Python 学习二之函数

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函数的定义

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”。

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a = abs
print(a(-1))

output: 1

pass 定义空函数，目的是为了让程序能够跑起来。

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def my_func():
	pass
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def my_abs(x):
	# 检查传入的参数是否正确，只允许 int 和 float 类型的参数
	if not isinstance(x, (int, float)):
		raise TypeError('bad operand type')
	if x >= 0:
		return x
	else:
		return -x

返回多个值

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import math

def move(x, y, step, angle=0):
	nx = x + step * math.cos(angle)
	ny = y - step * math.sin(angle)
	return nx, ny

返回值是一个 tuple。
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。

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x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print("x:", x)
print("y:", y)

print("x: {0}".format(x))
print("y: {yValue}".format(yValue=y))

coor = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(coor)

output:
x: 151.96152422706632
y: 70.0
x: 151.96152422706632
y: 70.0
(151.96152422706632, 70.0)

函数参数

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def power(x):
#	if not isinstance(x, (int, float)):
#		raise TypeError('bad operand type')
	return x * x
	
print(power(2))

def power1(x, n):
	s = 1
	while n > 0:
		n -= 1
		s = s * x
	return s
print(power1(2, 3))

默认参数

设置默认参数时，有几点要注意

  1. 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）
  2. 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。

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def power2(x, n=2):
	s = 1
	while n > 0:
		n -= 1
		s = s * x
	return s
print(power2(2))

为什么默认参数不能放在必选参数的前面

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def foo(p1, p2=6, p3):
	return 0

因为调用函数时可能会产生歧义，比如调用上面的函数 foo(1, 2)，是该调用 foo(1, 6, 2) 呢？还是该调用 foo(1, 6) 呢？或者其它的什么呢？…

默认参数的坑

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def add_end(L=[]):
	L.append('END')
	return L
print(add_end())
print(add_end())

output:
['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：

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def add_end1(L=None):
	if L is None:
		L = []
	L.append('END')
	return L
print(add_end1())
print(add_end1())

output:
['END']
['END']

可变参数

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。

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def calc(*numbers):
	sum = 0
	for n in numbers:
		sum = sum + n * n
	return sum
print(calc(1, 2, 3))

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。

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demo = [1, 2, 3, 4]
print(calc(*demo))

关键字参数

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。

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def person(name, age, **kw):
	print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
	
person("Michael", 11)
person('Bob', 35, city='Beijing')
extra = {'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。

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person('Jack', 24, **extra)

命名关键字参数

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：

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def person(name, age, *, city, job):
	print(name, age, city, job)
person('Jack', 24, city='Beijing', job='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。

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def person1(name, age, *args, city, job):
	print(name, age, args, city, job)
person1('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
person1('Jack', 24, "a", city='Beijing', job='Engineer')

命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：

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def person2(name, age, *, city='Beijing', job):
	print(name, age, city, job)
person2('Jack', 24, job='Engineer')

使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个 * 作为特殊分隔符。如果缺少 *，Python 解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数

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def person(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。

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def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
	print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)

def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
	print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

f1(1, 2)
f1(1, 2, c=3)
f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
f2(1, 2, d=99, ext=None)

args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
f1(*args, **kw)

args1 = (1, 2, 3)
kw1 = {'d': 88, 'x': '#'}
f2(*args1, **kw1)

output:
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

递归函数

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

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。

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。

尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return 语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。

上面的 fact(n) 函数由于 return n * fact(n - 1) 引入了乘法表达式，所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式，需要多一点代码，主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中：

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def fact1(n):
	return fact_iter(n, 1)

def fact_iter(num, product):
	if num == 1:
		return product
	return fact_iter(num - 1, num * product)
print(fact1(6))

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 fact(n) 函数改成尾递归方式，也会导致栈溢出。