目录 python基础---函数(一)1.函数的定义2.函数 的参数详解3.return4.lambda匿名函数
1.函数的定义
function 功能，函数
函数就是对代码进行一个封装，把实现某一功能的相同代码，进行封装到一起。下次需要使用时，就不需要进行代码编写，直接调用即可。
好处：
增加代码的复用性，增加代码的可读性减少代码的编写量，降低维护成本。
函数可以看成，解决某类问题的‘工具’
定义方法：
‘‘‘
def function_name(params):
block
return expression(表达式)/value
‘‘‘
def 关键字表示定义一个函数
function_name 函数名，和变量的命名规则相同，以字母和_开头，可以包含字母，数字和_
params 表示参数，可以是零个，一个或者多个参数，函数参数不用指定参数类型
#examples
def dieDai(iter):
for i in iter:
print(i)
>>> li=(1,2,3,4)
>>> dieDai(li)
1
2
3
42.函数 的参数详解
1.必备参数：参数没有默认值
2.默认参数：参数是有默认值，调用函数是可以传参也可以不传参，不传时，参数是默认值
3.不定长参数：可在定义是定义，也可在传入时定义传入
定义方法：def function_name(*args,**kwargs)
*args 将传入参数包装成元祖
**kwargs 将传入参数包装成字典[ ] #1.不传参数
def fun1():
print(‘不能传参数‘)
>> fun1(‘q‘)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#7>", line 1, in <module>
fun1(‘q‘)
TypeError: fun1() takes 0 positional arguments but 1 was given
>> fun1()
不能传参数
#2.必备参数
def fun2(a):
print(‘必须传参数：‘,a)
>> fun2(2)
必须传参数： 2
#3.默认参数 参数可传也可不传
def fun3(b=2):
print(‘默认参数：‘,b)
>> fun3()
默认参数： 2
>> fun3(4)
默认参数： 4
>> fun3(b=10)
默认参数： 10
##4.可选参数 可传0-多个，包装成元祖
def fun4(arg):
print(‘可以穿0个到多个‘,arg)
>> fun4() #返回一个空元祖
可以穿0个到多个 ()
>> fun4(1) #返回一个元祖
可以穿0个到多个 (1,)
>> fun4(2,3)
可以穿0个到多个 (2, 3)
>> fun4(4,5,6,7,8)
可以穿0个到多个 (4, 5, 6, 7, 8)
>> fun4([1,2])
可以穿0个到多个 ([1, 2],)
>> fun4(‘sdf‘)
可以穿0个到多个 (‘sdf‘,)
>> fun4({‘q‘:123})
可以穿0个到多个 ({‘q‘: 123},)
>> fun4((1,2))
可以穿0个到多个 ((1, 2),)
#可选参数，传参时加号，就把里面的壳去掉(解包)
>> fun4((1,2))
可以穿0个到多个 (1, 2)
>> fun4({‘q‘:123})
可以穿0个到多个 (‘q‘,)
>> fun4([1,2])
可以穿0个到多个 (1, 2)
>> fun4(‘sdf‘)
可以穿0个到多个 (‘s‘, ‘d‘, ‘f‘)
##5.关键字参数
def fun5(a,b): #定义的时候跟必备参数一样
print(a,b) #必须放到最后
>> fun5(a=1,b=2)
1 2
def fun6(**kwarg):
print(‘关键字参数：‘,kwarg) #包装成字典(可传0-多个)
>>> fun6()
关键字参数： {}
>>> fun6(a=1,b=2) #遵循变量名规则
关键字参数： {‘a‘: 1, ‘b‘: 2}
>>> fun6(**{‘a‘:123,‘b‘:‘wer‘})
关键字参数： {‘a‘: 123, ‘b‘: ‘wer‘}
>>> fun6(**{1:123,2:‘wer‘}) #key必须是字符串
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#48>", line 1, in <module>
fun6(**{1:123,2:‘wer‘})
TypeError: fun6() keywords must be strings
##参数混合时 关键字参数必须在后面，根据定义的书序，确保必备参数能拿到值且只有一个
#1.必备参数+默认参数：默认参数必须在必备参数的后面
def fun7(b,a=1):
print(a,b)
>>> fun7(1,)
1 1
>>> fun7(‘q‘,a=‘we‘)
we q
>>> fun7(a=‘we‘,b=‘ert‘)
we ert
>>> fun7(‘q‘,‘w‘)
w q
#2
def fun8(b,m=1,*a):
print(b)
print(m)
print(a)
==================
>>> fun8(1,2,3,4,5,6,7,8)
1
2
(3, 4, 5, 6, 7, 8)
>>>
#3
def fun9(*a,b,m): #b,m为关键自参数
print(a,b,m)
print(b)
print(m)
>>> fun9(1,2,3,4,5,b=‘q‘,m=‘w‘)
(1, 2, 3, 4, 5) q w
q
w3.return
return 有两个作用：
1.用来返回函数的运行结果，或者调用另外一个函数。比如max()函数
2.函数结束的标志。主要运行了return，就强制结束了函数。return后面的程序都不会执行
如果函数中没有写return，其实函数运行结束时，默认执行了 return None
return 语句的位置是可选的，不是固定出现再函数的最后，可以自定义在函数的任何地方。
#返回函数的运行结果
>>> def fun1(a,b): #返回a=2
if a>b:
return a
>>> fun1(2,1)
2
>>> a=fun1(2,1)
>>> a
2
>>> def fun1(a,b): #返回b=None
if a>b:
print(a)
>>> fun1(2,1)
2
>>> b=fun1(2,1)
2
>>> b
#函数结束的标志 可以放在任何地方
>>> def fun10(a,b):
if a>b:
print(a)
>>> fun10(2,1)
2
>>> def fun10(a,b):
return(‘我不下去了‘) #函数结束标志
if a>b:
print(a)
>>> fun10(2,1)
‘我不下去了‘4.lambda匿名函数
没有函数名的函数
g = lamdba x:x+1
lambda 简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解
lambda的应用场景：
1.有些函数如果只是临时一用，而且它的业务逻辑也很简单时，就没有必要用def来定义，这个时候就可以使用lambda。
2.函数都支持函数作为参数。lambda函数就可以应用
>>> fun10 #函数体
<function fun10 at 0x0000000003429D08>
>>> g=lambda x:x+1 #函数体
>>> g
<function <lambda> at 0x00000000034371E0>
>>> g(1)
2原文地址：http://blog.51cto.com/1054054/2088296
