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1.函数

编程中的函数, 是一段 可以被重复使用的代码片段。

代码示例: 求数列的和, 不使用函数

# 1. 求 1 - 100 的和
sum = 0
for i in range(1, 101):sum += i
print(sum)
# 2. 求 300 - 400 的和
sum = 0
for i in range(300, 401):sum += i
print(sum)
# 3. 求 1 - 1000 的和
sum = 0
for i in range(1, 1001):sum += i
print(sum)

可以发现, 这几组代码基本是相似的, 只有一点点差异。可以把重复代码提取出来, 做成一个函数。

实际开发中, 复制粘贴是一种不太好的策略. 实际开发的重复代码可能存在几十份甚至上百份。

一旦这个重复代码需要被修改, 那就得改几十次, 非常不便于维护。

代码示例: 求数列的和, 使用函数

# 定义函数
def calcSum(beg, end):sum = 0for i in range(beg, end + 1):sum += iprint(sum)
# 调用函数
sum(1, 100)
sum(300, 400)
sum(1, 1000)

可以明显看到, 重复的代码已经被消除了。

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2.语法格式

创建函数/定义函数

def 函数名(形参列表):函数体return 返回值

调用函数/使用函数

函数名(实参列表)           // 不考虑返回值
返回值 = 函数名(实参列表)   // 考虑返回值

函数定义并不会执行函数体内容, 必须要调用才会执行。调用几次就会执行几次

def test1():print('hello')# 如果光是定义函数, 而不调用, 则不会执行. 

函数必须先定义, 再使用

# test3()          # 还没有执行到定义, 就先执行调用了, 此时就会报错. NameError: name 'test3' is not defined
def test3():print('hello')
test3()

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3.函数参数

在函数定义的时候, 可以在 ( ) 中指定 “形式参数” (简称 形参), 然后在调用的时候, 由调用者把 “实际参数” (简称 实参) 传递进去。这样就可以做到一份函数, 针对不同的数据进行计算处理。

考虑前面的代码案例:

def calcSum(beg, end):sum = 0for i in range(beg, end + 1):sum += iprint(sum)sum(1, 100)
sum(300, 400)
sum(1, 1000)

实参和形参之间的关系, 就像签合同一样.

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注意:

一个函数可以有一个形参, 也可以有多个形参, 也可以没有形参。

一个函数的形参有几个, 那么传递实参的时候也得传几个，保证个数要匹配。

def test(a, b, c):print(a, b, c)
test(10)
# TypeError: test() missing 2 required positional arguments: 'b' and c

和 C++ / Java 不同, Python 是动态类型的编程语言, 函数的形参不必指定参数类型。换句话说, 一个函数可以支持多种不同类型的参数。

def test(a):print(a)
test(10)
test('hello')
test(True)

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4. 函数返回值

函数的参数可以视为是函数的 “输入”, 则函数的返回值, 就可以视为是函数的 “输出”。

此处的 “输入”, “输出” 是更广义的输入输出, 不是单纯指通过控制台输入输出。我们可以把函数想象成一个 “工厂”。工厂需要买入原材料, 进行加工, 并生产出产品。函数的参数就是原材料, 函数的返回值就是生产出的产品。

下列代码

def calcSum(beg, end):sum = 0for i in range(beg, end + 1):sum += iprint(sum)calcSum(1, 100)

可以转换成

def calcSum(beg, end):sum = 0for i in range(beg, end + 1):sum += ireturn sum
result = calcSum(1, 100)
print(result)

这两个代码的区别就在于, 前者直接在函数内部进行了打印, 后者则使用 return 语句把结果返回给函数调用者, 再由调用者负责打印。

我们一般倾向于第二种写法。

实际开发中我们的一个通常的编程原则, 是 “逻辑和用户交互分离”。而第一种写法的函数中, 既包含了计算逻辑, 又包含了和用户交互(打印到控制台上)。这种写法是不太好的, 如果后续我们需要的是把计算结果保存到文件中, 或者通过网络发送, 或者展示到图形化界面里, 那么第一种写法的函数, 就难以胜任了。

而第二种写法则专注于做计算逻辑, 不负责和用户交互。那么就很容易把这个逻辑搭配不同的用户交互代码, 来实现不同的效果。

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一个函数中可以有多个 return 语句

代码1：

# 判定是否是奇数
def isOdd(num):if num % 2 == 0:return Falseelse:return Trueresult = isOdd(10)
print(result)

执行到 return 语句, 函数就会立即执行结束, 回到调用位置。

代码2：

# 判定是否是奇数
def isOdd(num):if num % 2 == 0:return Falsereturn True
result = isOdd(10)
print(result)

如果 num 是偶数, 则进入 if 之后, 就会触发 return False , 也就不会继续执行 return True

代码1和代码2起到的作用一样。

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一个函数是可以一次返回多个返回值的。使用 , 来分割多个返回值。

def getPoint():x = 10y = 20return x, y
a, b = getPoint()

