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对于Python编程的学习还是存在一定的难度，今天就让我们从多个角度来学习Python基础知识，快速入门Python行列。

一、函数基础

简单地说，一个函数就是一组Python语句的组合，它们可以在程序中运行一次或多次运行。Python中的函数在其他语言中也叫做过程或子例程，那么这些被包装起来的语句通过一个函数名称来调用。

有了函数，我们可以在很大程度上减少复制及粘贴代码的次数了（相信很多人在刚开始时都有这样的体验）。我们可以把相同的代码可以提炼出来做成一个函数，在需要的地方只需要调用即可。那么，这样就提高了代码的复用率了，整体代码看起来比较简练，没有那么臃肿了。函数在Python中是最基本的程序结构，用来最大化地让我们的代码进行复用；与此同时，函数可以把一个错综复杂的系统分割为可管理的多个部分，简化编程、代码复用。

接下来我们看看什么是函数，及函数该如何定义。有两种方式可以进行函数的定义，分别是def及lambda关键字。

1.函数定义

先总结一下为什么要使用函数？

代码复用最大化及最小化冗余代码；

过程分解（拆解）。把一个复杂的任务拆解为多个小任务。

函数定义的语法为：

deffunc_name(arg1,arg2,arg3,...,argN):

statement

returnvalue

根据上面定义，可以简单地描述为：Python中的函数是具有0个或多个参数，具有若干行语句并且具有返回值（返回值可有可无）的一个语句块（注意缩进）。

那么我们就定义一个比较简单的函数，该函数没有参数，进入ipython交互式环境：

In[1]:defhello():

...:print('Leavemealone,theworld')

...:

调用（执行）该函数：

In[2]:hello()

Leavemealone,theworld

我们发现hello()函数并没有return语句，在Python中，如果没有显式的执行return语句，那么函数的返回值默认为None。

我们说过，定义函数有两种形式，另外一种形式是使用lambda来定义。使用lambda定义的函数是匿名函数，这个我们在后面的内容进行讲解，这里暂且不表。

二、函数参数

定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂的逻辑被封装起来，调用者无需了解。

Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。

1.默认参数

默认参数使得API简洁，但不失灵活性。当一个参数有默认值时，调用时如果不传递此参数时，会使用默认值。

definc(init,step=1):

returninit+step

#调用一下这个函数

>>>inc(3)

4

>>>inc(3,2)

5

默认参数有一个坑，就是非默认参数要放到默认参数的前面（不然Python的解释器会报语法错误）。允许有多个默认参数，但默认参数需要放在参数列表的最后面。

defappend(x,lst=[]):

returnlst.append(x)

此函数有问题。（函数中的形参是全局变量？lst在append函数中叫lst，但在全局作用域中，我们不知道lst具体叫什么名字。）

修改之后的函数为：

defappend(x,lst=None):

iflstisNone:

lst=[]

lst.append(x)

returnlst

通常来说，当默认参数是可变的时候，需要特别注意作用域的问题，我们需要上述的技巧（不可变的数据类型是值传递，可变的数据类型是引用传递。）。目前可变的对象为list，dict，set，bytearray。

默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下：

#先定义一个函数，传入一个list，添加一个END再返回

defadd_end(L=[]):

L.append('END')

returnL

当我们正常调用时，结果似乎不错：

>>>add_end([1,2,3])

[1,2,3,'END']

>>>add_end(['x','y','z'])

['x','y','z','END']

当我们使用默认参数调用时，一开始结果也是对的：

>>>add_end()

['END']

但是，再次调用add_end()时，结果就不对了：

>>>add_end()

['END','END']

>>>add_end()

['END','END','END']

原因解释如下：

Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。

所以，定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！

要修改上面的例子，我们可以用None这个不变对象来实现：

defadd_end(L=None):

ifLisNone:

L=[]

L.append('END')

returnL

为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。

2.位置参数

我们先写一个计算x^2的函数：

defpower(x):

returnx*x

对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x：

>>>power(5)

25

>>>power(15)

