这篇文章主要介绍了Python函数与参数实例代码分析的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python函数与参数实例代码分析文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
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函数
函数是一个非常重要的概念，它们存在于所有编程语言中。函数允许我们定义一个动作（代码块），然后执行该动作任意次数，而无需遵循DRY原则重复自己。到目前为止，我一直在使用Python提供的一些内置函数，例如printinputlen等。
什么是函数？函数（function）是用于完成特定任务的程序代码的自包含单元。在面向对象编程的类中，函数通常被称作方法。不同的函数在程序中扮演着不同的角色，起着不同的作用，执行不同的动作。比如print()函数可以将对象打印到屏幕上；还有一些函数能够返回一个值以供程序使用，比如len()将可计算长度的对象的元素个数返回给程序。
那么，为什么要使用函数呢？
第一、函数的使用可以重用代码，省去重复性代码的编写，提高代码的重复利用率。如果程序中需要多次使用某种特定的功能，那么只需要编写一个合适的函数就可以了。程序可以在任何需要的地方调用该函数，并且同一个函数可以在不同的程序中调用，就像我们经常使用的print()和input()函数一样。
第二、函数能封装内部实现，保护内部数据，实现对用户的透明。很多时候，我们把函数看做“黑盒子”，即对应一定的输入会产生特定的结果或返回某个对象。往往函数的使用者并不是函数的编写者，函数的使用者对黑盒子的内部行为并不需要考虑，可以把精力投入到自身业务逻辑的设计而不是函数的实现细节。只有函数的设计者或者说编写者，才需要考虑函数内部实现的细节，如何暴露对外的接口，返回什么样的数据，也就是API的设计。
第三、即使某种功能在程序中只使用一次，将其以函数的形式实现也是有必要的，因为函数使得程序模块化，从“一团散沙”变成“整齐方队”，从而有利于程序的阅读、调用、修改和完善。例如，假设你正在编写一个实现下面功能的程序：
读入一行数字
对数字进行排序
找到它们的平均值
打印出一个柱状图
是时候创建一个函数了。
def blow_fire(): # 函数定义
print('fire ???? ???? ????')
blow_fire() # 函数调用
blow_fire() # 可以调用多次参数
上面的函数看起来不错吧，但它也有一些限制。它只能执行相同的操作。让我们使它更具可扩展性，并通过向其传递一些数据来使其随意执行操作。
在定义函数时，当我们向其提供一些数据以基于该数据执行某些操作时，提供的数据称为参数。可以为函数提供任意数量的参数。
绝大多数函数接收一定数量的参数，然后根据实际调用时提供的参数的值的不同，输出不同的结果。前面我们说过，将函数内部的参数名字，定义得和外部变量的名字一样是一种不好的习惯，它容易混淆思维，甚至发生错误。通常我们定义和给函数传递参数是这样的：
x, y, z = 1, 2, 3
def add(a, b, c):
return a+b+c
add(x, y, x) # 使用变量，传递参数
add(4, 5, 6) # 直接传递值也是可以的。
在上面的例子中，a，b，c叫做形式参数，简称形参。而x，y，z和4，5，6叫做实际参数，简称实参，也就是实际要传递的值。而我们通常讨论的参数，指的都是形参。
定义函数时，参数的名字和位置确定下来，函数的接口就固定了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。Python函数的参数定义灵活度非常大。除了正常定义的位置参数外，还可以使用默认参数、动态参数和关键字参数，这些都是形参的种类。
位置参数
也叫必传参数，顺序参数，是最重要的，也是必须在调用函数时明确提供的参数！位置参数必须按先后顺序，一一对应，个数不多不少的传递！
上面例子中的a，b，c就是位置参数，我们在使用add(4, 5, 6)调用时，就是将4传给a，5传给b，6传给c的一一对应传递。类似add(4, 5, 6, 7)、add(4)和add(5, 4, 6)这种“画蛇添足”、“缺胳膊少腿”和“嫁错郎”类型的调用都是错误的。其中，add(5, 4, 6)的调用在语法上没问题，但是输出结果可能和预期的不一致。
注意: Python在做函数参数传递的时候不会对数据类型进行检查，理论上你传什么类型都可以！
def add(a, b, c):
return a+b+c
result = add("haha", 2, 3)但是，上面的add函数，如果你传递了一个字符串和两个数字，结果是弹出异常，因为字符串无法和数字相加。这就是Python的弱数据类型和动态语言的特点。在简单、方便的时候，需要你自己去实现数据类型检查。
Traceback (most recent call last):
File "F:/Python/pycharm/201705/func.py", line 33, in
result = add("haha", 2, 3)
File "F:/Python/pycharm/201705/func.py", line 31, in add
return a+b+c
TypeError: must be str, not int
默认参数
在函数定义时，如果给某个参数提供一个默认值，这个参数就变成了默认参数，不再是位置参数了。在调用函数的时候，我们可以给默认参数传递一个自定义的值，也可以使用默认值。
def power(x, n = 2):
return x**n
ret1 = power(10) # 使用默认的参数值n=2
