Python入门 之 函数

1. 什么是函数

我们知道圆的面积计算公式为：
S = πr²

当我们知道半径r的值时，就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积：

r1 = 12.34r2 = 9.08r3 = 73.1s1 = 3.14 * r1 * r1s2 = 3.14 * r2 * r2s3 = 3.14 * r3 * r3

当代码出现有规律的重复的时候，你就需要当心了，每次写3.14 * x * x不仅很麻烦，而且，如果要把3.14改成3.14159265359的时候，得全部替换。

有了函数，我们就不再每次写s = 3.14 * x * x，而是写成更有意义的函数调用 s = area_of_circle(x)，而函数 area_of_circle 本身只需要写一次，就可以多次调用。

抽象是数学中非常常见的概念。举个例子：

计算数列的和，比如：1 + 2 + 3 + … + 100，写起来十分不方便，于是数学家发明了求和符号∑，可以把1 + 2 + 3 + … + 100记作：

100∑nn=1

这种抽象记法非常强大，因为我们看到∑就可以理解成求和，而不是还原成低级的加法运算。

而且，这种抽象记法是可扩展的，比如：

100∑(n²+1)n=1

还原成加法运算就变成了：

(1 x 1 + 1) + (2 x 2 + 1) + (3 x 3 + 1) + … + (100 x 100 + 1)

可见，借助抽象，我们才能不关心底层的具体计算过程，而直接在更高的层次上思考问题。

写计算机程序也是一样，函数就是最基本的一种代码抽象的方式。

Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用。

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

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 (most recent 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 (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

而比较函数 cmp(x, y) 就需要两个参数，如果 x

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。

例如：定义一个 square_of_sum 函数，它接受一个list，返回list中每个元素平方的和。

方法一：

def square_of_sum(L):    i = 0    sum = 0    while i < len(L):        sum = sum + L[i]*L[i]        i = i+1    return sumprint square_of_sum([1, 2, 3, 4, 5])print square_of_sum([-5, 0, 5, 15, 25])

方法二：

def square_of_sum(L):    sum = 0    for x in L:        sum = sum + x*x    return sumprint square_of_sum([1, 2, 3, 4, 5])print square_of_sum([-5, 0, 5, 15, 25])

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 mathdef 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, y151.961524227 70.0

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. 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)

结果
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（先张后缩）：

===> 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)。

例如：

汉诺塔 (http://baike.baidu.com/view/191666.htm) 的移动也可以看做是递归函数。我们对柱子编号为a, b, c，将所有圆盘从a移到c可以描述为：

• 如果a只有一个圆盘，可以直接移动到c；
• 如果a有N个圆盘，可以看成a有1个圆盘（底盘） + (N-1)个圆盘，首先需要把 (N-1) 个圆盘移动到 b，然后，将 a的最后一个圆盘移动到c，再将b的(N-1)个圆盘移动到c。

请编写一个函数，给定输入 n, a, b, c，打印出移动的步骤：

move(n, a, b, c)

例如，输入 move(2, ‘A’, ‘B’, ‘C’)，打印出：

A –> B，
A –> C，
B –> C

方式：

def move(n, a, b, c):    if n==1:        print a,'-->',c        return    move(n-1, a, c, b)    #print n,'======================'    print a,'-->',c    move(n-1, b, a, c)    #print n,'======================'move(4, 'A', 'B', 'C')

6. 定义默认参数

定义函数的时候，还可以有默认参数。

例如Python自带的 int() 函数，其实就有两个参数，我们既可以传一个参数，又可以传两个参数：

>>> int('123')123>>> int('123', 8)83

int()函数的第二个参数是转换进制，如果不传，默认是十进制 (base=10)，如果传了，就用传入的参数。

可见，函数的默认参数的作用是简化调用，你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候，又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。

我们来定义一个计算 x 的N次方的函数:

def power(x, n):    s = 1    while n > 0:        n = n - 1        s = s * x    return s

假设计算平方的次数最多，我们就可以把 n 的默认值设定为 2：

def power(x, n=2):    s = 1    while n > 0:        n = n - 1        s = s * x    return s

这样一来，计算平方就不需要传入两个参数了：

>>> power(5)25

由于函数的参数按从左到右的顺序匹配，所以默认参数只能定义在必需参数的后面：

# OK:def fn1(a, b=1, c=2):    pass# Error:def fn2(a=1, b):    pass

例如：定义一个 greet() 函数，它包含一个默认参数，如果没有传入，打印 ‘Hello, world.’，如果传入，打印 ‘Hello, xxx.’

def greet(name='world'):    print 'Hello,',name,'.'greet()greet('Bart')

7. 定义可变参数

如果想让一个函数能接受任意个参数，我们就可以定义一个可变参数：

def fn(*args):    print args

可变参数的名字前面有个 * 号，我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数：

>>> fn()()>>> fn('a')('a',)>>> fn('a', 'b')('a', 'b')>>> fn('a', 'b', 'c')('a', 'b', 'c')

可变参数也不是很神秘，Python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。

定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值，就可以定义一个可变参数：

def average(*args):    ...

这样，在调用的时候，可以这样写：

>>> average()0>>> average(1, 2)1.5>>> average(1, 2, 2, 3, 4)2.4

例如：请编写接受可变参数的 average() 函数，下面的貌似有问题

def average(*args):    length = len(args)    sum = 0.0    if length==0:        return sum    for x in args:        sum = sum+x    return sum/lengthprint average()print average(1, 2)print average(1, 2, 2, 3, 4)