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Python 函数
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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。你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:
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
def functionname( parameters ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
默认情况下,参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。
实例
以下为一个简单的Python函数,它将一个字符串作为传入参数,再打印到标准显示设备上。
实例(Python 2.0+)
def printme( str ): "打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return
函数调用
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。
如下实例调用了printme()函数:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果:
我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数
参数传递
在 python 中,类型属于对象,变量是没有类型的:
a=[1,2,3]
a="Runoob"
以上代码中,[1,2,3] 是 List 类型,"Runoob" 是 String 类型,而变量 a 是没有类型,她仅仅是一个对象的引用(一个指针),可以是 List 类型对象,也可以指向 String 类型对象。
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象。
不可变类型:变量赋值 a=5 后再赋值 a=10,这里实际是新生成一个 int 值对象 10,再让 a 指向它,而 5 被丢弃,不是改变a的值,相当于新生成了a。
可变类型:变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改,本身la没有动,只是其内部的一部分值被修改了。
python 函数的参数传递:
不可变类型:类似 c++ 的值传递,如 整数、字符串、元组。如fun(a),传递的只是a的值,没有影响a对象本身。比如在 fun(a)内部修改 a 的值,只是修改另一个复制的对象,不会影响 a 本身。
可变类型:类似 c++ 的引用传递,如 列表,字典。如 fun(la),则是将 la 真正的传过去,修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象,严格意义我们不能说值传递还是引用传递,我们应该说传不可变对象和传可变对象。
python 传不可变对象实例
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ): a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2
实例中有 int 对象 2,指向它的变量是 b,在传递给 ChangeInt 函数时,按传值的方式复制了变量 b,a 和 b 都指向了同一个 Int 对象,在 a=10 时,则新生成一个 int 值对象 10,并让 a 指向它。
传可变对象实例
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def changeme( mylist ): "修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist
实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用,故输出结果如下:
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型:
必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
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。
调用printme()函数,你必须传入一个参数,不然会出现语法错误:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme()
以上实例输出结果:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in module
printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
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。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme( str = "My string")
以上实例输出结果:
My string
下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )
以上实例输出结果:
Name: mikiAge 50
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。下例会打印默认的age,如果age没有被传入:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )
以上实例输出结果:
Name: mikiAge 50Name: mikiAge 35
不定长参数
你可能需要一个函数能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:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ): "打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple: print var
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果:
输出:10输出:706050
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。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句,如下:
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明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 )
以上实例输出结果:
相加后的值为 : 30相加后的值为 : 40
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:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明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 )
以上实例输出结果:
函数内 : 30
变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下:
全局变量
局部变量
全局变量和局部变量
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。如下实例:
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): #返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total
以上实例输出结果:
函数内是局部变量 : 30函数外是全局变量 : 0
了解 Python 编程基础
首先第一点,要能够看懂了解变量、基础语法、编程规范等,这些事能够上手编写Python 代码的前提。
其次第二点,对于数据结构,字符串、列表、字典等需要比较熟练运用。
刚开始的这部分就做一些简单的练习,构造出一个数据类型,然后再实现基本的用法。比如你自己构造一个列表,实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作,比如len()、max()、min() 函数,以及 append()、count()、extend() 等方法。
Python函数及流程控制
有了前面的基础练习之后,学习Python的函数和控制语句,是真正去解决问题的过程,如何将固定的功能模块封装成函数,如何实现判断和循坏,这些不仅是写出代码的必要条件,也是训练编程思维的必经之路。
流程控制比较好掌握一些,条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍,知道判断和循环实现的过程就行。
函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递,但是要能够熟练地写出函数实现对应的功能,需要注意的细节很多。
利用Python做些事情
在前期的理论知识学透之后,你不妨尝试着利用利用Python做些事情,检验自己的学习成果,这样也能够巩固加深自己学习的理论知识。同时,可以查漏补缺,看看自己哪方面需要保持,哪方面需要继续学习。
这个时候不妨了解一些第三方库,你可以做更多的事情。对于不同的库,内部的方法、函数你还需要去熟悉,开始的时候先掌握少部分最常用的方法,在遇到实际的问题的时候,再去查对应的更多的用法,这样会更高效。
深入Python编程
首先需要了解Python的高级特性,如迭代器、生成器、装饰器等,了解类和面向对象的理念。深入下去,你可以去探索Python的实现原理,Python的性能优化,跳出Python语言本身,去了解计算机的交互原理,还有很长的路要走,但并不是每一个人都需要这个过程。
但这些确实是你在这个领域立足生根的重要条件,对于特别想要在IT行业发展的人来说,这个过程是非常有必要的。
以上就是关于如何快速入门Python编程的内容,希望可以为您提供一些帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师、Python编程素材及方法等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
函数分为有参和无参函数,这是从是否带有参数来看的,定义格式如下:
从返回角度看,有返回值跟无返回值,主要是根据代码中是否有
return 返回值
来判断
综合起来,完整的定义代码如下图:
python中randint函数的用法是什么?
python中randint函数的用法是:
官方文档中给出的用法是:numpy.random.randint(low,high=None,size=None,dtype)
生成在半开半闭区间[low,high)上离散均匀分布的整数值;若high=None,则取值区间变为[0,low)
用法及实现
high=None的情形
high≠None
推荐教程:《python视频教程》以上就是小编分享的关于python中randint函数的用法是什么?的详细内容希望对大家有所帮助,更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章!