【Python 3】函数

有了函数，我们就不再每次写s = 3.14 * x * x，而是写成更有意义的函数调用s = area_of_circle(x)，而函数area_of_circle本身只需要写一次，就可以多次调用

Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用

要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数
可以直接从Python的官方网站查看文档
http://docs.python.org/3/library/functions.html#abs
也可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息

调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误
如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误

---

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
1
2
3
4
5
6
7

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

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

如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，那么，可以在该文件的当前目录下启动Python解释器，用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）

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

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

def my_abs(x):
	if not isinstance(x, (int, float)):
		raise TypeError('bad operand type')
	if x >= 0:
		return x
	else:
		return -x
1
2
3
4
5
6
7

import math

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

x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
# 151.96152422706632 70.0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

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

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

---

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

def power(x, n):
	s = 1
	while n > 0:
		n -= 1
		s = s * x
	return s
1
2
3
4
5
6

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

由于我们经常计算x2，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2

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

>>> power(5)
25
>>> power(5, 2)
25
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

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

1. 必选参数在前，默认参数在后
2. 把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面

定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！

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

---

在Python函数中，还可以定义可变参数

def calc(*numbers):
	sum = 0
	for n in numbers:
		sum = sum + n * n
	return sum

>>> calc(1, 2, 3)
14
>>> calc(1, 3, 5, 7)
84
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

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

Python同时也允许在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进

nums = [1, 2, 3]
calc(*nums) # 14
1
2

*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

---

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

def person(name, age, **kw):
	print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
1
2

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
也可以传入任意个数的关键字参数

>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}

>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
1
2
3
4
5
6
7

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', 21, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
1
2
3
4
5
6
7

---

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
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

def person(name, age, *, city, job):
	print(name, age, city, job)
1
2

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

---

Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数

---

在函数内部，可以调用其他函数
如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数

def fact(n):
	if n==1:
		return 1
	return n * fact(n-1)
1
2
3
4

递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰
理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰

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