Python 函数用法和底层分析

函数是可重用的程序代码块。函数的作用，不仅可以实现代码的复用，更能实现代码的一致性。一致性指的是，只要修改函数的代码，则所有调用该函数的地方都能得到体现。

在编写函数时，函数体中的代码写法和我们前面讲述的基本一致，只是对代码实现了封装，并增加了函数调用、传递参数、返回计算结果等内容。
为了让大家更容易理解，掌握的更深刻。我们也要深入内存底层进行分析。绝大多数语言内存底层都是高度相似的，这样大家掌握了这些内容也便于以后学习其他语言。

1 函数简介

1.1 函数的基本概念

1. 一个程序由一个个任务组成；函数就是代表一个任务或者一个功能。
2. 函数是代码复用的通用机制。
3. 函数也是对象，底层机制和变量类似

1.2 Python函数的分类

Python中函数分为如下几类：

1. 内置函数
   我们前面使用的str()、list()、len()等这些都是内置函数，我们可以拿来直接使用。
2. 标准库函数
   我们可以通过import语句导入库，然后使用其中定义的函数
3. 第三方库函数
   Python社区也提供了很多高质量的库。下载安装这些库后，也是通过import语句导入，然后可以使用这些第三方库的函数
4. 用户自定义函数
   用户自己定义的函数，显然也是开发中适应用户自身需求定义的函数。今天我们学习的就是如何自定义函数。

2 函数的定义和调用

2.1 核心要点

Python中，定义函数的语法如下：

def  函数名 ([参数列表]) :
'''文档字符串'''
函数体/若干语句
1
2
3

要点：

1. 我们使用def来定义函数，然后就是一个空格和函数名称；
   (1) Python执行def时，会创建一个函数对象，并绑定到函数名变量上。
2. 参数列表
   (1) 圆括号内是形式参数列表，有多个参数则使用逗号隔开
   (2) 形式参数不需要声明类型，也不需要指定函数返回值类型
   (3) 无参数，也必须保留空的圆括号
   (4) 实参列表必须与形参列表一一对应
3. return返回值
   (1) 如果函数体中包含return语句，则结束函数执行并返回值；
   (2) 如果函数体中不包含return语句，则返回None值。
4. 调用函数之前，必须要先定义函数，即先调用def创建函数对象
   (1) 内置函数对象会自动创建
   (2) 标准库和第三方库函数，通过import导入模块时，会执行模块中的def语句

我们通过实际定义函数来学习函数的定义方式。

2.2 形参和实参

形参和实参的要点，请参考上一节中的总结。在此不再赘述。

【操作】定义一个函数，实现两个数的比较，并返回较大的值。

def  printMax(a,b):
    '''实现两个数的比较，并返回较大的值'''
    if a>b:
        print(a,'较大值')
    else:
        print(b,'较大值')


printMax(10,20)
printMax(30,5)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

执行结果：

20 较大值
30 较大值
1
2

上面的printMax函数中，在定义时写的printMax(a,b)。a和b称为“形式参数”，简称“形参”。也就是说，形式参数是在定义函数时使用的。 形式参数的命名只要符合“标识符”命名规则即可。
在调用函数时，传递的参数称为“实际参数”，简称“实参”。上面代码中，printMax(10,20)，10和20就是实际参数。

2.3 文档字符串(函数的注释)

程序的可读性最重要，一般建议在函数体开始的部分附上函数定义说明，这就是“文档字符串”，也有人成为“函数的注释”。我们通过三个单引号或者三个双引号来实现，中间可以加入多行文字进行说明。

【操作】测试文档字符串的使用

def print_star(n):
    '''根据传入的n，打印多个星号'''
    print("*"*n)


help(print_star)
help(print_star.__doc__)
1
2
3
4
5
6
7

我们调用help(函数名.doc)可以打印输出函数的文档字符串。执行结果如下：

Help on function print_star in module __main__:

print_star(n)
    根据传入的n，打印多个星号

No Python documentation found for '根据传入的n，打印多个星号'.
1
2
3
4
5
6

2.4 返回值

return返回值要点：

1. 如果函数体中包含return语句，则结束函数执行并返回值；
2. 如果函数体中不包含return语句，则返回None值。
3. 要返回多个返回值，使用列表、元组、字典、集合将多个值“存起来”即可。

