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>>> max( 2, 3, 1, - 5) 3数据类型转换 Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数,比如int函数可以把其他数据类型转换为整数: >>> int( '123') 123 >>> int( 12.34) 12 >>> float( '12.34') 12.34 >>> str( 1.23) '1.23' >>> str( 100) '100' >>> bool( 1) True >>> bool( '') False 函数名其实就是指向一个函数对象的引用,完全可以把函数名赋给一个变量,相当于给这个函数起了一个“别名”: >>> a = abs # 变量a指向abs函数 >>> a(- 1) # 所以也可以通过a调用abs函数 1练习 请利用Python内置的hex函数把一个整数转换成十六进制表示的字符串: # -*- coding: utf-8 -*- n1 = 255 n2 = 1000 #请你在此处训练 小结 调用Python的函数,需要根据函数定义,传入正确的参数。如果函数调用出错,一定要 学会看错误信息,所以英文很重要! 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。 我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例: # -*- coding: utf-8 -*- def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x 请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。 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。 在Python交互环境中定义函数时,注意Python会出现...的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到>>>提示符下: >>> def my_abs(x): │ │... if x >= 0: │ │... return x │ │... else: │ │... return -x │ │... │ │>>> my_abs(-9) │ │9 │ │>>> _ 空函数 如果想定义一个什么事也不做的空函数,可以用pass语句: defnop: 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。 pass还可以用在其他语句里,比如: ifage >= 18: pass 缺少了pass,代码运行就会有语法错误。 参数检查 调用函数时,如果参数个数不对,Python解释器会自动检查出来,并抛出TypeError: >>> my_abs(1, 2) Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in TypeError: my_abs takes 1 positional argument but 2 were given 但是如果参数类型不对,Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别: >>> my_abs('A') Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in File " ", line 2, in my_abs TypeError: unorderable types: str >= int >>> abs('A') Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in TypeError: bad operand type for abs: 'str' 当传入了不恰当的参数时,内置函数abs会检查出参数错误,而我们定义的my_abs没有参数检查,会导致if语句出错,出错信息和abs不一样。所以,这个函数定义不够完善。 让我们修改一下my_abs的定义,对参数类型做检查,只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance实现: defmy_abs(x): ifnotisinstance(x, (int, float)): raiseTypeError( 'bad operand type') ifx >= 0: returnx else: return-x 添加了参数检查后,如果传入错误的参数类型,函数就可以抛出一个错误: >>> my_abs('A') Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in File " ", line 3, in my_abs TypeError: bad operand type 返回多个值 函数可以返回多个值吗?答案是肯定的。 比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点,给出坐标、位移和角度,就可以计算出新的坐标: importmath defmove(x, y, step, angle= 0): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) returnnx, ny import math语句表示导入math包,并允许后续代码引用math包里的sin、cos等函数。 然后,我们就可以同时获得返回值: >>> x, y = move( 100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print(x, y) 151.9615242270663270.0 但其实这只是一种假象,Python函数返回的仍然是单一值: >>> r = move( 100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print(r) ( 151.96152422706632, 70.0) 原来返回值是一个tuple!但是,在语法上,返回一个tuple可以省略括号,而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple,但写起来更方便。 小结 定义函数时,需要确定函数名和参数个数; 如果有必要,可以先对参数的数据类型做检查; 函数体内部可以用return随时返回函数结果; 函数执行完毕也没有return语句时,自动return None。 函数可以同时返回多个值,但其实就是一个tuple。 计算平方根可以调用math.sqrt函数: >>> importmath >>> math.sqrt( 2) 1.4142135623730951 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。 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?可以再定义一个 power3函数,但是如果要计算x 4、x 5……怎么办?我们不可能定义无限多个函数。 你也许想到了,可以把power(x)修改为power(x, n),用来计算x n,说干就干: defpower(x, n): s = 1 whilen > 0: n = n - 1 s = s * x returns 对于这个修改后的power(x, n)函数,可以计算任意n次方: >>> power( 5, 2) 25 >>> power( 5, 3) 125 修改后的power(x, n)函数有两个参数:x和n,这两个参数都是位置参数,调用函数时,传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。 默认参数 新的power(x, n)函数定义没有问题,但是,旧的调用代码失败了,原因是我们增加了一个参数,导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用: >>> power(5) Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in TypeError: power missing 1 required positional argument: 'n' Python的错误信息很明确:调用函数power缺少了一个位置参数n。 这个时候,默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x 2,所以,完全可以把第二个参数n的默认值设定为2: defpower(x, n= 2): s = 1 whilen > 0: n = n - 1 s = s * x returns 这样,当我们调用power(5)时,相当于调用power(5, 2): >>> power( 5) 25 >>> power( 5, 2) 25 而对于n > 2的其他情况,就必须明确地传入n,比如power(5, 3)。 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。 举个例子,我们写个一年级小学生注册的函数,需要传入name和gender两个参数: defenroll(name, gender): print( 'name:', name) print( 'gender:', gender) 这样,调用enroll函数只需要传入两个参数: >>> enroll( 'Sarah', 'F') name: Sarah gender: F 如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办?这样会使得调用函数的复杂度大大增加。 我们可以把年龄和城市设为默认参数: defenroll(name, gender, age= 6, city= 'Beijing'): print( 'name:', name) print( 'gender:', gender) print( 'age:', age) print( 'city:', city) 这样,大多数学生注册时不需要提供年龄和城市,只提供必须的两个参数: >>> enroll( 'Sarah', 'F') name: Sarah gender: F age: 6 city: Beijing 只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息: enroll('Bob', 'M', 7) enroll('Adam', 'M', city='Tianjin') 可见,默认参数降低了函数调用的难度,而一旦需要更复杂的调用时,又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用,函数只需要定义一个。 有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是,除了name,gender这两个参数外,最后1个参数应用在参数age上,city参数由于没有提供,仍然使用默认值。 也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin'),意思是,city参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。 