在熟悉了Python中常用的一些内置函数, 那接下来我们定义一个自己的函数吧
def add(x, y):
return x + y函数
函数语法
def functonname(parameters):
...
return result定义空函数
def nop():
pass实际上 pass 是用来作为占位符的. 比如现在还没想好怎么写函数的代码, 就可以先放一个pass, 让其他代码可以运行起来.
函数也是Object
def pow(x, y):
result = 1
for i in range(0, y):
result = result * x
return result
print(pow) #<function pow at 0x104147e18>函数也是内存中的一块区域, 函数名指向这块区域.
fn = pow
print(fn) #<function pow at 0x104147e18>
print(fn(2, 10)) #1024参数
- 必选参数
- 默认参数
- 可变参数
- 关键字参数
- 命名关键字参数
必选参数
def pow(x, y):
result = 1
for i in range(0, y):
result = result * x
return result
t = pow(2, 3)
print(t) # 8上面函数中, 需要两个参数分别是 x, y. 这两个参数都是必选参数, 缺一不可.
pow函数中 x 为底数, y 为指数, 现在我想让指数默认为 2
默认参数
def pow(x, y = 2):
result = 1
for i in range(0, y):
result = result * x
return result
t = pow(2)
print(t) # 4设, 我要求多个数的和. 具体有多个参数, 我也不知道
可变参数
def sum_1(numbers):
s = 0
for x in numbers:
s += x
return s
def sum_2(*numbers):
s = 0
for x in numbers:
s += x
return s
arr = [1, 2, 4]
print(sum_1(arr))
print(sum_2(1, 2, 4))
print(sum_2(*arr))关键字参数
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) : # ** => dict
print("kw tyep is", type(kw))
if "city" in kw :
print("city :", kw["city"])
if "job" in kw:
print("job :", kw.get("job"))
print("name:", name, ", age:", age, ", other:", kw)
person("Jion", 18, city = "Beijing")
person(name = "Tom", city = "Beijing", age = 17)
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person("Jion", 18, **extra)命名关键字参数
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
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)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。
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符 * 了.
def person(name, age, *, city = "Beijing", job):
# 要限制关键字参数的名字, 就要用到 "命名关键字参数"
# * 后的参数, 被视为"命名关键字参数"
print(name, age, city, job)
person("Jack", 24, job = "Engineer")
x = {"city":"Shanghai", "job":"Engineer"}
person("Jack", 23, **x)
person("Jack", 23, city = "Beijing", job = "Engineer")
def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
x = {"A":1, "B":2, "C":3}
# 当实参为 *x 时, 会将实参中的key以tuple(元组)的形式, 传递到方法内
# person("Jack", 23, *x, city = "Beijing", job = "Engineer") # Jack 23 ('A', 'B', 'C') Beijing Engineer
# 当实参为 x 时, 会将实参的整体内容做为tuple(元组)的一个元素, 传递到方法内
person("Jack", 23, x, city = "Beijing", job = "Engineer") # Jack 23 ({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3},) Beijing Engineer
返回值
返回常用类型
def abs(x):
if(x >= 0):
return x
else:
retrun -x
print(abs(-1)) #1return 类似出栈操作, return之后的语句则不被执行
返回多个值
def show(x, y, z):
return x * y * z, x + y + z
x = show(2, 3, 4)
print(x[0], x[1]) #24 9
print(x) #(24, 9)当函数返回多个值时, 实际上是把多个需要返回的值, 封装成一个tuple
返回函数
刚刚说过, 函数也是一个Object, 所以也可以作为返回值进行返回
递归
def trim(s):
if (s == ''):
return ''
if (ord(s[:1]) == 32):
return trim(s[1:])
elif (ord(s[-1:]) == 32):
return trim(s[:-1])
else:
return s这是一个去除字符串前后空格的函数, 首先检测字符串的第一位是不是空格, 如果是去掉第一位, 再次检查新字符串的第一位 直至不是后, 检查字符串的最后一位, 如果是, 则去掉最后一位, 再次检测新字符串的最后一位.直到最后一位,不再是空格.
闭包
def make_adder(addend):
def adder(augend):
return augend + addend
return adder
p = make_adder(23)
q = make_adder(44)
print(p(100)) #123
print(q(100)) #144闭包: 可以形象的把它理解为一个封闭的包裹，这个包裹就是一个函数，当然还有函数内部对应的逻辑，包裹里面的东西就是自由变量，自由变量可以在随着包裹到处游荡。当然还得有个前提，这个包裹是被创建出来的。
在通过Python的语言介绍一下，一个闭包就是你调用了一个函数A，这个函数A返回了一个函数B给你。这个返回的函数B就叫做闭包。你在调用函数A的时候传递的参数就是自由变量。
def func(name):
def inner_func(age):
print 'name:', name, 'age:', age
return inner_func
bb = func('the5fire')
bb(26) # >>> name: the5fire age: 26这里面调用func的时候就产生了一个闭包——inner_func,并且该闭包持有自由变量——name，因此这也意味着，当函数func的生命周期结束之后，name这个变量依然存在，因为它被闭包引用了，所以不会被回收。
def hellocounter (name):
count = 0
def counter():
# 如果不加 nonlocal 会报错
# UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
nonlocal count
count += 1
print ('Hello {0}, {1} access!'.format(name, count))
return counter
hello = hellocounter('ysisl')
hello()
hello()
hello()在闭包函数内, 可以直接访问父函数作用域下的变量, 但不可以修改.
python3里面,引入了一个关键字:nonlocal,这个关键字是干什么的? 就是告诉python程序, 我的这个count变量是再外部定义的, 你去外面找吧. 然后python就去外层函数找, 然后就找到了count = 0 这个定义和赋值, 程序就能正常执行了.
装饰器
装饰器: 是对闭包的一种实际运用的场景.
def makebold(fn):
def wrapped():
return "<b>" + fn() + "</b>"
return wrapped
def makeitalic(fn):
def wrapped():
return "<i>" + fn() + "</i>"
return wrapped
@makebold
@makeitalic
def hello():
return "hello world"
print hello() # <b><i>hello world</i></b>相当于 makebold(makeitalic(hello()))
import time
def timecost(func):
def wrapper(*args, **kw):
def fn(*args, **kw):
start = int(time.time())
print("Call {0}() Before [{1}]".format(func.__name__, time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(time.time())))))
func(*args, **kw)
print("Call {0}() After [{1}]".format(func.__name__, time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(time.time())))))
end = int(time.time())
print("Run Cost Time {0}s".format(end - start))
return fn(*args, **kw)
return wrapper
@timecost
def now_datetime(format):
now = int(time.time())
print(time.strftime(format, time.localtime(now)))
now_datetime("%H:%M:%S")
# Call now_datetime() Before [2018-01-15 00:24:17]
# 00:24:17
# Call now_datetime() After [2018-01-15 00:24:17]
# Run Cost Time 0s
# 在方法前后加入自己想要的内容, 哈哈, 这就是传说中的AOP吗?