简介
函数是结构化编程的基础，也是代码复用的基石。Python 中通过 def 来自定义函数。本文将会深入探索 Python 中函数的秘密。
内置函数
除了用户的自定义函数之外，Python 内置了一些非常有用的函数：
内置函数abs()delattr()hash()memoryview()set()all()dict()help()min()setattr()any()dir()hex()next()slice()ascii()divmod()id()object()sorted()bin()enumerate()input()oct()staticmethod()bool()eval()int()open()str()breakpoint()exec()isinstance()ord()sum()bytearray()filter()issubclass()pow()super()bytes()float()iter()print()tuple()callable()format()len()property()type()chr()frozenset()list()range()vars()classmethod()getattr()locals()repr()zip()compile()globals()map()reversed()__import__()complex()hasattr()max()round()
自定义函数
Python 中使用 def 来定义函数，并使用 return 来返回特定的值。
看一个简单的函数的例子：
def my_function(x, y, z): if z > 1: return z * (x + y) else: return z / (x + y)
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把我们之前讲的斐波拉赫数列的例子重新用函数来定义，可以这样写：
def fib(n): a, b = 0, 1 while a < n: print(a, end=' ') a, b = b, a+b print()
# 调用函数fib(1000)
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函数的内容需要使用空格或者 tab 来进行缩进。
参数的默认值
在 Python 中，我们可以给参数设置默认值，这样如果在函数调用的过程中没有传递参数的时候，就会使用默认值作为参数。
在我们之前定义的函数 my_function 中，我们可以给 z 设置一个默认值：
def my_function(x, y, z=10): if z > 1: return z * (x + y) else: return z / (x + y)
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这样我们在调用 my_function 可以只用传递两个参数，最后的 z 可以使用默认的参数值。
注意，默认值只会执行一次，如果你传入的参数是可变对象（列表，字典和类实例）的话，我们需要注意这个问题：
def f(a, L=[]): L.append(a) return L
print(f(1))print(f(2))print(f(3))
# 输出[1][1, 2][1, 2, 3]
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如果不想在后面的调用中共享默认值，那么可以把默认值的赋值放到函数体内部：
def f(a, L=None): if L is None: L = [] L.append(a) return L
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关键字参数
我们可以使用 key=value 的方式对函数进行调用。
还是前面的函数：
def my_function(x, y, z=10): if z > 1: return z * (x + y) else: return z / (x + y)
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我们可以这样调用：
my_function(1,y=3,z=5)my_function(1,y=3)
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但是不能这样用：
关键字的参数必须要放在非关键词参数的后面。也不能对参数进行多次赋值：
>>> def function(a):... pass...>>> function(0, a=0)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'
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通过上面的讨论我们可以看出，Python 函数中的参数有两种，一种是带默认值的参数，一种是不带默认值的参数。
注意，不带默认值的参数一定要在带默认值的参数之前 。
看一个错误的例子：
In [69]: def fa(a=100,b,c=200): ...: pass File "<ipython-input-69-d5678b64f352>", line 1 def fa(a=100,b,c=200): ^SyntaxError: non-default argument follows default argument
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而向函数传递参数也有两种方式，一种是不带关键字的传递，一种是带关键字的传递。
注意，非关键词参数的传递一定要在关键词参数传递之前。
举个错误的例子：
In [70]: def fa(a,b=100,c=200): ...: pass ...:
In [71]: fa(a=100,30) File "<ipython-input-71-5a229b8e420e>", line 1 fa(a=100,30) ^SyntaxError: positional argument follows keyword argument
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那么问题来了，如果有多个关键词参数和多个非关键词参数，有没有简便的方法来定义这样的函数呢？
有的，那就是 *arguments 和 **keywords
*arguments用来接收所有多余的非关键词参数。而**keywords用来接收所有额外的关键词参数。
注意，*arguments一定要出现在 **keywords 的前面。
举个例子：
def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords): print("-- Do you have any", kind, "?") print("-- I'm sorry, we're all out of", kind) for arg in arguments: print(arg) print("-" * 40) for kw in keywords: print(kw, ":", keywords[kw])
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我们可以这样调用：
cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.", "It's really very, VERY runny, sir.", shopkeeper="Michael Palin", client="John Cleese", sketch="Cheese Shop Sketch")
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将会得到下面的结果：
-- Do you have any Limburger ?-- I'm sorry, we're all out of LimburgerIt's very runny, sir.It's really very, VERY runny, sir.----------------------------------------shopkeeper : Michael Palinclient : John Cleesesketch : Cheese Shop Sketch
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特殊参数
函数可以按位置传参，可以按照关键词传参，也可以混合传参。
在某些情况下，我们可能需要限制传参的类型，比如只接收按位置传递，只接收按关键词传递，或者只接受混合传递。
看下特殊参数的定义：
def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2): ----------- ---------- ---------- | | | | 按位置或者关键词 | | - 只允许按关键词传递 -- 只允许按位置传递
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注意，参数之间是以 / 和 * 来进行区分的。
我们举个例子：
>>> def standard_arg(arg):... print(arg)...>>> def pos_only_arg(arg, /):... print(arg)...>>> def kwd_only_arg(*, arg):... print(arg)...>>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):... print(pos_only, standard, kwd_only)
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上面定义了 4 种传参方式的函数。
第一个函数就是标准形式，可以按位置传递，也可以按关键词传递。
第二个函数只允许按照位置传递。
第三个函数只允许按照关键词来传递。
第四个函数是混合模式。
参数解包
有时候我们需要将列表或者字典的值转换为函数的参数。那么就需要用到参数解包的功能。
* 操作符 可以用来解包列表和元组。
>>> list(range(3, 6)) # normal call with separate arguments[3, 4, 5]>>> args = [3, 6]>>> list(range(*args)) # call with arguments unpacked from a list[3, 4, 5]
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** 操作符 可以用来解包字典。
>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):... print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')... print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')... print("E's", state, "!")...>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}>>> parrot(**d)
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Lambda
熟悉 java 的朋友可能知道，在 JDK8 中，Java 引入了 Lambda 表达式。同样的 Python 中也有 Lambda。
你可以将 Lambda 看做是匿名函数。可以在任何需要函数的地方使用 Lambda 表达式。
看一个 Lambda 的例子：
>>> def make_incrementor(n):... return lambda x: x + n...>>> f = make_incrementor(42)>>> f(0)42>>> f(1)43
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还可以将 lambda 的返回值作为参数：
>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]>>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])>>> pairs[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
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函数标注
之前我们讨论的是简单的自定义函数形式，我们并不知道函数的参数类型和返回值类型，其实函数可以写得更加详细一些，这就要用到函数标注了。
所谓函数标注就是用户自定义函数中的类型的可选元数据信息。
函数标注是以字典的形式存放在 __annotations__ 属性中的。我们在参数的名称后面加上冒号，后面跟一个表达式，那么这个表达式会被求值为标注的值。对于返回值来说，返回值标注的定义是加上一个组合符号 ->，后面跟一个表达式，该标注位于形参列表和表示 def 语句结束的冒号之间。
举个例子：
>>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:... print("Annotations:", f.__annotations__)... print("Arguments:", ham, eggs)... return ham + ' and ' + eggs...>>> f('spam')Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}Arguments: spam eggs'spam and eggs'
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其实使用函数标注写出来的程序更加清晰，可读性更高。
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