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 当你正常调用时,结果似乎不错: >>> add_end([1, 2, 3]) [1, 2, 3, 'END'] >>> add_end(['x', 'y', 'z']) ['x', 'y', 'z', 'END'] 当你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'] 很多初学者很疑惑,默认参数是[],但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了'END'后的list。 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。 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): ifL isNone: L = [] L.append( 'END') returnL 现在,无论调用多少次,都不会有问题: >>> add_end ['END'] >>> add_end ['END'] 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。 可变参数 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。 我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a 2+ b 2+ c 2+ ……。 要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下: defcalc(numbers): sum = 0 forn innumbers: sum = sum + n * n returnsum 但是调用的时候,需要先组装出一个list或tuple: >>> calc([ 1, 2, 3]) 14 >>> calc(( 1, 3, 5, 7)) 84 如果利用可变参数,调用函数的方式可以简化成这样: >>> calc( 1, 2, 3) 14 >>> calc( 1, 3, 5, 7) 84 所以,我们把函数的参数改为可变参数: defcalc(*numbers): sum = 0 forn innumbers: sum = sum + n * n returnsum 定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比,仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部,参数numbers接收到的是一个tuple,因此,函数代码完全不变。但是,调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数: >>> calc( 1, 2) 5 >>> calc 0 如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?可以这样做: >>> nums = [ 1, 2, 3] >>> calc(nums[ 0], nums[ 1], nums[ 2]) 14 这种写法当然是可行的,问题是太繁琐,所以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: >>> nums = [ 1, 2, 3] >>> calc(*nums) 14 *nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。 关键字参数 可变参数允许你传入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。请看示例: defperson(name, age, **kw): print( 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw) 函数person除了必选参数name和age外,还接受关键字参数kw。在调用该函数时,可以只传入必选参数: >>> person( 'Michael', 30) name: Michael age: 30other: {} 也可以传入任意个数的关键字参数: >>> person( 'Bob', 35, city= 'Beijing') name: Bob age: 35other: { 'city': 'Beijing'} >>> person( 'Adam', 45, gender= 'M', job= 'Engineer') name: Adam age: 45other: { 'gender': 'M', 'job': 'Engineer'} 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: >>> extra = { 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} >>> person( 'Jack', 24, city=extra[ 'city'], job=extra[ 'job']) name: Jack age: 24other: { 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} 当然,上面复杂的调用可以用简化的写法: >>> extra = { 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} >>> person( 'Jack', 24, **extra) name: Jack age: 24other: { 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} **extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra。 命名关键字参数 对于关键字参数,函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些,就需要在函数内部通过kw检查。 仍以person函数为例,我们希望检查是否有city和job参数: defperson(name, age, **kw): if'city'inkw: # 有city参数 pass if'job'inkw: # 有job参数 pass print( 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw) 但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数: >>> person( 'Jack', 24, city= 'Beijing', addr= 'Chaoyang', zipcode= 123456) 如果要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: defperson(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。 调用方式如下: >>> person( 'Jack', 24, city= 'Beijing', job= 'Engineer') Jack 24Beijing Engineer 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: defperson(name, age, *args, city, job): print(name, age, args, city, job) 命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,调用将报错: >>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer') Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in TypeError: person takes 2 positional arguments but 4 were given 由于调用时缺少参数名city和job,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person函数仅接受2个位置参数。 命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用: defperson(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 24Beijing Engineer defperson(name, age, city, job): # 缺少 *,city和job被视为位置参数 pass 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、关键字参数和命名关键字参数,这5种参数都可以组合使用。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、命名关键字参数和关键字参数。 比如定义一个函数,包含上述若干种参数: deff1(a, b, c= 0, *args, **kw): print( 'a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw) deff2(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 = 1b = 2c = 0args = kw = {} >>> f1( 1, 2, c= 3) a = 1b = 2c = 3args = kw = {} >>> f1( 1, 2, 3, 'a', 'b') a = 1b = 2c = 3args = ( 'a', 'b') kw = {} >>> f1( 1, 2, 3, 'a', 'b', x= 99) a = 1b = 2c = 3args = ( 'a', 'b') kw = { 'x': 99} >>> f2( 1, 2, d= 99, ext= None) a = 1b = 2c = 0d = 99kw = { 'ext': None} 最神奇的是通过一个tuple和dict,你也可以调用上述函数: >>> args = ( 1, 2, 3, 4) >>> kw = { 'd': 99, 'x': '#'} >>> f1(*args, **kw) a = 1b = 2c = 3args = ( 4,) kw = { 'd': 99, 'x': '#'} >>> args = ( 1, 2, 3) >>> kw = { 'd': 88, 'x': '#'} >>> f2(*args, **kw) a = 1b = 2c = 3d = 88kw = { 'x': '#'} 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。返回搜狐,查看更多 |
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