标签：程序 不可 情况下 默认参数 express file tuples size std
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。
但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
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你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：
def 函数名（参数列表）:
函数体
默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。
让我们定义和使用一下函数，更复杂一点，函数中带上参数变量；
>>> def hello(): print(‘Life is short! Use Python.‘) >>> hello() Life is short! Use Python. >>>
定义一个函数：给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从 Python 命令提示符执行。
1 >>> def reverse(s): 2 if s == "": 3 return s 4 else: 5 return reverse(s[1:]) + s[0] 6 7 >>> reverse("IlikePython") 8 ‘nohtyPekilI‘ 9 >>>
在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：
a=[1,2,3]
a="Runoob"
以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。
python 函数的参数传递：
不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。
可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。
1 # 判断一个数是质数还是合数 2 def decide(num): 3 for i in range(2, num): 4 if num % i == 0: 5 print(‘这个数是合数‘) 6 break 7 else: 8 print(‘这个数是质数‘)
可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：
传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下：
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
位置参数，也称必需参数，必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
调用temp_convert()函数，你必须传入两个参数，不然会出现语法错误：
1 # 摄氏温度和华氏温度的转换 2 def temp_convert(num, symboal): 3 if symboal in [‘C‘, ‘c‘]: 4 f = 1.8 * float(num) + 32 5 print("转换温氏后的温度为： %.2fF" % f) 6 elif symboal in [‘F‘, ‘f‘]: 7 c = (float(num) - 32) / 1.8 8 print("转换摄氏后的温度为： %.2fC" % c) 9 else: 10 print("符号参数输入有误")
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last): File "<pyshell#7>", line 1, in <module> temp_convert(32) TypeError: temp_convert() missing 1 required positional argument: ‘symboal‘ >>>
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
以下实例在函数 temp_convert() 调用时使用参数名，使用不需要使用指定顺序：
>>> temp_convert(symboal=‘C‘, num=0) 转换温氏后的温度为： 32.00F >>>
调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 n参数，则使用默认值：
1 >>> #参数为数字月份数（1-12） 2 def month_convert(n=1): 3 months="JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec" 4 pos=(n-1) * 3 5 monthAbbrev=months[pos:pos+3] 6 print("月份简写是"+monthAbbrev+".") 7 8 9 >>> month_convert() 10 月份简写是Jan. 11 >>>
>>> def add_element(lst=[]): lst.append(‘over‘) return lst >>> add_element([2,6,8]) #当你正常调用时，结果似乎不错 [2, 6, 8, ‘over‘] >>> add_element([‘Tom‘, ‘Alice‘, ‘Jack‘]) [‘Tom‘, ‘Alice‘, ‘Jack‘, ‘over‘] >>> >>> add_element() # 当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的 [‘over‘] >>> add_element() # 但是，再次调用时，结果就不对了 [‘over‘, ‘over‘] >>> 因为默认参数lst也是一个变量，它指向对象[] ，每次调用该函数，如果改变了lst的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。
>>>#要修改上面的例子，我们可以用None 这个不变对象来实现 >>> def add_element(lst=None): if lst is None: lst = [] lst.append(‘over‘) return lst >>> add_element() [‘over‘] >>> add_element() [‘over‘] >>> add_element() #现在，无论调用多少次，都不会有问题 [‘over‘] >>> 为什么要设计str、None这样的不变对象呢？
因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。
此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。
我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
*args 和 **kwargs 主要用于函数定义。你可以将不定数量的参数传递给一个函数。
这个的不定的意思是：预先并不知道, 函数使用者会传递多少个参数给你,所以在这个场景下使用这两个关键字。
*args 是用来发送一个非键值对的可变数量的参数列表给一个函数.
