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5. Python基础之:函数

简介

函数是结构化编程的基础，也是代码复用的基石。Python中通过def来自定义函数。本文将会深入探索Python中函数的秘密。

内置函数

除了用户的自定义函数之外，Python内置了一些非常有用的函数：

内置函数
abs()delattr()hash()memoryview()set()
all()dict()help()min()setattr()
any()dir()hex()next()slice()
ascii()divmod()id()object()sorted()
bin()enumerate()input()oct()staticmethod()
bool()eval()int()open()str()
breakpoint()exec()isinstance()ord()sum()
bytearray()filter()issubclass()pow()super()
bytes()float()iter()print()tuple()
callable()format()len()property()type()
chr()frozenset()list()range()vars()
classmethod()getattr()locals()repr()zip()
compile()globals()map()reversed()__import__()
complex()hasattr()max()round()

自定义函数

Python中使用def来定义函数，并使用return来返回特定的值。

看一个简单的函数的例子：

def my_function(x, y, z):
      if z > 1:
         return z * (x + y)
     else:
         return z / (x + y)

把我们之前讲的斐波拉赫数列的例子重新用函数来定义，可以这样写：

def fib(n):   
     a, b = 0, 1
     while a < n:
         print(a, end=' ')
         a, b = b, a+b
     print()
     
# 调用函数
fib(1000)

函数的内容需要使用空格或者tab来进行缩进。

参数的默认值​

在Python中，我们可以给参数设置默认值，这样如果在函数调用的过程中没有传递参数的时候，就会使用默认值作为参数。

在我们之前定义的函数my_function中，我们可以给z设置一个默认值：

def my_function(x, y, z=10):
      if z > 1:
         return z * (x + y)
     else:
         return z / (x + y)

这样我们在调用my_function可以只用传递两个参数，最后的z可以使用默认的参数值。

注意，默认值只会执行一次，如果你传入的参数是可变对象（列表，字典和类实例）的话，我们需要注意这个问题：

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L

print(f(1))
print(f(2))
print(f(3))

# 输出
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

如果不想在后面的调用中共享默认值，那么可以把默认值的赋值放到函数体内部：

def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

关键字参数​

我们可以使用key=value的方式对函数进行调用。

还是前面的函数：

def my_function(x, y, z=10):
      if z > 1:
         return z * (x + y)
     else:
         return z / (x + y)

我们可以这样调用：

my_function(1,y=3,z=5)
my_function(1,y=3)

但是不能这样用：

my_function(y=3,1)

关键字的参数必须要放在非关键词参数的后面。也不能对参数进行多次赋值：

>>> def function(a):
...     pass
...
>>> function(0, a=0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'

通过上面的讨论我们可以看出，Python函数中的参数有两种，一种是带默认值的参数，一种是不带默认值的参数。

注意，不带默认值的参数一定要在带默认值的参数之前 。

看一个错误的例子：

In [69]: def fa(a=100,b,c=200):
    ...:     pass
  File "<ipython-input-69-d5678b64f352>", line 1
    def fa(a=100,b,c=200):
          ^
SyntaxError: non-default argument follows default argument

而向函数传递参数也有两种方式，一种是不带关键字的传递，一种是带关键字的传递。

注意，非关键词参数的传递一定要在关键词参数传递之前。

举个错误的例子：

In [70]: def fa(a,b=100,c=200):
    ...:     pass
    ...:

In [71]: fa(a=100,30)
  File "<ipython-input-71-5a229b8e420e>", line 1
    fa(a=100,30)
            ^
SyntaxError: positional argument follows keyword argument

那么问题来了，如果有多个关键词参数和多个非关键词参数，有没有简便的方法来定义这样的函数呢？

有的，那就是 *arguments 和 **keywords

*arguments用来接收所有多余的非关键词参数。而**keywords用来接收所有额外的关键词参数。

注意，*arguments一定要出现在 **keywords 的前面。

举个例子：

def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
    print("-- Do you have any", kind, "?")
    print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
    for arg in arguments:
        print(arg)
    print("-" * 40)
    for kw in keywords:
        print(kw, ":", keywords[kw])

我们可以这样调用：

cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
           "It's really very, VERY runny, sir.",
           shopkeeper="Michael Palin",
           client="John Cleese",
           sketch="Cheese Shop Sketch")

将会得到下面的结果：

-- Do you have any Limburger ?
-- I'm sorry, we're all out of Limburger
It's very runny, sir.
It's really very, VERY runny, sir.
----------------------------------------
shopkeeper : Michael Palin
client : John Cleese
sketch : Cheese Shop Sketch

特殊参数​

函数可以按位置传参，可以按照关键词传参，也可以混合传参。

在某些情况下，我们可能需要限制传参的类型，比如只接收按位置传递，只接收按关键词传递，或者只接受混合传递。

看下特殊参数的定义：

def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
      -----------    ----------     ----------
        |             |                  |
        |        按位置或者关键词           |
        |                                - 只允许按关键词传递
         -- 只允许按位置传递

注意，参数之间是以 / 和 * 来进行区分的。

我们举个例子：

>>> def standard_arg(arg):
...     print(arg)
...
>>> def pos_only_arg(arg, /):
...     print(arg)
...
>>> def kwd_only_arg(*, arg):
...     print(arg)
...
>>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):
...     print(pos_only, standard, kwd_only)

上面定义了4种传参方式的函数。

第一个函数就是标准形式，可以按位置传递，也可以按关键词传递。

第二个函数只允许按照位置传递。

第三个函数只允许按照关键词来传递。

第四个函数是混合模式。

参数解包​

有时候我们需要将列表或者字典的值转换为函数的参数。那么就需要用到参数解包的功能。

* 操作符 可以用来解包列表和元组。

>>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
[3, 4, 5]
>>> args = [3, 6]
>>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
[3, 4, 5]

** 操作符 可以用来解包字典。

>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
...     print("E's", state, "!")
...
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)

Lambda​

熟悉java的朋友可能知道，在JDK8中，Java引入了Lambda表达式。同样的Python中也有Lambda。

你可以将Lambda看做是匿名函数。可以在任何需要函数的地方使用Lambda表达式。

看一个Lambda的例子：

>>> def make_incrementor(n):
...     return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43

还可以将lambda的返回值作为参数：

>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
>>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
>>> pairs
[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

函数标注​

之前我们讨论的是简单的自定义函数形式，我们并不知道函数的参数类型和返回值类型，其实函数可以写得更加详细一些，这就要用到函数标注了。

所谓函数标注就是用户自定义函数中的类型的可选元数据信息。

函数标注是以字典的形式存放在 __annotations__ 属性中的。我们在参数的名称后面加上冒号，后面跟一个表达式，那么这个表达式会被求值为标注的值。对于返回值来说，返回值标注的定义是加上一个组合符号 ->，后面跟一个表达式，该标注位于形参列表和表示 def 语句结束的冒号之间。

举个例子：

>>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
...     print("Annotations:", f.__annotations__)
...     print("Arguments:", ham, eggs)
...     return ham + ' and ' + eggs
...
>>> f('spam')
Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
Arguments: spam eggs
'spam and eggs'

其实使用函数标注写出来的程序更加清晰，可读性更高。


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