8.函数

一、实验目的

• 函数的定义
• 局部/全局变量的概念
• 默认参数，关键字参数及强制关键字参数
• 文档字符串的使用
• 高阶函数，map() 函数

二、知识要点

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。我们已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但我们也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

1.定义一个函数

• 流程：

  • 函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。
  • 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
  • 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
  • 函数内容以冒号起始，并且缩进。
  • return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

• 语法格式：

#定义  函数名  （参数）:
def functionname( parameters ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

2.调用函数

定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。

3.对象

对象类型
**可更改对象 **	Strings（字符串）	tuples（元组）	numbers（数字
不可更改对象	list（列表）	dict（字典）

下面的例子将解析可更改对象与不可更改对象的区别：

def change(string_2, tuples_2, int_2, float_2, list_2, dict_2, set_2):
    print("已收到传入参数，传入值为：", string_2, tuples_2, int_2, float_2, list_2, dict_2, set_2)
    string_2 = "newstring"
    del tuples_2
    int_2 = 3
    float_2 = 2.0
    list_2[0] = "newlist1"
    dict_2['dict1'] = "newfirst"
    del set_2
    print("已修改传入参数，目前的属性值为:", string_2, int_2, float_2, list_2, dict_2)
    try:
        print(tuples_2)
    except Exception:
        print("tumples_2已删除")
    try:
        print(set_2)
    except Exception:
        print("set_2已删除")
    return


string_1 = "string"  # 字符串对象
tuples_1 = ("tuples1", "tuples2", 3)  # 元组对象
int_1 = 2  # 整型对象
float_1 = 1.0  # 浮点型对象
list_1 = ["list1", "list2", 3]  # 列表对象
dict_1 = {"dict1": "first", "dict2": 2}  # 字典对象
set_1 = {"set1", "set2", 3}  # 集合对象
change(string_1, tuples_1, int_1, float_1, list_1, dict_1, set_1)
print("返回值为：\n", string_1, tuples_1, int_1, float_1, list_1, dict_1, set_1)

我们用一个表格来解析一下整个过程：

变量	输入	传入函数	修改之后	输出
string	"string"	"string"	"newstring"	"string"
tuples	("tuples1","tuples2")	("tuples1","tuples2")	delete	('tuples1', 'tuples2', 3)
int	2	2	3	2
float	1.0	1.0	2.0	1.0
list	["list1", "list2", 3]	["list1", "list2", 3]	['newlist1', 'list2', 3]	['newlist1', 'list2', 3]
dict	{"dict1": "first", "dict2": 2}	{"dict1": "first", "dict2": 2}	{'dict1': 'newfirst', 'dict2': 2}	{'dict1': 'newfirst', 'dict2': 2}
set	{"set1", "set2", 3}	{"set1", "set2", 3}	delete	{3, 'set1', 'set2'}

可以看到，只有属性为列表对象list,字典对象dict可以在函数中修改，而字符串对象string,整型对象int,浮点型对象float,元组对象tuples,集合对象set是无法在函数中修改的。

4.参数

• 必备参数：必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。例如：

def must(str):
    print(str)
    return

try:
    must()
except Exception:
    print("未传入参数异常")

该代码会输出未传入参数异常。

• 关键字参数：关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。例如：

def keyword_1(name_1, age_1):
    print("name_1 is {},age_1 is {}".format(name_1, age_1))
    return


keyword_1(age_1=10, name_1="zhe")

该代码会输出name_1 is zhe,age_1 is 10,关键字参数顺序不重要。

• 默认参数:调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。例如：

def default(name, age=35):
    print("name is {},age is {}".format(name, age))
    return

default(name='zhang',age=50);
default(name='zhe')

输出为：

name is zhang,age is 50
name is zhe,age is 35

• 不定长参数:处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：

def nolenth_n(num_1, *num):
    print("输入的常量是：", num_1)
    for x in num:
        print("可变参数：", x)
    return


nolenth_n(10)
nolenth_n(10, 20, 30, 40)

输出：

输入的常量是： 10
输入的常量是： 10
可变参数： 20
可变参数： 30
可变参数： 40

在可变参数后定义的参数必须通过关键词传入：
例如：

def Force_key(name, *home, age):
    print("传入name为{},age为{}".format(name, age))
    return

try:
    Force_key(name="zhang")
except Exception:
    print("传入异常")
try:
    Force_key("zhang",age=16)
except Exception:
    print("传入异常")

输出为：

传入异常
传入name为zhang,age为16

5.匿名函数

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函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。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。
匿名函数语法：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

