Python-Day2(函数)

定义函数

• 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

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。
- 里面有个空函数表达式：

def nop()://实际上pass可以用来作为占位符    pass

• 数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现

def my_abs(x):    if not isinstance(x, (int, float)):        raise TypeError('bad operand type')    if x >= 0:        return x    else:        return -x

Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple

函数的参数

当定义了传两个参数进去的时候，例如：

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

之后当你使用原来的power(5),它就会报错是调用的power()缺少了一个位置参数n。
这个时候可以使用默认参数,像是这样：

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

• 一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错
• 二是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。
  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

但使用默认参数调用时一开始是对的，但在此调用add_end()，结果就错误了：

>>> add_end()['END', 'END']>>> add_end()['END', 'END', 'END']

牢记：默认参数必须指向不变的对象
可以将代码改成这样：

def add_end(L=None):    if L is None:        L = []    L.append('END')    return L

可变参数

可变参数的写法：

def calc(*numbers):    sum = 0    for n in numbers:        sum = sum + n * n    return sum

仅仅在参数前面加了一个”*”号，在调用该函数的时候，可以传入任意个参数，包括0个参数：

>>> calc(1, 2)5>>> calc()0

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，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple：

>>> nums = [1, 2, 3]>>> calc(*nums)14

关键字参数

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。例如：

def person(name, age, **kw):    print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

得到的结果：

>>> 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'}

一般用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求：

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

可以简化为：

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}>>> person('Jack', 24, **extra)name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

命名关键字参数

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。
这是一个特殊情况：
- 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)

• 在有默认值的情况下，又变得不一样：

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

参数组合

参数定义的顺序: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。
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

>>> 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': '#'}

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。
- 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})。

递归函数

def fact(n):    if n==1:        return 1    return n * fact(n - 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。

如fact(1000)就会报错,解决办法是使用尾递归优化：

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。

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)