Python入门笔记(18):Python函数(1):基础部分

一、什么是函数、方法、过程

推荐阅读：http://www.cnblogs.com/snandy/archive/2011/08/29/2153871.html

一般程序设计语言包含两种基本的抽象：过程抽象和数据抽象。过程抽象有时也称控制抽象。

子程序在1950年以前就发明了，作为一种抽象那时候并未被完全接受。相反，最初它被看做是一种节省代码的机制，但很快子程序就被认可为过程抽象的一种方式。意识到子程序可以作为一种抽象机制，这产生了三个重要结果。

1. 人们发明了一些语言，支持各种参数传递机制
2. 奠定了「结构化程序设计」的基础，语言开始支持嵌套的子程序（如JS的function，Java的inner class）
3. 诞生了「结构化程序设计」，为试图构建大型系统提供了指导，利用子程序作为基本构建块

子程序是最主要过程抽象机制。面向对象语言中的方法与子程序的概念十分相似，不同在于它们的调用以及它们与类或对象关联的方式。

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二、Python函数基础

1、基础一：

函数是对程序逻辑进行结构化和过程化的一种编程方式。

过程是简单、特殊、没有返回值的函数

从后面的内容可知Python的过程就是函数，因为解释器会隐式的返回默认值None

2、基础二：

2.1、关于没有返回值：
如果什么也不返回的话，在C中默认的是void返回类型，而在Python中是none返回类型。

>>> def hello():
    print 'hello world'

>>> res = hello()
hello world
>>> print res
None
>>> type(res)
<type 'NoneType'>
>>> 

2.2、关于有返回值：

函数的返回值只有一个。那为什么有的会出现多个呢?这里的”多个“并不是多个返回值而已，比如返回一列表，里面包含很多值。举个例子就是：”只能带走一个东西，但是允许把一些东西装到塑料袋里面看做一个东西带走，这是允许的。“

如在Js中：

<script type="text/javascript">
    function foo(){
        return 'xya','abc',123,true;
    }
    function bar(){
        return ['xya','abc',123,true];
    }
    var s1 = foo();
    var s2 = bar();
    alert(s1);     //输出true
    alert(s2);    //输出xya,abc,123,true
</script>

同理，Python中也一样。

>>> def foo():
    return ['xyz',123,True]

>>> def bar():
    return 'abc',456,False

foo()返回一个列表；bar()返回一个元祖(元祖语法上不需要一定要带上圆括号)，所以让人真以为可以返回多个对象。当然，我们为了方便可读性，最好加上圆括号。

>>> aTuple = bar()
>>> x,y,z = bar()
>>> (x,y,z) = bar()
>>> aTuple
('abc', 456, False)
>>> x,y,z
('abc', 456, False)
>>> (x,y,z)
('abc', 456, False)

注意：

三、函数调用

>>> def foo(x,y):
    return x,y

>>> foo(1,2)#标准调用
(1, 2)
>>> foo('a','b')
('a', 'b')
>>> foo(x=1,y=2)#参数化调用
(1, 2)
>>> 

四、创建函数

def function_name(arguments):
    """function documention_string"""
    function_body_suite

1、声明与定义：

2、前向引用

和其他高级语言类似，Python不允许在函数未声明之前对它引用或调用。

3、函数的属性

比如创建两个Py文件,test1.py；test2.py，如下：

test1.py
--------------------------
ST = 'test1'
def bar():
    '''This is bar'''
    print 'ok'

test2.py
--------------------------------------
import test1
print test1.ST
print test1.bar()
#-----------输出
#test1
#ok
#None
#-----------记得过程是返回值None的函数

def foo():
    '''This is foo'''
    print 'foo'

print foo.__doc__   #This is foo

4、嵌套函数

>>> def foo():
    def bar():
        print 'bar() is called'
    print 'foo() is called'
    bar()

>>> foo()
foo() is called
bar() is called
>>> bar()

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
    bar()
NameError: name 'bar' is not defined

因为bar()的作用域在foo()里面，在外面不能引用bar。

5、函数(方法)的装饰器

见：http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3173328.html

五、传递函数

1、其他变量可做函数的别名，因为对象的引用

所有对象都是通过引用来传递的，函数也不例外，当对一个变量赋值时，实际上是将相同对象的引用赋值给了这个变量。如果对象是函数的话，这个对象的所有别名都是可调用的。

def foo():
    print 'foo'

bar = foo   #函数对象的引用
bar()   #函数对象的调用
#输出foo

注意：foo:函数对象的引用；foo():函数对象的调用

2、函数作为参数传入其他函数来调用

时刻要记住：函数对象、引用与调用的区别，这几个关键字眼。

def foo():
    print 'foo'

def bar(argfunc):
    print 'in bar()'
    argfunc()

bar(foo)    #把函数作为参数传入其他函数来调用
#输出：
#in bar()
#foo

局部变量argfunc就相当于函数对象foo的别名

在如下：

#内建函数int()/float()/long()转换、实现函数的传递与调用
def convert(argfunc,seq):
    return [argfunc(obj) for obj in seq]

lis = [123,15.23,-6.2e5,99999999L]
print convert(int, lis) #[123, 15, -620000, 99999999]
print convert(float,lis)#[123.0, 15.23, -620000.0, 99999999.0]
print convert(long, lis)#[123L, 15L, -620000L, 99999999L]