【操作】定义一个打印n个星号的无返回值的函数

def print_star(n):
    print("*"*n)

print_star(5)
1
2
3
4

【操作】定义一个返回两个数平均值的函数

def my_avg(a,b):
    return (a+b)/2

#如下是函数的调用
c = my_avg(20,30)
print(c)
1
2
3
4
5
6

3 函数也是对象，内存底层分析

Python中，“一切都是对象”。实际上，执行def定义函数后，系统就创建了相应的函数对象。我们执行如下程序，然后进行解释：

def test01():
    print("sxtsxt")

test01()    # 函数后面加括号，代表调用这个函数

c=test01
c()

print(id(test01))
print(id(c))
print(type(c))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

执行结果：

sxtsxt
sxtsxt
2296084655984
2296084655984
<class 'function'>
1
2
3
4
5

上面代码执行def时，系统中会创建函数对象，并通过test01这个变量进行引用：

我们执行“c=test01”后，显然将test01变量的值赋给了变量c，内存图变成了：

显然，我们可以看出变量c和test01都是指向了同一个函数对象。因此，执行c()和执行test01()的效果是完全一致的。 Python中，圆括号意味着调用函数。在没有圆括号的情况下，Python会把函数当做普通对象。

与此核心原理类似，我们也可以做如下操作：

zhengshu = int
zhengshu("234")
1
2

显然，我们将内置函数对象int()赋值给了变量zhengshu，这样zhengshu和int都是指向了同一个内置函数对象。当然，此处仅限于原理性讲解，实际开发中没必要这么做。

4 变量的作用域(全局变量和局部变量)

变量起作用的范围称为变量的作用域，不同作用域内同名变量之间互不影响。变量分为：全局变量、局部变量。

全局变量：

1. 在函数和类定义之外声明的变量。作用域为定义的模块，从定义位置开始直到模块结束。
2. 全局变量降低了函数的通用性和可读性。应尽量避免全局变量的使用。
3. 全局变量一般做常量使用。
4. 函数内要改变全局变量的值，使用global声明一下
5. 储存在栈中

局部变量：

5. 在函数体中（包含形式参数）声明的变量。
6. 局部变量的引用比全局变量快，优先考虑使用。
7. 如果局部变量和全局变量同名，则在函数内隐藏全局变量，只使用同名的局部变量
8. 储存在栈帧（stark frame）中，函数运行结束，栈帧销毁

【操作】全局变量的作用域测试

a = 100         #全局变量
def f1():
    global a    #如果要在函数内改变全局变量的值，增加global关键字声明
    print(a)    #打印全局变量a的值    
    a = 300      
    
f1()    
print(a)
1
2
3
4
5
6
7
8

执行结果：

100
300
1
2

【操作】全局变量和局部变量同名测试

a=100
def f1():
    a = 3      #同名的局部变量
    print(a)
    
f1()    
print(a)    #a仍然是100，没有变化
1
2
3
4
5
6
7

执行结果：

3
100
1
2

【操作】 输出局部变量和全局变量

a = 100

def f1(a,b,c):
    print(a,b,c)
    print(locals())            #打印输出的局部变量
    print("#"*20)
    print(globals())           #打印输出的全局变量

f1(2,3,4)
1
2
3
4
5
6
7
8
9

执行结果：

2 3 4
{'a': 2, 'b': 3, 'c': 4}
####################
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000021EAA7B0910>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'C:/Users/dell/PycharmProjects/mystudypy400/func_04.py', '__cached__': None, 'a': 100, 'f1': <function f1 at 0x0000021EAA8F6F70>}

1
2
3
4
5

5 局部变量和全局变量效率测试

局部变量的查询和访问速度比全局变量快，优先考虑使用，尤其是在循环的时候。
在特别强调效率的地方或者循环次数较多的地方，可以通过将全局变量转为局部变量提高运行速度。
【操作】测试局部变量和全局变量效率

#测试局部变量、全局变量的效率

import math
import time

def test01():
    start = time.time()
    for i in range(10000000):
        math.sqrt(30)
    end = time.time()
    print("耗时{0}".format((end-start)))

def test02():
    b = math.sqrt
    start = time.time()
    for i in range(10000000):
        b(30)
    end = time.time()
    print("耗时{0}".format((end-start)))

test01()
test02()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

运行结果：

耗时2.3589999675750732
耗时1.6410000324249268
1
2

6 参数的传递

函数的参数传递本质上就是：从实参到形参的赋值操作。 Python中“一切皆对象”，所有的赋值操作都是“引用的赋值”。所以，Python中参数的传递都是“引用传递”，不是“值传递”。具体操作时分为两类：