如果只想关注其中的部分返回值, 可以使用 _ 来忽略不想要的返回值。

def getPoint():x = 10y = 20return x, y
_, b = getPoint()

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5. 变量作用域

观察以下代码

def getPoint():x = 10y = 20return x, y
x, y = getPoint()

在这个代码中, 函数内部存在 x, y, 函数外部也有 x, y。 但是这两组 x, y 不是相同的变量, 而只是恰好有一样的名字。

变量只能在所在的函数内部生效。

在函数 getPoint() 内部定义的 x, y 只是在函数内部生效。一旦出了函数的范围, 这两个变量就不再生效了。

def getPoint():x = 10y = 20return x, y
getPoint()
print(x, y)
# NameError: name 'x' is not defined

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在不同的作用域中, 允许存在同名的变量

虽然名字相同, 实际上是不同的变量。

x = 20
def test():x = 10print(f'函数内部 x = {x}')
test()
print(f'函数外部 x = {x}')

打印：

函数内部 x = 10
函数外部 x = 20

注意：

在函数内部的变量, 也称为 “局部变量”

不在任何函数内部的变量, 也称为 “全局变量”

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如果函数内部尝试访问的变量在局部不存在, 就会尝试去全局作用域中查找

x = 20
def test():print(f'x = {x}')
test()

打印：

x = 20

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如果是想在函数内部, 修改全局变量的值, 需要使用 global 关键字声明

x = 20
def test():global xx = 10print(f'函数内部 x = {x}')
test()
print(f'函数外部 x = {x}')

打印：

函数内部 x = 10
函数外部 x = 10

如果此处没有 global , 则函数内部的 x = 10 就会被视为是创建一个局部变量 x, 这样就和全局变量 x 不相关了。

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if / while / for 等语句块不会影响到变量作用域

换而言之, 在 if / while / for 中定义的变量, 在语句外面也可以正常使用。

for i in range(1, 10):print(f'函数内部 i = {i}')
print(f'函数外部 i = {i}')

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6.函数执行过程

调用函数才会执行函数体代码。不调用则不会执行。

函数体执行结束(或者遇到 return 语句), 则回到函数调用位置, 继续往下执行。

def test():print("执行函数内部代码")print("执行函数内部代码")print("执行函数内部代码")
print("1111")
test()
print("2222")
test()
print("3333")

打印：

1111
执行函数内部代码
执行函数内部代码
执行函数内部代码
2222
执行函数内部代码
执行函数内部代码
执行函数内部代码
3333

这个过程还可以使用 PyCharm 自带的调试器来观察：

• 点击行号右侧的空白, 可以在代码中插入 断点

• 右键, Debug, 可以按照调试模式执行代码。每次执行到断点, 程序都会暂停下来

• 使用 Step Into (F7) 功能可以逐行执行代码

step into（F7）：单步运行，可以进入函数里面

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7. 链式调用

前面的代码很多都是写作：

# 判定是否是奇数
def isOdd(num):if num % 2 == 0:return Falseelse:return Trueresult = isOdd(10)
print(result)

实际上也可以简化写作

# 判定是否是奇数
def isOdd(num):if num % 2 == 0:return Falseelse:return Trueprint(isOdd(10))

把一个函数的返回值, 作为另一个函数的参数, 这种操作称为 链式调用。

这是一种比较常见的写法。

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8.嵌套调用

函数内部还可以调用其他的函数, 这个动作称为 “嵌套调用” 。

def test():print("执行函数内部代码")print("执行函数内部代码")print("执行函数内部代码")

test 函数内部调用了 print 函数, 这里就属于嵌套调用。

一个函数里面可以嵌套调用任意多个函数。

函数嵌套的过程是非常灵活的。

def a():print("函数 a")
def b():print("函数 b")a()
def c():print("函数 c")b()
def d():print("函数 d")c()
d()

打印：

函数 d
函数 c
函数 b
函数 a

如果把代码稍微调整, 打印结果则可能发生很大变化。

def a():print("函数 a")
def b():a()print("函数 b")
def c():b()print("函数 c")
def d():c()print("函数 d")
d()

