Python连载系列:函数模块

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Python连载系列:函数模块

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  • 函数的快速体验
  • 定义函数 - def语句 / 函数名 / 参数列表 / return语句 / 调用自定义函数
  • 调用函数 - Python内置函数 / 导入模块和函数
  • 函数的参数 - 默认参数 / 可变参数 / 关键字参数 / 命名关键字参数
  • 函数的返回值 - 没有返回值 / 返回单个值 / 返回多个值
  • 用模块管理函数 - 模块的概念 / 用自定义模块管理函数 / 命名冲突的时候会怎样(同一个模块和不同的模块)

函数的快速体验

快速体验

  • 所谓函数,就是把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块,在需要的时候 调用
  • 函数的使用包含两个步骤:
    1. 定义函数 —— 封装 独立的功能
    2. 调用函数 —— 享受 封装 的成果
  • 函数的作用,在开发程序时,使用函数可以提高编写的效率以及代码的 重用

演练步骤

  1. 新建 04_函数 项目
  2. 复制之前完成的 乘法表 文件
  3. 修改文件,增加函数定义 multiple_table():
  4. 新建另外一个文件,使用 import 导入并且调用函数

函数基本使用

函数的定义

定义函数的格式如下:

def 函数名():

    函数封装的代码
    ……
  1. def 是英文 define 的缩写
  2. 函数名称 应该能够表达 函数封装代码 的功能,方便后续的调用
  3. 函数名称 的命名应该 符合 标识符的命名规则
    • 可以由 字母下划线数字 组成
    • 不能以数字开头
    • 不能与关键字重名

函数调用

调用函数很简单的,通过 函数名() 即可完成对函数的调用

第一个函数演练

需求

    1. 编写一个打招呼 say_hello 的函数,封装三行打招呼的代码
    1. 在函数下方调用打招呼的代码
name = "小明"


# 解释器知道这里定义了一个函数
def say_hello():
    print("hello 1")
    print("hello 2")
    print("hello 3")

print(name)
# 只有在调用函数时,之前定义的函数才会被执行
# 函数执行完成之后,会重新回到之前的程序中,继续执行后续的代码
say_hello()

print(name)

单步执行 F8 和 F7 观察以下代码的执行过程

  • 定义好函数之后,只表示这个函数封装了一段代码而已
  • 如果不主动调用函数,函数是不会主动执行的

思考

  • 能否将 函数调用 放在 函数定义 的上方?
    • 不能!
    • 因为在 使用函数名 调用函数之前,必须要保证 Python 已经知道函数的存在
    • 否则控制台会提示 NameError: name 'say_hello' is not defined (名称错误:say_hello 这个名字没有被定义)

PyCharm 的调试工具

  • F8 Step Over 可以单步执行代码,会把函数调用看作是一行代码直接执行
  • F7 Step Into 可以单步执行代码,如果是函数,会进入函数内部

函数的文档注释

  • 在开发中,如果希望给函数添加注释,应该在 定义函数 的下方,使用 连续的三对引号
  • 连续的三对引号 之间编写对函数的说明文字
  • 函数调用 位置,使用快捷键 CTRL + Q 可以查看函数的说明信息

注意:因为 函数体相对比较独立函数定义的上方,应该和其他代码(包括注释)保留 两个空行

函数的参数

演练需求

  1. 开发一个 sum_2_num 的函数
  2. 函数能够实现 两个数字的求和 功能

演练代码如下:

def sum_2_num():

    num1 = 10
    num2 = 20
    result = num1 + num2

    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))

sum_2_num()

思考一下存在什么问题

函数只能处理 固定数值 的相加

如何解决?

  • 如果能够把需要计算的数字,在调用函数时,传递到函数内部就好了!