1. 对“可变对象”进行“写操作”，直接作用于原对象本身。
2. 对“不可变对象”进行“写操作”，会产生一个新的“对象空间”，并用新的值填充这块空间。（起到其他语言的“值传递”效果，但不是“值传递”）

可变对象有：
字典、列表、集合、自定义的对象等
不可变对象有：
数字、字符串、元组、function等

6.1 传递可变对象的引用

传递参数是可变对象（例如：列表、字典、自定义的其他可变对象等），实际传递的还是对象的引用。在函数体中不创建新的对象拷贝，而是可以直接修改所传递的对象。

【操作】参数传递：传递可变对象的引用

b = [10,20]
def f2(m):
    print("m:",id(m))       #b和m是同一个对象
    m.append(30)    #由于m是可变对象，不创建对象拷贝，直接修改这个对象

f2(b)
print("b:",id(b))
print(b)    # b被改变
1
2
3
4
5
6
7
8

执行结果：

m: 1618097404800
b: 1618097404800
[10, 20, 30]

1
2
3
4

6.2 传递不可变对象的引用

传递参数是不可变对象（例如：int、float、字符串、元组、布尔值），实际传递的还是对象的引用。在”赋值操作”时，由于不可变对象无法修改，系统会新创建一个对象。
【操作】参数传递：传递不可变对象的引用

a = 100
def f1(n):
    print("n:",id(n))        #传递进来的是a对象的地址
    n = n+200            #由于a是不可变对象，因此创建新的对象n，这里对n进行修改
    print("n:",id(n))    #n已经变成了新的对象
    print(n)
f1(a)
print("a:",id(a))
print(a)    # a不能被改变
1
2
3
4
5
6
7
8
9

执行结果：

n: 140714268680960
n: 1853089016240
300
a: 140714268680960
100
1
2
3
4
5

显然，通过id值我们可以看到n和a一开始是同一个对象。给n赋值后，n是新的对象。

6.3 浅拷贝和深拷贝

为了更深入的了解参数传递的底层原理，我们需要讲解一下“浅拷贝和深拷贝”。我们可以使用内置函数：copy(浅拷贝)、deepcopy(深拷贝)。

浅拷贝：不拷贝子对象的内容，只是拷贝子对象的引用。（克隆个体）
深拷贝：会连子对象的内存也全部拷贝一份，对子对象的修改不会影响源对象。（克隆家体）

源码：

#测试浅拷贝和深拷贝

import copy

def testCopy():
    '''测试浅拷贝'''
    a = [10, 20, [5, 6]]
    b = copy.copy(a)

    print("a", a)
    print("b", b)
    b.append(30)
    b[2].append(7)
    print("浅拷贝......")
    print("a", a)
    print("b", b)

def testDeepCopy():
    '''测试深拷贝'''
    a = [10, 20, [5, 6]]
    b = copy.deepcopy(a)

    print("a", a)
    print("b", b)
    b.append(30)
    b[2].append(7)
    print("深拷贝......")
    print("a", a)
    print("b", b)

testCopy()
print("*************")
testDeepCopy()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

运行结果：

a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
浅拷贝......
a [10, 20, [5, 6, 7]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
*************
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
深拷贝......
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

内存图:
浅拷贝：

深拷贝：

6.4 传递不可变对象包含的子对象是可变的情况

# 传递不可变对象时，不可变对象里面包含的子对象是可变的，则方法内修改了这个可变对象，源对象也发生了变化

a = (10, 20, [5,6])    # 元组对象(指向地址)不可变，但是列表(指向地址)可变，可以改变其中的列表
print("a:",id(a))

def test01(m):
    print("m:", id(m))
    m[2][0]=888
    print(m)
    print("m", id(m))

test01(a)
print(a)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

运行结果：

a: 2394584171584
m: 2394584171584
(10, 20, [888, 6])
m 2394584171584
(10, 20, [888, 6])
1
2
3
4
5

