如果想定义一个什么事也不做的空函数,可以用pass语句:
def nop(): passpass语句什么都不做,那有什么用?实际上pass可以用来作为占位符,比如现在还没想好怎么写函数的代码,就可以先放一个pass,让代码能运行起来。
import math def move(x, y, step, angle=0): nx = x+step*math.cos(angle) ny = y+step*math.sin(angle) return nx, ny a = move(100, 100, 60, math.pi//6) print(a) 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。
二、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
默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,程序运行时会有逻辑错误!
要注意定义可变参数和关键字参数的语法:
*args是可变参数,args接收的是一个tuple;
**kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:
可变参数 *args 既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过*args传入:func(*(1, 2, 3));
关键字参数 **kw 既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过**kw传入:func(**{'a': 1, 'b': 2})。
使用*args和**kw是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。
命名关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名,同时可以提供默认值。
定义命名关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*,否则定义的将是位置参数。
默认参数
必选参数在前,默认参数在后,否则Python的解释器会报错;
当函数有多个参数时,把变化大的参数放前面,变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上。比如调用enroll('Adam', 'M', city='Tianjin'),意思是,city参数用传进去的值,其他默认参数继续使用默认值。
def add_end(L=[]): L.append('END') return L >>>add_end() ['END'] >>> add_end() # 默认参数L是一个变量,它指向对象[],每次调用该函数,如果改变了L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[] ['END', 'END'] >>> add_end() ['END', 'END', 'END'] 注意: 默认参数必须指向不变对象!
修改:
def add_end(L=None): if L is None: L = [] L.append('END') return L>>> add_end() ['END'] >>> add_end() ['END'] 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。
关键字参数 **
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。区别于可变参数。在调用该函数时,可以只传入必选参数,也可以传入任意个数的关键字参数
def person(name, age, **kw): print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)>>> person('Michael', 30) name: Michael age: 30 other: {} >>> person('Bob', 35, city='Beijing') name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'} >>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer') name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'} >>>extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} >>> person('Jack', 24, **extra) name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra
args = (1, 2, 3, 4) >>> kw = {'d': 99, 'x': '#'} *,
如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数。
和关键字参数**kw不同,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。如果缺少*,Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数:
def person(name, age, *, city, job): print(name, age, city, job)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, *args, city, job): print(name, age, args, city, job)>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer') Jack 24 Beijing Engineer
命名关键字参数必须传入参数名,这和位置参数不同。如果没有传入参数名,则均视为位置参数,调用将报错:
>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given由于调用时缺少参数名city和job,Python解释器把这4个参数均视为位置参数,但person()函数仅接受2个位置参数。
命名关键字参数可以有缺省值,从而简化调用:命名关键字参数city具有默认值,调用时,可不传入city参数
三、递归使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。
解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化:尾递归是指,在函数返回return的时候,调用自身函数本身,并且,return语句不能包含表达式。使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。
def fact(n): return fact_iter(n, 1) def fact_iter(num, product): if num == 1: return product return fact_iter(num - 1, num * product)四、总结:
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。