打印：

函数 a
函数 b
函数 c
函数 d

注意体会上述代码的执行顺序，可以通过画图的方式来理解。

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def a():num1 = 10print("函数 a")
def b():num2 = 20a()print("函数 b")
def c():num3 = 30b()print("函数 c")
def d():num4 = 40c()print("函数 d")
d()

函数之间的调用关系, 在 Python 中会使用一个特定的数据结构来表示, 称为函数调用栈。每次函数调用, 都会在调用栈里新增一个元素, 称为 栈帧。

可以通过 PyCharm 调试器看到函数调用栈和栈帧。

在调试状态下, PyCharm 左下角一般就会显示出函数调用栈。

每个函数的局部变量, 都包含在自己的栈帧中。

调试器的左下角，能够看到函数之间的调用栈，调用栈里面描述了当前这个代码的函数之间的调用关系是什么。每一层这个调用关系就称为函数的栈帧，每个函数的局部变量就在这个栈帧中体现的。

每一层栈帧，你选中之后就能看到里面的局部变量，每个函数的局部变量就保存在对应的栈帧中。

调用函数，则生成对应的栈帧。

函数结束后，则会销毁对应的栈帧（里面的局部变量也就没有了）。

选择不同的栈帧, 就可以看到各自栈帧中的局部变量。

思考:

上述代码, a, b, c, d 函数中的局部变量名各不相同。如果变量名是相同的, 比如都是 num , 那么这四个函数中的 num 是属于同一个变量, 还是不同变量呢?

答案：不是同一个变量，每个函数里面定义的变量只在每个函数里面生效。

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9. 函数递归

递归是嵌套调用中的一种特殊情况，即一个函数嵌套调用自己。

代码示例：递归计算 5!

def factor(n):if n == 1:return 1return n * factor(n - 1)
result = factor(5)
print(result)

打印：

120

上述代码中, 就属于典型的递归操作。在 factor 函数内部, 又调用了 factor 自身。

注意:

递归代码务必要保证存在递归结束条件。比如 if n == 1 就是结束条件。当 n 为 1 的时候, 递归就结束了。

每次递归的时候, 要保证函数的实参是逐渐逼近结束条件的。

如果上述条件不能满足, 就会出现 “无限递归”。这是一种典型的代码错误。

def factor(n):return n * factor(n - 1)
result = factor(5)
print(result)
# RecursionError:maximum recursion depth exceeded

如果调用 factor(5)，函数会这样执行：

factor(5) 返回 5 * factor(4)

factor(4) 返回 4 * factor(3)

factor(3) 返回 3 * factor(2)

factor(2) 返回 2 * factor(1)

factor(1) 返回 1 * factor(0)

由于没有定义 factor(0) 的返回值，函数会继续尝试调用 factor(-1)，factor(-2) 等等，导致无限递归。

定义函数的时候，入参可以为0。

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如前面所描述, 函数调用时会在函数调用栈中记录每一层函数调用的信息。

但是函数调用栈的空间不是无限大的。如果调用层数太多, 就会超出栈的最大范围, 导致出现问题。

递归的优点

• 递归类似于 “数学归纳法” , 明确初始条件, 和递推公式, 就可以解决一系列的问题。

• 递归代码往往代码量非常少。

递归的缺点

• 递归代码往往难以理解, 很容易超出掌控范围

• 递归代码容易出现栈溢出的情况

• 递归代码往往可以转换成等价的循环代码。并且通常来说循环版本的代码执行效率要略高于递归版本。（函数调用也是有开销的）

实际开发的时候, 使用递归要慎重！

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10. 参数默认值

Python 中的函数, 可以给形参指定默认值。

带有默认值的参数, 可以在调用的时候不传参。

代码示例: 计算两个数字的和

def add(x, y, debug=False):if debug:print(f'调试信息: x={x}, y={y}')return x + y
print(add(10, 20))
print(add(10, 20, True))

打印：

30
调试信息: x=10, y=20
30

此处 debug=False 即为参数默认值。当我们不指定第三个参数的时候, 默认 debug 的取值即为 False。

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带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面，否则会出错

def add(x, debug=False, y):if debug:print(f'调试信息: x={x}, y={y}')return x + y
print(add(10, 20))

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11. 关键字参数

在调用函数的时候, 需要给函数指定实参。一般默认情况下是按照形参的顺序, 来依次传递实参的。

但是我们也可以通过 关键字参数, 来调整这里的传参顺序, 显式指定当前实参传递给哪个形参。

def test(x, y):print(f'x = {x}')print(f'y = {y}')
test(x=10, y=20)
test(y=100, x=200)

打印：

x = 10
y = 20
x = 200
y = 100

形如上述 test(x=10, y=20) 这样的操作, 即为 关键字参数。