函数参数的使用

  • 在函数名的后面的小括号内部填写 参数
  • 多个参数之间使用 , 分隔
def sum_2_num(num1, num2):

    result = num1 + num2
    
    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))

sum_2_num(50, 20)

参数的作用

  • 函数,把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块,在需要的时候 调用
  • 函数的参数,增加函数的 通用性,针对 相同的数据处理逻辑,能够 适应更多的数据
    1. 在函数 内部,把参数当做 变量 使用,进行需要的数据处理
    2. 函数调用时,按照函数定义的参数顺序,把 希望在函数内部处理的数据通过参数 传递

形参和实参

  • 形参定义 函数时,小括号中的参数,是用来接收参数用的,在函数内部 作为变量使用
  • 实参调用 函数时,小括号中的参数,是用来把数据传递到 函数内部 用的

函数的返回值

  • 在程序开发中,有时候,会希望 一个函数执行结束后,告诉调用者一个结果,以便调用者针对具体的结果做后续的处理
  • 返回值 是函数 完成工作后,最后 给调用者的 一个结果
  • 在函数中使用 return 关键字可以返回结果
  • 调用函数一方,可以 使用变量接收 函数的返回结果

注意:return 表示返回,后续的代码都不会被执行

def sum_2_num(num1, num2):
    """对两个数字的求和"""

    return num1 + num2

# 调用函数,并使用 result 变量接收计算结果
result = sum_2_num(10, 20)

print("计算结果是 %d" % result)

函数的嵌套调用

  • 一个函数里面 又调用另外一个函数,这就是 函数嵌套调用
  • 如果函数 test2 中,调用了另外一个函数 test1
    • 那么执行到调用 test1 函数时,会先把函数 test1 中的任务都执行完
    • 才会回到 test2 中调用函数 test1 的位置,继续执行后续的代码
def test1():

    print("*" * 50)
    print("test 1")
    print("*" * 50)


def test2():

    print("-" * 50)
    print("test 2")
    
    test1()
    
    print("-" * 50)

test2()

函数嵌套的演练 —— 打印分隔线

体会一下工作中 需求是多变

需求 1

  • 定义一个 print_line 函数能够打印 * 组成的 一条分隔线
def print_line(char):

    print("*" * 50)

需求 2

  • 定义一个函数能够打印 由任意字符组成 的分隔线
def print_line(char):

    print(char * 50)
    

需求 3

  • 定义一个函数能够打印 任意重复次数 的分隔线
def print_line(char, times):

    print(char * times)

需求 4

  • 定义一个函数能够打印 5 行 的分隔线,分隔线要求符合需求 3

提示:工作中针对需求的变化,应该冷静思考,不要轻易修改之前已经完成的,能够正常执行的函数

def print_line(char, times):

    print(char * times)


def print_lines(char, times):

    row = 0
    
    while row < 5:
        print_line(char, times)

        row += 1

用模块管理函数

对于任何一种编程语言来说,给变量、函数这样的标识符起名字都是一个让人头疼的问题,因为我们会遇到命名冲突这种尴尬的情况。最简单的场景就是在同一个.py文件中定义了两个同名函数,由于Python没有函数重载的概念,那么后面的定义会覆盖之前的定义,也就意味着两个函数同名函数实际上只有一个是存在的。

def foo():
    print('hello, world!')


def foo():
    print('goodbye, world!')


# 下面的代码会输出什么呢?
foo()

当然上面的这种情况我们很容易就能避免,但是如果项目是由多人协作进行团队开发的时候,团队中可能有多个程序员都定义了名为foo的函数,那么怎么解决这种命名冲突呢?答案其实很简单,Python中每个文件就代表了一个模块(module),我们在不同的模块中可以有同名的函数,在使用函数的时候我们通过import关键字导入指定的模块就可以区分到底要使用的是哪个模块中的foo函数,代码如下所示。

module1.py
def foo():
    print('hello, world!')
module2.py
def foo():
    print('goodbye, world!')
test.py
from module1 import foo

# 输出hello, world!
foo()

from module2 import foo

# 输出goodbye, world!
foo()

也可以按照如下所示的方式来区分到底要使用哪一个foo函数。

test.py
import module1 as m1
import module2 as m2

m1.foo()
m2.foo()

但是如果将代码写成了下面的样子,那么程序中调用的是最后导入的那个foo,因为后导入的foo覆盖了之前导入的foo

test.py
from module1 import foo
from module2 import foo

# 输出goodbye, world!
foo()
test.py
from module2 import foo
from module1 import foo

# 输出hello, world!
foo()

需要说明的是,如果我们导入的模块除了定义函数之外还中有可以执行代码,那么Python解释器在导入这个模块时就会执行这些代码,事实上我们可能并不希望如此,因此如果我们在模块中编写了执行代码,最好是将这些执行代码放入如下所示的条件中,这样的话除非直接运行该模块,if条件下的这些代码是不会执行的,因为只有直接执行的模块的名字才是"main"。

module3.py
def foo():
    pass


def bar():
    pass


# __name__是Python中一个隐含的变量它代表了模块的名字
# 只有被Python解释器直接执行的模块的名字才是__main__
if __name__ == '__main__':
    print('call foo()')
    foo()
    print('call bar()')
    bar()
test.py
import module3