225

现在，如果我们要计算x^3怎么办呢？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x^4、x^5、x^n，怎么办？我们不可能定义无限多个函数，我们可以把power(x)修改为power(x,n)，用来计算x^n，说写就写：

defpower(x,n):

s=1

whilen>0:

n=n-1

s=s*x

returns

3.关键字参数

可变参数允许我们传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而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。示例如下：

defperson(name,age,**kwargs):

print('name:',name,'age:',age,'other:',kwargs)

函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kwargs。在调用该函数时，可以只传入必选参数：

>>>person('LavenLiu',25)

name:LavenLiuage:25other:{}

也可以传入任意个数的关键字参数：

>>>person('LavenLiu',25)

name:LavenLiuage:25other:{}

>>>person('Taoqi',25,city='Hebei')

name:Taoqiage:25other:{'city':'Hebei'}

>>>person('James',31,gender='M',job='NBAplayer')

name:Jamesage:31other:{'gender':'M','job':'NBAplayer'}

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。

和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：

>>>kwargs={'city':'Hebei','job':'Test'}

>>>person('Taoqi',25,**kwargs)

name:Taoqiage:25other:{'city':'Hebei','job':'Test'}

4.位置参数和关键字参数

位置参数和关键字参数是函数调用时的概念。

当默认参数和关键字参数结合起来用的时候，很有用。

关键字参数必须写在位置参数之后，否则会抛出语法错误。

defminus(x,y):

returnx-y

minus(3,5)#位置参数，位置传参

minus(5,3)#位置参数，位置传参

minus(x=5,y=3)#关键字参数，关键字传参

minus(y=3,x=5)#关键字参数，关键字传参

位置参数和关键字参数可以共存，但是关键字参数必须写到位置参数之后。

5.可变位置参数

可变位置参数用*定义，在函数体内，可变位置参数是一个元组。

可变位置参数。

In[1]:deffn(*args):

...:print(args)

...:

In[2]:fn((1,2,3,4))

((1,2,3,4),)

In[3]:tup01=(1,2,3,4)

In[4]:fn(tup01)

((1,2,3,4),)

In[5]:fn(*tup01)

(1,2,3,4)

在python的函数中，还可以定义可变参数。可变参数就是传入的参数个数是可变的。

In[6]:defcacl(*numbers):

...:sum=0

...:forninnumbers:

...:sum=sum+n*n

...:returnsum

...:

In[7]:nums=[1,2,3]

In[8]:cacl(*nums)#这里如果不在nums前面加*，有问题吗？

Out[8]:14

6.可变关键字参数

可变关键字参数使用**定义，在函数体内，可变关键字参数是一个字典。可变关键字参数的key都是字符串，并且符合标识符定义规范。

deffn(**kwargs):

print(kwargs)

dict01={'name':'LavenLiu','age':29}

fn(**dict01)

#fn(dict01)

fn(name='LavenLiu',age=29)

{'name':'LavenLiu','age':29}

{'name':'LavenLiu','age':29}

可变位置参数只能以位置参数的形式调用

可变关键字参数只能以关键字参数的形式调用

可变位置参数必须在可变关键字参数之前

In[18]:deffn(*args,**kwargs):

...:print(args)

...:print(kwargs)

...:

In[19]:fn(1,2,3,a=1,b=2)

(1,2,3)

{'a':1,'b':2}

In[20]:deffn(*args,x,y):

...:print(args)

...:print(x,y)

...:

In[21]:fn(1,2,3,4)

TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)

<ipython-input-21-0ab4fbc96a17>in<module>()

---->1fn(1,2,3,4)

TypeError:fn()missing2requiredkeyword-onlyarguments:'x'and'y'

In[22]:fn(1,2,x=3,y=4)

(1,2)

34

可变参数后置

可变参数不和默认参数一起出现

7.参数组合

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：

>>>deffunc(a,b,c=0,*args,**kwargs):

...print('a=',a,'b=',b,'c=',c,'args=',args,'kwargs=',kwargs)

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。

>>>func(1,2)

a=1b=2c=0args=()kwargs={}

>>>func(1,2,c=3)

a=1b=2c=3args=()kwargs={}

>>>func(1,2,3,'a','b')

a=1b=2c=3args=('a','b')kwargs={}

>>>func(1,2,3,'a','b',x=99)

a=1b=2c=3args=('a','b')kwargs={'x':99}

>>>

最神奇的是通过一个tuple和dict，我们也可以调用该函数：

>>>args=(1,2,3,4)