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。
如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。
1 >>> def test_args(first_arg, *args): 2 print("first normal arg:", first_arg) 3 for arg in args: 4 print("another arg through *args:", arg) 5 6 >>> test_args(‘Java‘, ‘python‘, ‘PHP‘, ‘C‘, ‘SQL‘) 7 first normal arg: Java 8 another arg through *args: python 9 another arg through *args: PHP 10 another arg through *args: C 11 another arg through *args: SQL 12 >>>
**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给一个函数。 如果你想要在这个函数中处理带名字的参数, 你应该使用**kwargs。
还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下：
def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
"函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。
>>> def info(**kwargs): #打印信息 for k, v in kwargs.items(): print(‘%s : %s‘ % (k, v)) >>> info(name=‘Taylor‘, gender=‘Female‘, age=29, job=‘singer‘) name : Taylor gender : Female age : 29 job : singer >>>
声明函数时，参数中星号 * 可以单独出现，例如:
def f(a,b,*,c):
return a+b+c
如果单独出现星号 * 后的参数必须用关键字传入。
>>> def f(a,b,*,c):
... return a+b+c
...
>>> f(1,2,3) # 报错
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given
>>> f(1,2,c=3) # 正常
6
>>>
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例：
以上实例输出结果：
相加后的值为 : 30
相加后的值为 : 40
return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。
之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：
以上实例输出结果：
函数内 : 30
函数外 : 30
返回多个值
比如：交换两个整数
>>> def swap(a, b): #交换两个整数 a, b = b, a return a, b >>> x = 10 >>> y = 20 >>> ret = swap(x, y) >>> print(ret, type(ret)) (20, 10) <class ‘tuple‘> >>>
比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的新的坐标：
>>> import math >>> def move(x, y, step, angle=0): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) return nx, ny >>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6) #可以用多个变量分别接受返回值 >>> x 151.96152422706632 >>> y 70.0 >>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print(r, type(r)) (151.96152422706632, 70.0) <class ‘tuple‘> >>> 原来返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号， 而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值， 所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。
1 小结 2 定义函数时，需要确定函数名和参数个数； 3 如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查； 4 函数体内部可以用return 随时返回函数结果； 5 函数执行完毕也没有return 语句时，自动return None 。 6 函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。
Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。Python的作用域一共有4种，分别是：
以 L –> E –> G –>B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内建中找。
x = int(2.9) # 内建作用域
g_count = 0 # 全局作用域
def outer():
o_count = 1 # 闭包函数外的函数中
def inner():
i_count = 2 # 局部作用域
Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也可以访问，如下代码：
>>> if True:
... msg = ‘I am from Runoob‘
...
>>> msg
‘I am from Runoob‘
>>>
实例中 msg 变量定义在 if 语句块中，但外部还是可以访问的。
如果将 msg 定义在函数中，则它就是局部变量，外部不能访问：
>>> def test():
... msg_inner = ‘I am from Runoob‘
...
>>> msg_inner
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name ‘msg_inner‘ is not defined
>>>
从报错的信息上看，说明了 msg_inner 未定义，无法使用，因为它是局部变量，只有在函数内可以使用。
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：
以上实例输出结果：
函数内是局部变量 : 30
函数外是全局变量 : 0
当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。
以下实例修改全局变量 count ：
count = 0 def add(a, b): global count count += 1 # 计算一个函数还调用了多少次 return a + b
以上实例输出结果：
>>> add(1, 5) 6 >>> print(count) 1 >>> add(2, 6) 8 >>> print(count) 2 >>>
如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字了，如下实例：
1 >>> def wrapper(): 2 count = 0 3 def inner(): 4 nonlocal count 5 count += 1 6 return count 7 return inner 8 9 >>> def wrapper_test(): 10 test = wrapper() 11 print(test()) 12 print(test()) 13 print(test()) 14 15 16 >>> wrapper_test() 17 1 18 2 19 3 20 >>>
如果不写 nonlocal 的话，会报错：
>>> def wrapper(): count = 0 def inner(): # nonlocal count count += 1 return count return inner >>> def wrapper_test(): test = wrapper() print(test()) print(test()) print(test()) >>> wrapper_test() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#40>", line 1, in <module> wrapper_test() File "<pyshell#39>", line 3, in wrapper_test print(test()) File "<pyshell#37>", line 6, in inner count += 1 UnboundLocalError: local variable ‘count‘ referenced before assignment >>>
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原文地址：https://www.cnblogs.com/51try-again/p/10274595.html
