Python入门(四)——函数概述，参数，可变参数，关键字参数，组合参数，递归函数

Python入门(四)——函数概述，参数，可变参数，关键字参数，组合参数，递归函数

Python入门(四)——函数概述，参数，可变参数，关键字参数，组合参数，递归函数

Hello，各位，我们继续来学习python

一.函数概述

函数，就是方法嘛，其实在我们之前就已经接触过了，看一下代码

#求长度print len(["xx", "yy"])#求绝对值print abs(-2)

在这段代码中，这个len()和abs()就是函数

而且有意思的是，函数可以赋值

a = absprint a(-2)

这也是可以的

二.函数参数

那我们会使用了，我们如何定义函数呢

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

我们看代码

#比较大小def isBig(x, y): if x > y: return x else: return yprint isBig(3,2)

这段代码很简单，我们用def定义了一个方法名字叫做isBig，里面需要传参数x,y，判断哪个大就返回哪个，再输出，结果输出3，这样就定义出来了方法了

这里要注意一下

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。

这里还有一个概念就是空函数

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。

这可不像java，如果你什么都不做的话，会语法错误的

还有一个小知识点，那就是可以返回多个值，我们来看一段代码

z = 10# 比较大小def isBig(x, y): if x > y: return x, z else: return y, za, b = isBig(3, 2)print aprint b

这段代码还是很好理解的

我定义了一个方法，反正你怎么操作，我都返回两个值，再去接收，分别打印

三.可变参数

还有一个概念就是默认值，为何这样说？我们来看一个简单的例子

def power(x): return x * x

这个函数是在计算x的二次方，那我现在如果想计算三次方？我可以怎么改？

def power(x): return x * x * x

但是这样的话，我求四次方，五次方，每次都要更改函数的内容了，我们可以提取出来

def power(x,n): return x * x * x * n

这样就可以了，但是这样的话，之前调用的方法就需要我们需改了，这里我们可以给他一个默认值

def power(x,n = 2): return x * x * x * nprint power(5)print power(5,3)

都是可以的

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。

我们来看一下例子：

def login(name,sex): print "name:",name print "sex:",sexlogin("张三",18)

这段代码是一个登陆的过程，可以看到，只是需要名称和年龄，那我们如果还要一直新增的话，是否是这样？

def login(name,sex, gender,address): print "name:",name print "sex:",sex print "gender:",gender print "address:",addresslogin("张三",18,"男","北京-朝阳")

但是如果你是某一种场景，比如就是北京的某小学，那我们的默认值就有作用了

def login(name,sex, gender,address = "北京-朝阳"): print "name:",name print "sex:",sex print "gender:",gender print "address:",addresslogin("张三",18,"男")

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。

这个其实就是在某个变量前面加一个*，我们看代码

def login(*number): for numbers in number: return numbersprint login(1,2,3)

函数这里的知识点比较多，大家要耐心一点，这是重点哦

四.关键字参数

我们再来说一个知识点，那就是关键字，先看一段代码：

def person(name, age, **ab): print name, age, abperson("张三", 5)# 错误的写法# person("张三",5,"北京")person("张三", 5, ab="北京")

在这段代码中，我们定义了一个函数,person，在里面有固定的两个参数name,ag,还有一个可变参数ab，所有看下面的调用就知道是什么意思了

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。

五.组合参数

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：

def func(a, b, c=0, *args, **kw): print 'a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw

我们可以这样使用

args = (1, 2, 3, 4)kw = {'k': 99}def func(a, b, c=0, *args, **kw): print 'a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kwprint func(1, 2)print func(1, 2, c=3)print func(1, 2, 3, 'a', 'b')print func(1, 2, 3, 'a', 'b', x=5)print func(*args, **kw)

通过这段代码相信大家就很清楚函数的作用了，变化太多了，很神奇

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。

六.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。

def func(x): if x == 1: print "成功" else: print "失败" return func(x - 1)func(10)

这段就是递归函数，我传入一个10进去，如果他不是1，就继续减一运行，得到的结论就是：

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。

你可以试试调用这个方法1000次

RuntimeError: maximum recursion depth exceeded

使用尾递归可以优化

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，即使把上面的函数改成尾递归方式，也会导致栈溢出

小结

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。

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。

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。

好了，函数我们就先说到这里吧

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