1 格式：
def functionName(参数列表):
方法体
例子1：
>>>def greet_user(): print(“hello”) >>>greet_user() hello
例子2：
>>>def greet_user(username): #username形参 print(“hello,”+ username+“!”) >>>greet_user(“zhangsan”)#zhangsan 实参 hello, zhangsan!
鉴于函数定义中可能包含多个形参，因此在函数调用中也可能包含多个实参。向函数中传递实参的方式很多，可以使用位置实参，这要求实参的顺序和形参的顺序相同；也可以使用关键字形参，其中的每个实参都有变量名和值组成；还可以使用列表和字典。
（1）位置实参
要求实参的顺序和形参的顺序相同
例子：
def describe_pet(animal_type,pet_name): print(“\n I have a”+animal_type+”.”) print(“My ”+animal_type+”’sname is ”+pet_name+”.”) describe_pet(‘hamster’,’harry’)
当两个参数的位置交换后，表达的意思就会出现错误。
这种传参方式应该是最好理解的，大部分语言都是这种传参方式。
（2）默认参数
编写函数时，可给每个形参指定默认值。在调用函数中给形参提供了实参时，Python将使用指定实参，否则使用默认值。
def describe_pet(pet_name，animal_type=‘dog’): print(“\n I have a”+animal_type+”.”) print(“My ”+animal_type+”’sname is ”+pet_name+”.”)
注意：在使用默认参数时，在形参列表中必须先列出没有默认值的形参，再列出有默认值的形参。
当然，默认值不一定是字符串，数字等，同时也支持各种序列。
def f(a, L=[]): L.append(a) return L print(f(1)) print(f(2)) print(f(3))
输出结果为
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
如果你不想调用之间共享的默认设置，你可以这样写
def f(a, L=None): if L is None: L = [] L.append(a) return L
感觉有点像java中单例模式中的懒汉式，虽然不能这么比。
（3）关键字实参
关键字实参是传递给函数的 名称-值对。你直接在实参中将名称和值关联起来，因此向函数传递实参时不会混淆
def parrot(voltage, state=‘a stiff‘, action=‘voom‘,type=‘Norwegian Blue‘):
print("--This parrot wouldn‘t", action, end=‘ ‘)
print("ifyou put", voltage, "volts through it.")
print("--Lovely plumage, the", type)
print("--It‘s", state, "!")
parrot(1000) # 1positional argument
parrot(voltage=1000) # 1 keywordargument
parrot(voltage=1000000,action=‘VOOOOOM‘) # 2 keywordarguments
parrot(action=‘VOOOOOM‘,voltage=1000000) # 2 keywordarguments
parrot(‘amillion‘, ‘bereft of life‘, ‘jump‘) # 3 positional arguments
parrot(‘athousand‘, state=‘pushing up the daisies‘) # 1 positional, 1 keyword执行后的结果
>>>
===========RESTART: D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
-- This parrotwouldn‘t voom if you put 1000 volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s a stiff!
-- This parrotwouldn‘t voom if you put 1000 volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s a stiff!
-- This parrotwouldn‘t VOOOOOM if you put 1000000 volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s a stiff!
-- This parrotwouldn‘t VOOOOOM if you put 1000000 volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s a stiff!
-- This parrotwouldn‘t jump if you put a million volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s bereftof life !
-- This parrotwouldn‘t voom if you put a thousand volts through it.
-- Lovelyplumage, the Norwegian Blue
-- It‘s pushingup the daisies !
但是下面的调用方式会报错:
parrot() # 必须的参数没有填入
parrot(voltage=5.0, ‘dead‘) # 关键字传参后面的一定也是关键字传参
parrot(110, voltage=220) # 同一个参数传了不同的实参
parrot(actor=‘John Cleese‘) # 函数定义中没有这个形参。
关键字实参后面不能再有位置实参。
当必填参数没有时，会报错。
当必填参数以位置实参的方式传递时，默认参数可以按照关键字实参的方式传递，也可以以位置实参的方式传递，而且此时，必填参数一定在默认参数前面。
当必填参数以关键字实参方式传递的时候，默认参数传递的时候也一定是以关键字实参方式传递，而且此时与位置无关。
关键字实参的关键字必须是形参中有的，否则会报错。
（4）任意多数目的参数“*”
最不常使用的选项是指定可以使用任意数量的参数调用的函数。这些参数将被裹在一个元组中。在可变数目的参数之前, 零个或更多的正常参数可能会发生。
def write_multiple_items(file, separator, *args): file.write(separator.join(args))
通常情况下，可变参数将在参数列表中的最后（含有默认参数的时候，默认参数在可变参数后面。另外，传入字典参数也在可变参数之后，因为字典参数也是一种可变参数）。
在可变参数后面的参数，只能以关键字实参的方式传递，而不能使用位置实参传递方式。
def concat(*args, sep="/"):
return sep.join(args)
print(concat("earth", "mars", "venus"))
print(concat("earth", "mars", "venus",sep="."))结果为：
>>>
===========RESTART: D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
earth/mars/venus
earth.mars.venus
（5）需要字典类型的参数“**”
下面例子中**keywords代表传入字典类型的参数，而且*一定要在**之前。
def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
print("--Do you have any", kind, "?")