>>>kwargs={'x':99}

>>>func(*args,**kwargs)

a=1b=2c=3args=(4,)kwargs={'x':99}

所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args,**kwargs)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。

8.参数解构

参数解构发生在函数调用时，可变参数发生函数定义的时候。参数解构分为两种形式，一种是位置参数解构，另一种是关键字参数解构。

参数结构的两种形式：

位置参数解构，使用一个星号。解构的对象为可迭代对象，解构的结果为位置参数。

关键字参数解构，使用两个星号。解构的对象为字典，解构的结果为关键字参数。

位置参数解构的一个例子：

In[23]:deffn(a,b,c):

...:print(a,b,c)

...:

In[24]:lst=[1,2,3]

In[25]:fn(lst[0],lst[1],lst[2])

123

#也可以进行如下形式的调用

In[26]:fn(*lst)#这种做法就叫参数解构

123

#*号可以把线性结构解包成位置参数

lst=[1,2,3,4]

fn(*lst)#->fn(lst[0],lst[1],lst[2],lst[3])

TypeError:fn()takes3positionalargumentsbut4weregiven

#这里就报错了，本来这个函数只能接收3个位置参数，lst有四个元素，通过参数解构之后，就变成了4个参数，所以就报错了。

接下来看字典解构的例子：

In[27]:d={'a':1,'b':2,'c':3}

In[28]:fn(**d)

123

#**可以把字典解构成关键字参数

参数解构发生在函数调用时。解构的时候，线性结构的解构是位置参数，字典解构是关键字参数。

传参的顺序：位置参数，线性结构解构；关键字参数，字典解构。尽量的少的同时使用两种解构，除非你真的知道在做什么。

In[29]:deffn(a,b,c,d):

...:print(a,b,c,d)

...:

In[30]:fn(0,*[2],c=1,**{'d':3})

0213

9.参数槽(keyword-only参数)

Python3中引入的。

deffn(a,b,c):

print(a,b,c)

fn(a=1,b=2,c=3)

如果要强制传入的参数为关键字参数：

deffn(*,a,b,c):

print(a,b,c)

>>>fn(1,2,3)

Traceback(mostrecentcalllast):

File"<pyshell#17>",line1,in<module>

fn(1,2,3)

TypeError:fn()takes0positionalargumentsbut3weregiven

>>>fn(a=1,b=2,c=3)

123

#*之后的参数，必须以关键字参数的形式传递，称之为参数槽。

参数槽通常和默认参数搭配使用。

>>>deffn(a,b,*,x,y):

print(a,b)

print(x,y)

>>>fn(1,2,3,4)

Traceback(mostrecentcalllast):

File"<pyshell#23>",line1,in<module>

fn(1,2,3,4)

TypeError:fn()takes2positionalargumentsbut4weregiven

>>>fn(1,2,x=3,y=4)

12

34

>>>fn(1,2,**{'x':3,'y':4})

12

34

deffn(a,b,*):

print(a,b)

deffn(a,b,*):

...print(a,b)

File"<stdin>",line1

SyntaxError:namedargumentsmustfollowbare*

几个例子：

deffn01(*,x=1,y=5):

print(x)

print(y)

>>>fn01()

1

5

deffn02(x=1,*,y):

print(x)

print(y)

>>>fn02(y=3)

1

3

参数槽之坑：

*之后必须有参数

非命名参数有默认值时，命名参数可以没有默认值

默认参数应该在每段参数的最后

使用参数槽时，不能使用可变位置参数，可变关键之参数必须放在命名参数之后

三、高级用法

1.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。

deffact(n):

ifn==1:

return1

returnn*fact(n-1)

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。

2.匿名函数lambda

python使用lambda来创建匿名函数。

lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。

lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

lambda函数拥有自己的名字空间，且不能访问自有参数列表之外或全局名字空间里的参数。

虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

fib=lambdan,x=0,y=1:xifnotnelsefib(n-1,y,x+y)

print(fib(20))

3.Python函数中的多态

一个操作的意义取决于被操作对象的类型：

deftimes(x,y):

returnx*y

>>>times(2,4)

>>>8

times('Python',4)#传递了与上不同的数据类型'PythonPythonPythonPython'.

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