7 参数的几种类型

7.1 位置参数

函数调用时，实参默认按位置顺序传递，需要个数和形参匹配。按位置传递的参数，称为：“位置参数”。

【操作】测试位置参数

def f1(a,b,c):
    print(a,b,c)

f1(2,3,4)
f1(2,3)     #报错，位置参数不匹配
1
2
3
4
5

执行结果：

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/dell/PycharmProjects/mystudypy400/func_09.py", line 5, in <module>
    f1(2,3)     #报错，位置参数不匹配
TypeError: f1() missing 1 required positional argument: 'c'
2 3 4
1
2
3
4
5

7.2 默认值参数

我们可以为某些参数设置默认值，这样这些参数在传递时就是可选的。称为“默认值参数”。默认值参数放到位置参数后面。

【操作】测试默认值参数

def f1(a,b,c=10,d=20):   #默认值参数必须位于普通位置参数后面，放前面无法识别
    print(a,b,c,d)

f1(8,9)
f1(8,9,19)
f1(8,9,19,29)
1
2
3
4
5
6

执行结果：

8 9 10 20
8 9 19 20
8 9 19 29
1
2
3

7.3 命名参数

我们也可以按照形参的名称传递参数，称为“命名参数”，也称“关键字参数”。

【操作】测试命名参数

def f1(a,b,c):
    print(a,b,c)

f1(8,9,19)          #位置参数
f1(c=10,a=20,b=30)  #命名参数
1
2
3
4
5

执行结果：

8 9 19
20 30 10
1
2

7.4 可变参数

可变参数指的是“可变数量的参数”。分两种情况：

1. *param（一个星号），将多个参数收集到一个“元组”对象中。
2. **param（两个星号），将多个参数收集到一个“字典”对象中。

【操作】测试可变参数处理（元组、字典两种方式）

def f1(a,b,*c):
    print(a,b,c)

f1(8,9,19,20)


def f2(a,b,**c):
    print(a,b,c)

f2(8,9,name='gaoqi',age=18)


def  f3(a,b,*c,**d):
    print(a,b,c,d)

f3(8,9,20,30,name='gaoqi',age=18)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

执行结果：

8 9 (19, 20)
8 9 {'name': 'gaoqi', 'age': 18}
8 9 (20, 30) {'name': 'gaoqi', 'age': 18}
1
2
3

7.5 强制命名参数

在带星号的“可变参数”后面增加新的参数，必须在调用的时候“强制命名参数”。

【操作】强制命名参数的使用

def f1(*a,b,c):
    print(a,b,c)


#f1(2,3,4)   #会报错。由于a是可变参数，将2,3,4全部收集。造成b和c没有赋值。

f1(2,b=3,c=4) 
1
2
3
4
5
6
7

执行结果：(元组只有一个元素时，后面有逗号才是元组)

(2,) 3 4
1

8 lambda表达式和匿名函数

lambda表达式可以用来声明匿名函数。lambda函数是一种简单的、在同一行中定义函数的方法。lambda函数实际生成了一个函数对象。
lambda表达式只允许包含一个表达式，不能包含复杂语句，该表达式的计算结果就是函数的返回值。
lambda表达式的基本语法如下：

lambda  arg1,arg2,arg3...  :  <表达式>
1

arg1/arg2/arg3为函数的参数。<表达式>相当于函数体。运算结果是：表达式的运算结果。

【操作】lambda表达式使用

f = lambda a,b,c:a+b+c
print(f)
print(f(2,3,4))

g = [lambda a:a*2,lambda b:b*3,lambda c:c*4]
print(g[0](6),g[1](7),g[2](8))
1
2
3
4
5
6

执行结果：

<function <lambda> at 0x000001ECA97D6EE0>
9
12 21 32
1
2
3

9 eval()函数

功能：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。

语法：

eval(source[, globals[, locals]]) -> value
1

参数：
　　　　source：一个Python表达式或函数compile()返回的代码对象
　　　　globals：可选。必须是dictionary
　　　　locals：可选。任意映射对象

#测试eval()函数

s = "print('abcde')"

eval(s)

a = 10
b = 20
c = eval("a+b")
print(c)

dict1 = dict(a=100,b=200)

d=eval("a+b")
print(d)
e=eval("a+b",dict1)
print(e)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