print("--I‘m sorry, we‘re all out of", kind)
for arg inarguments:
print(arg)
print("-" * 40)
keys =sorted(keywords.keys())
for kw in keys:
print(kw,":", keywords[kw])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")
当然结果如下：
>>>
===========RESTART: D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
-- Do you haveany Limburger ?
-- I‘m sorry,we‘re all out of Limburger
It‘s very runny,sir.
It‘s reallyvery, VERY runny, sir.
----------------------------------------
client : JohnCleese
shopkeeper :Michael Palin
sketch : CheeseShop Sketch
（6）Unpacking Argument Lists（python3.6帮助文档上用的这个词，必应翻译给的翻译是开箱的参数列表，我感觉应该是参数列表的拆包，不够下面还是用了开箱这个词，大家理解下）
这是与之前把数据组合成list相反的操作，即把list中的数据进行开箱操作，把里面的数据全部取出来使用，有点不好理解，看个例子吧
>>> list(range(3,6)) [3, 4, 5] >>> args=[3,6] >>> list(range(*args)) [3, 4, 5] >>> args=(3,6) >>> list(range(*args)) [3, 4, 5]
>>>这里把args中的数据进行开箱操作,把里面的数据作为range的参数列表.很显然,这个开箱操作对于元组也是适用的.
另外,也可以对字典执行开箱操作,需要的是两个*号即可.
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": "fourmillion", "state": "bleedin‘ demised","action": "VOOM"}
parrot(**d)
结果为:
>>>
=========== RESTART:D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
-- This parrot wouldn‘t VOOM if you putfour million volts through it. E‘s bleedin‘ demised !
>>>
(7)lambda表达式
可以使用 lambda 关键字创建小的匿名函数。此函数返回其两个参数的总和 lambda a, b:a + b
Lambda 函数可以用于任何函数对象。他们在语法上限于单个表达式。语义上，他们都只是正常的函数定义的语法糖。嵌套的函数定义类似，lambda 函数可以从包含范围引用变量。（之后的文章会详细讲解lambda表达式的相关操作）
def make_incrementor1(n):
return lambdax:x+n
f=make_incrementor1(42)
print(f(1))
>>>
=========== RESTART:D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
43
>>>
(8) Function Annotations函数注解
首先是一个简单的例子
def f(ham:str,eggs:str=‘eggs2‘)->str:
print("Annotations:",f.__annotations__)
print("Arguments:",ham,eggs)
return str(ham)+‘ and ‘ +eggs
s=f(‘abc’)
print(s)
结果：
>>>
=========== RESTART:D:/python/pythonLearning/KeywordArguments.py ===========
Annotations: {‘ham‘: <class ‘str‘>,‘eggs‘: <class ‘str‘>, ‘return‘: <class ‘str‘>}
Arguments: abc eggs2
abc and eggs2
>>>
函数注解是完全可选的元数据信息，它告诉人们这个函数返回的类型应该是什么类型，函数形参应该是什么类型。但是传入其他类型可能会报错，当然，这并非绝对，只不过是开发者给调用者的一个建议。上面的例子中，即使实参传入数字也是不会报错的。(这段在python3.6帮助文档上的说明看得我很头疼，比较乱，我领会精神写的)
注解存储在 __annotations__ 属性中，以字典的形式存在，对其他部分的功能没有任何影响。
参数注释:在参数名称的后面加一个冒号，其后是期待实参的类型。
返回值注解：函数的参数列表外面，冒号前面，加上一个 –>,后面是期待返回的类型。
本文出自 “枫叶还没红” 博客，请务必保留此出处http://itlearninger.blog.51cto.com/12572641/1913117
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