例如：

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

# 调用sum函数
print("相加后的值为 : ", sum(10, 20))
print("相加后的值为 : ", sum(20, 20))

输出为：

相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

6.return语句

return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：

def sum(arg1, arg2):
    # 返回2个参数的和."
    total = arg1 + arg2
    print("函数内 : ", total)
    return total


# 调用sum函数
total = sum(10, 20)

该程序输出函数内 : 30

7.全局变量与局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。下面的例子有助于理解这两个概念：

a = 9
def global_1():
    try:
        print(a)
        a = 100
    except Exception:
        print("变量a误作局部变量")
def global_2():
    try:
        global a
        print(a)
        a = 100
    except Exception:
        print("变量a误作局部变量")
print("Before the function call ", a)
print("inside change function")
global_1()
print("After the function global_1() call ", a)
global_2()
print("After the function global_2() call ", a)

输出：

Before the function call  9
inside change function
变量a误作局部变量
After the function global_1() call  9
9
After the function global_2() call  100

当函数中只要用到了变量 a，并且 a出现在表达式等于号的前面，就会被当作局部变量。当执行到 print(a)的时候会报错，因为 a作为函数局部变量是在print(a) 之后才定义的。而当使用 global关键字，对函数中的 a标志为全局变量，让函数内部使用全局变量的a,程序中就没有问题了。

8.文档字符串

DocStrings 文档字符串是一个重要工具，用于解释文档程序，帮助你的程序文档更加简单易懂。我们可以在函数体的第一行使用一对三个单引号'''或者一对三个双引号"""来定义文档字符串。你可以使用 __doc__（注意双下划线）调用函数中的文档字符串属性。例如：

def function():
    ''' say something here！
    '''
    pass


print(function.__doc__)  # 调用 doc

输出为say something here！

9.高阶函数

高阶函数（Higher-order function）或仿函数（functor）是可以接受函数作为参数的函数：

• 使用一个或多个函数作为参数
• 返回另一个函数作为输出

例如：

def high(l):
    return [i.upper() for i in l]
# 创建高阶函数，接受一个函数和一个列表作为参数
def test(h, l):
    return h(l)

l = ['python', 'Linux', 'Git']
print(test(high, l))

输出为['PYTHON', 'LINUX', 'GIT']

三、实验内容

1.定义一个函数用于实现求和运算

• 代码：

def sum_my(a, b):
    return a + b

2.在代码中调用求和方法

• 代码：

def sum_my(a, b):
    print("方法调用成功，传入的参数a=%d,b=%d,结果为:" % (a, b), end=" ")
    return a + b


m = int(input("Please enter an number:"))
n = int(input("Please enter another number:"))
print(sum_my(m, n))

• 结果：

Please enter an number:2
Please enter another number:3
方法调用成功，传入的参数a=2,b=3,结果为: 5

3.重要的高阶函数

3.1 map()

map 是一个在 Python 里非常有用的高阶函数。它接受一个函数和一个序列（迭代器）作为输入，然后对序列（迭代器）的每一个值应用这个函数，返回一个序列（迭代器），其包含应用函数后的结果。举例：

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
def square(num):
    return num * num

print(list(map(square, lst)))

输出为[1, 4, 9, 16, 25]

• map函数用来将序列中的值处理再依次返回至列表内；
• 第一个参数func为函数，实现函数映射的功能，第二个参数为可迭代对象；
• map函数的返回值为一个迭代器对象map；

3.2 sorted()

# 反向排序
str = sorted('abcdefg', reverse=True)
print(str)  # ['g', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']

# 按指定元素进行排序
obj = [[1,2], [5,6], [2,8], [8,3], [3,10]]
func = lambda x: x[1]
new_list = sorted(obj, key=func, reverse=False)
print(new_list)  # [[1, 2], [8, 3], [5, 6], [2, 8], [3, 10]]

输出：

['g', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']
[[1, 2], [8, 3], [5, 6], [2, 8], [3, 10]]

• sorted是Python提供的功能强大的排序函数，满足字符、数字等排序要求；
• 函数的第一个参数为可迭代对象，第二个参数key作为排序的规则（指定按什么排序），第三个参数表明是否反向；
• sorted函数的返回结果是列表类型；

3.3 filter()

# 过滤
obj = filter(lambda x: x > 0, [-20, -10, -1, 0, 1, 10, 20])
print(obj) # <filter object at 0x004C9EB0>

for i in obj:
    print(i) # 1 10 20

输出：

1
10
20

• filter函数也是接收一个函数和一个序列的高阶函数，其主要功能是过滤；
• 第一个参数是一个函数，第二个参数是可迭代对象；
• filter函数的返回值是迭代器对象filter；

四、实验结果

无