六、Formal Arguments

1、位置参数

以函数定义的准确顺序来传递，如果没有任何默认参数的下，传入参数个数也要一致。

常见错误如下：

takes no arguments (1 given)

takes exactly 2 arguments (1 given)等等

2、默认参数

def foo(arg,default1 = 'Python',default2 = 'Django'):
    pass

每一个默认参数后面都紧跟一个默认值的赋值语句，如果在函数调用时没有给出值，则使用默认的值。

默认参数最好写在最后

3、关键字参数

def foo(arg,obj1='good',obj2=10):
    return arg,obj1,obj2

print foo(arg='BeginMan')   #('BeginMan', 'good', 10)
print foo('BeginMan')       #('BeginMan', 'good', 10)
print foo('BeginMan','Python')  #('BeginMan', 'Python', 10)
#print foo(arg='BeginMan',100)    #出错
print foo(arg='BeginMan',obj2=100)  #('BeginMan', 'good', 100)
print foo(obj2=100,arg='BeginMan',obj1='Ok')    #('BeginMan', 'Ok', 100)

七、可变长度的参数

1、变长参数与非变长参数

强烈推荐：http://blog.csdn.net/qinyilang/article/details/5484415

"""在参数名之前使用一个星号，就是让函数接受任意多的位置参数"""
def multiply(*args):
    total = 1
    for arg in args:
        total+=arg
    return total

"""python在参数名之前使用2个星号来支持任意多的关键字参数"""
def multiply2(**kwargs):
    for key,value in kwargs.items():
        print '%s=>%s' %(key,value)

multiply2()
multiply2(name='beginman')                  #name=>beginman
multiply2(name=',tel=110)

#顺序
def complex_function(a,b=None,*args,**kwarg):
    pass
#测试
def add(a,b,c):
    return a+b+c

print add(a=10,b=10,c=10)
args=(2,3)
print add(1,*args)  #6
kwargs={'b':100,'c':200}
print add(100,**kwargs) #400
print add(a=100,**kwargs)   #400
#print add(a=100,*args)      #TypeError: add() got multiple values for keyword argument 'a'
print add(1,2,c=3)  #6
print add(1,2,b=3)  # add() got multiple values for keyword argument 'b'

引用如下：

过量的参数

在运行时知道一个函数有什么参数，通常是不可能的。另一个情况是一个函数能操作很多对象。更有甚者，调用自身的函数变成一种api提供给可用的应用。

对于这些情况，python提供了两种特别的方法来定义函数的参数，允许函数接受过量的参数，不用显式声明参数。这些“额外”的参数下一步再解释。

注意args和kwargs只是python的约定。任何函数参数，你可以自己喜欢的方式命名，但是最好和python标准的惯用法一致，以便你的代码，其他的程序员也能轻松读懂。

位置参数

在参数名之前使用一个星号，就是让函数接受任意多的位置参数。

>>> def multiply(*args):
...     total = 1
...     for arg in args:
...         total *= arg
...     return total
...
>>> multiply(2, 3)
6
>>> multiply(2, 3, 4, 5, 6)
720

python把参数收集到一个元组中，作为变量args。显式声明的参数之外如果没有位置参数，这个参数就作为一个空元组。

关键字参数

python在参数名之前使用2个星号来支持任意多的关键字参数。

>>> def accept(**kwargs):
...     for keyword, value in kwargs.items():
...         print "%s => %r" % (keyword, value)
...
>>> accept(foo='bar', spam='eggs')
foo => 'bar'
spam => 'eggs'

注意：kwargs是一个正常的python字典类型，包含参数名和值。如果没有更多的关键字参数，kwargs就是一个空字典。

混合参数类型

任意的位置参数和关键字参数可以和其他标准的参数声明一起使用。混合使用时要加些小心，因为python中他们的次序是重要的。参数归为4类，不是所有的类别都需要。他们必须按下面的次序定义，不用的可以跳过。

1）必须的参数
2）可选的参数
3）过量的位置参数
4）过量的关键字参数

def complex_function(a, b=None, *c, **d):

这个次序是必须的，因为*args和**kwargs只接受那些没有放进来的其他任何参数。没有这个次序，当你调用一个带有位置参数的函数，python就不知道哪个值是已声明参数想要的，也不知道哪个被作为过量参数对待。

也要注意的是，当函数能接受许多必须的参数和可选的参数，那它只要定义一个过量的参数类型即可。

传递参数集合

除了函数能接受任意参数集合，python代码也可以调用带有任意多数量的函数，像前面说过的用星号。这种方式传递的参数由python扩展成为参数列表。以便被调用的函数
不需要为了这样调用而去使用过量参数。python中任何可调用的，都能用这种技法来调用。并且用相同的次序规则和标准参数一起使用。

>>> def add(a, b, c):
...     return a + b + c
...
>>> add(1, 2, 3)
6
>>> add(a=4, b=5, c=6)
15
>>> args = (2, 3)
>>> add(1, *args)
6
>>> kwargs={'b': 8, 'c': 9}
>>> add(a=7, **kwargs)
24
>>> add(a=7, *args)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: add() got multiple values for keyword argument 'a'
>>> add(1, 2, a=7)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: add() got multiple values for keyword argument 'a'

注意这个例子的最后几行，特别留意当传递一个元组作为过量的位置参数时，是否要显式的传递关键字参数。因为python使用次序规则来扩展过量的参数，那位置参数要放在前面。这个例子中，最后两个调用是相同的，python不能决定那个值是给a的。