# 导入module3时 不会执行模块中if条件成立时的代码 因为模块的名字是module3而不是__main__

练习

练习1:实现判断一个数是不是回文数的函数。

参考答案:

def is_palindrome(num):
    """判断一个数是不是回文数"""
    temp = num
    total = 0
    while temp > 0:
        total = total * 10 + temp % 10
        temp //= 10
    return total == num

练习2:实现判断一个数是不是素数的函数。

参考答案:

def is_prime(num):
    """判断一个数是不是素数"""
    for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
        if num % factor == 0:
            return False
    return True if num != 1 else False

拓展:变量的作用域

最后,我们来讨论一下Python中有关变量作用域的问题。

def foo():
    b = 'hello'

    # Python中可以在函数内部再定义函数
    def bar():
        c = True
        print(a)
        print(b)
        print(c)

    bar()
    # print(c)  # NameError: name 'c' is not defined


if __name__ == '__main__':
    a = 100
    # print(b)  # NameError: name 'b' is not defined
    foo()

上面的代码能够顺利的执行并且打印出100、hello和True,但我们注意到了,在bar函数的内部并没有定义ab两个变量,那么ab是从哪里来的。我们在上面代码的if分支中定义了一个变量a,这是一个全局变量(global variable),属于全局作用域,因为它没有定义在任何一个函数中。在上面的foo函数中我们定义了变量b,这是一个定义在函数中的局部变量(local variable),属于局部作用域,在foo函数的外部并不能访问到它;但对于foo函数内部的bar函数来说,变量b属于嵌套作用域,在bar函数中我们是可以访问到它的。bar函数中的变量c属于局部作用域,在bar函数之外是无法访问的。事实上,Python查找一个变量时会按照“局部作用域”、“嵌套作用域”、“全局作用域”和“内置作用域”的顺序进行搜索,前三者我们在上面的代码中已经看到了,所谓的“内置作用域”就是Python内置的那些标识符,我们之前用过的inputprintint等都属于内置作用域。

再看看下面这段代码,我们希望通过函数调用修改全局变量a的值,但实际上下面的代码是做不到的。

def foo():
    a = 200
    print(a)  # 200


if __name__ == '__main__':
    a = 100
    foo()
    print(a)  # 100

在调用foo函数后,我们发现a的值仍然是100,这是因为当我们在函数foo中写a = 200的时候,是重新定义了一个名字为a的局部变量,它跟全局作用域的a并不是同一个变量,因为局部作用域中有了自己的变量a,因此foo函数不再搜索全局作用域中的a。如果我们希望在foo函数中修改全局作用域中的a,代码如下所示。

def foo():
    global a
    a = 200
    print(a)  # 200


if __name__ == '__main__':
    a = 100
    foo()
    print(a)  # 200

我们可以使用global关键字来指示foo函数中的变量a来自于全局作用域,如果全局作用域中没有a,那么下面一行的代码就会定义变量a并将其置于全局作用域。同理,如果我们希望函数内部的函数能够修改嵌套作用域中的变量,可以使用nonlocal关键字来指示变量来自于嵌套作用域,请大家自行试验。

在实际开发中,我们应该尽量减少对全局变量的使用,因为全局变量的作用域和影响过于广泛,可能会发生意料之外的修改和使用,除此之外全局变量比局部变量拥有更长的生命周期,可能导致对象占用的内存长时间无法被垃圾回收。事实上,减少对全局变量的使用,也是降低代码之间耦合度的一个重要举措,同时也是对迪米特法则的践行。减少全局变量的使用就意味着我们应该尽量让变量的作用域在函数的内部,但是如果我们希望将一个局部变量的生命周期延长,使其在定义它的函数调用结束后依然可以使用它的值,这时候就需要使用闭包,这个我们在后续的内容中进行讲解。

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