:abs() takes exactly one argument (2 given)

如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型：

>>>abs('a')

Traceback (mostrecent call last):

  File "<stdin>", line 1, in<module>

TypeError: badoperand type for abs(): 'str'

而比较函数 cmp(x, y) 就需要两个参数，如果 x<y，返回 -1，如果 x==y，返回 0，如果 x>y，返回 1：

>>>cmp(1, 2)

-1

>>>cmp(2, 1)

1

>>>cmp(3, 3)

0

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

str()函数把其他类型转换成 str：

>>>str(123)

'123'

>>>str(1.23)

'1.23'

 

3编写函数

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。

我们以自定义一个求绝对值的 my_abs函数为例：

def my_abs(x):

   if x >= 0:

        return x

   else:

        return -x

请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

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。

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：

>>> my_abs(1, 2)

Traceback (most recent call last):

 File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: my_abs() takes exactly 1 argument(2 given)

但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别：

>>> my_abs('A')

'A'

>>> abs('A')

Traceback (most recent call last):

 File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: bad operand type for abs():'str'

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，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):

    ifnot isinstance(x, (int, float)):

       raise TypeError('bad operand type')

    ifx >= 0:

       return x

    else:

       return -x

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：

>>> my_abs('A')

Traceback (most recent call last):

 File "<stdin>", line 1, in <module>

 File "<stdin>", line 3, in my_abs

TypeError: bad operand type

错误和异常处理将在后续讲到

 

4返回多值

函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的坐标：

# math包提供了sin()和 cos()函数，我们先用import引用它：

import math

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

    nx = x + step * math.cos(angle)

    ny = y - step * math.sin(angle)

    return nx, ny

这样我们就可以同时获得返回值：

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

>>>print x, y

151.96152422770.0

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)

用print打印返回结果，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。

5函数的参数

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。

默认参数

我们仍以具体的例子来说明如何定义函数的默认参数。先写一个计算x²的函数：

defpower(x):

   return x * x

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：

defpower(x, n):

    s =1

   while n >0:

        n = n -1

        s = s * x

   return s

对于这个修改后的power函数，可以计算任意n次方：

>>>power(5,2)

25

>>>power(5,3)

125

但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码无法正常调用：

>>> power(5)

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in<module>

TypeError: power() takes exactly 2 arguments (1 given)

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：

defpower(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name和gender两个参数：

defenroll(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：

defenroll(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')

Student:

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name，gender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：

defadd_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：

defadd_end(L=None):

   if LisNone:

        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。

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：

defcalc(numbers):

    sum =0

   for nin 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：

defcalc(*numbers):

    sum =0

   for nin numbers:

        sum = sum +n * n

   return sum

定义可变参数和定义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

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：

defperson(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:30other: {}

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name和age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：

>>>kw = {'city':'Beijing', 'job': 'Engineer'}

>>>person('Jack',24, city=kw['city'], job=kw['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：

>>>kw = {'city':'Beijing', 'job': 'Engineer'}

>>>person('Jack',24, **kw)

name: Jack age:24 other: {'city':'Beijing', 'job': 'Engineer'}

参数组合

在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。

比如定义一个函数，包含上述4种参数：

deffunc(a, b, c=0, *args, **kw):

   print'a=', a,'b =', b,'c =', c,'args=', args,'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。

>>>func(1,2)

a =1 b = 2 c =0 args = () kw = {}

>>>func(1,2, c=3)

a =1 b = 2 c =3 args = () kw = {}

>>>func(1,2, 3,'a', 'b')

a =1 b = 2 c =3 args = ('a','b') kw = {}

>>>func(1,2, 3,'a', 'b', x=99)

a =1 b = 2 c =3 args = ('a','b') kw = {'x':99}

最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用该函数：

>>>args = (1,2, 3,4)

>>>kw = {'x':99}

>>>func(*args, **kw)

a =1 b = 2 c =3 args = (4,) kw = {'x':99}

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

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，运行会有逻辑错误！

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。

 

6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 * 2 * 3 * ... * n，用函数 fact(n)表示，可以看出：

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

所以，fact(n)可以表示为 n * 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)

93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L

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。可以试试计算 fact(10000)。