运行结果

abcde
30
30
300
1
2
3
4

eval函数会将字符串当做语句来执行，因此会被注入安全隐患。比如：字符串中含有删除文件的语句。那就麻烦大了。因此，使用时候，要慎重！！！

10 递归函数

递归函数指的是：自己调用自己的函数，在函数体内部直接或间接的自己调用自己。递归类似于大家中学数学学习过的“数学归纳法”。 每个递归函数必须包含两个部分：

1. 终止条件
   表示递归什么时候结束。一般用于返回值，不再调用自己。
2. 递归步骤
   把第n步的值和第n-1步相关联。
   【操作】 测试递归函数基本原理

def test01(n):
    print("test01:",n)
    if n == 0:
        print("over")
    else:
        test01(n-1)

    print("test01***", n)

def test02():
    print("test02")

test01(4)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

运行结果（先进后出，后进先出）：

test01: 4
test01: 3
test01: 2
test01: 1
test01: 0
over
test01*** 0
test01*** 1
test01*** 2
test01*** 3
test01*** 4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

内存图

递归函数由于会创建大量的函数对象、过量的消耗内存和运算能力。在处理大量数据时，谨慎使用。

【操作】 使用递归函数计算阶乘(factorial)

def factorial(n):
    if n==1:return 1
    return n*factorial(n-1)

for i in range(1,6):
    print(i,'!=',factorial(i))
1
2
3
4
5
6

执行结果：

1 != 1
2 != 2
3 != 6
4 != 24
5！=120
1
2
3
4
5

11 嵌套函数(内部函数)

嵌套函数：
在函数内部定义的函数！

【操作】嵌套函数定义

def outer():
    print("outer running")

    def inner01():
        print("inner01 running")

    inner01()

outer()
1
2
3
4
5
6
7
8
9

执行结果：

outer running
inner01 running

1
2
3

上面程序中，inner01()就是定义在outer 函数内部的函数。inner01()的定义和调用都在outer ()函数内部。

一般在什么情况下使用嵌套函数？

1. 封装 - 数据隐藏
   外部无法访问“嵌套函数”。
2. 贯彻 DRY(Don’t Repeat Yourself) 原则
   嵌套函数，可以让我们在函数内部避免重复代码。
3. 闭包
   后面会详细讲解。

【操作】使用嵌套函数避免重复代码

def printChineseName(name,familyName):
    print("{0} {1}".format(familyName,name))

def printEnglishName(name,familyName):
    print("{0} {1}".format(name, familyName))

#使用1个函数代替上面的两个函数
def printName(isChinese,name,familyName):
    def inner_print(a, b):
        print("{0} {1}".format(a,b))

    if isChinese:
        inner_print(familyName, name)
    else:
        inner_print(name, familyName)

printName(True,"小七","高")
printName(False,"George","Bush")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

运行结果

高 小七
George Bush
1
2

11.1 nonlocal关键字

```python
nonlocal	用来声明外层的局部变量。
global		用来声明全局变量。
1
2
3

【操作】使用nonlocal声明外层局部变量

```python
#测试nonlocal、global关键字的用法
a = 100

def outer():
    b = 10

    def inner():
        nonlocal  b         #声明外部函数的局部变量
        print("inner b:",b)
        b = 20

        global a            #声明全局变量
        a = 1000

    inner()
    print("outer b:",b)

outer()
print("a：",a)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

12 LEGB规则

Python在查找“名称”时，是按照LEGB规则查找的：

Local-->Enclosed-->Global-->Built in 
1

Local 指的就是函数或者类的方法内部
Enclosed 指的是嵌套函数（一个函数包裹另一个函数，闭包）
Global 指的是模块中的全局变量
Built in 指的是Python为自己保留的特殊名称。

如果某个name映射在局部(local)命名空间中没有找到，接下来就会在闭包作用域(enclosed)进行搜索，如果闭包作用域也没有找到，Python就会到全局(global)命名空间中进行查找，最后会在内建(built-in)命名空间搜索 （如果一个名称在所有命名空间中都没有找到，就会产生一个NameError）。

#测试LEGB

print(type(str))
# str = "global str"
def outer():

    # str = "outer"

    def inner():
        # str = "inner"
        print(str)

    inner()

outer()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

我们依次将几个str注释掉，观察控制台打印的内容，体会LEBG的搜索顺序。