ret2 = power(10, 4) # 将4传给n，实际计算10**4的值
上面例子中的n就是个默认参数。默认参数可以简化函数的调用，在为最常用的情况提供简便调用的同时，还可以在特殊情况时传递新的值。但是在设置默认参数时，有几点要注意：
如果你违反了这点，在语法层面直接是通不过的。
# 这是一个错误的例子
def power(n = 2,x):
return x**n
def student(name, sex, age, classroom="101", tel="88880000", address="..."):
pass
def student(name, sex, age, classroom="101", tel="88880000", address="..."):
pass
student('jack','male',17) # 其它全部使用默认值
student('tom','male',18,'102','666666','beijing') # 全部指定默认参数的值
student('mary','female',18,'102',tel='666666') # 挑着来
student('mary','female',18,tel='666666','beijing') # 这是错误的参数传递方式
student("mary","female",18,tel="666666",address="beijing")注意最后两种调用方式，倒数第二种是错误的，而最后一种是正确的。为什么会这样？因为一切没有提供参数名的实际参数，都会当做位置参数按顺序从参数列表的左边开头往右匹配！
通常我们在调用函数时，位置参数都是按顺序先后传入,而且必须在默认参数前面。但如果在位置参数传递时，给实参指定位置参数的参数名，那么位置参数也可以不按顺序调用，例如：
def student(name, age, classroom, tel, address="..."):
pass
student(classroom=101, name="Jack", tel=66666666, age=20)
注意指定的参数名必须和位置参数的名字一样。
使用不可变的数据类型作为默认值！
def func(a=None):
# 注意下面的if语句
if a is None:
a = []
a.append("A")
return a
print(func())
print(func())
print(func())将默认参数a设置为一个类似None，数字或字符串之类的不可变对象。在函数内部，将它转换为可变的类型，比如空列表。这样一来，不管调用多少次，运行结果都是['A']了。
动态参数
顾名思义，动态参数就是传入的参数的个数是动态的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。在不需要的时候，你完全可以忽略动态函数，不用给它传递任何值。
Python的动态参数有两种，分别是*args和**kwargs，这里面的关键是一个和两个星号的区别，而不是args和kwargs在名字上的区别，实际上你可以使用*any或**whatever的方式。但就如self一样，默认大家都使用*args和**kwargs。
注意：动态参数，必须放在所有的位置参数和默认参数后面！
def func(name, age, sex='male', *args, **kwargs):
pass
*args
一个星号表示接收任意个参数。调用时，会将实际参数打包成一个元组传入形式参数。如果参数是个列表，会将整个列表当做一个参数传入。例如：
def func(*args):
for arg in args:
print(arg)
func('a', 'b', 'c')
li = [1, 2, 3]
func(li)运行结果是：
a
b
c
[1, 2, 3]
通过循环args，我们可以获得传递的每个参数。但是li这个列表，我们本意是让它内部的1,2,3分别当做参数传递进去，但实际情况是列表本身被当做一个整体给传递进去了。怎么办呢？使用一个星号！调用函数，传递实参时，在列表前面添加一个星号就可以达到目的了。实际情况是，不光列表，任何序列类型数据对象，比如字符串、元组都可以通过这种方式将内部元素逐一作为参数，传递给函数。而字典，则会将所有的key逐一传递进去。
def func(*args):
for arg in args:
print(arg)
li = [1, 2, 3]
func(*li)
**kwargs
两个星表示接受键值对的动态参数，数量任意。调用的时候会将实际参数打包成字典。例如：
def func(**kwargs):
for kwg in kwargs:
print(kwg, kwargs[kwg])
print(type(kwg))
func(k1='v1', k2=[0, 1, 2])
运行结果是：
k1 v1
k2 [0, 1, 2]
而如果我们这样传递一个字典dic呢？我们希望字典内的键值对能够像上面一样被逐一传入。
def func(**kwargs):
for kwg in kwargs:
print(kwg, kwargs[kwg])
dic = {
'k1': 'v1',
'k2': 'v2'
}
func(dic)实际结果却是弹出错误，为什么？
Traceback (most recent call last):
File "F:/Python/pycharm/201705/func.py", line 10, in
func(dic)
TypeError: func() takes 0 positional arguments but 1 was given
因为这时候，我们其实是把dic当做一个位置参数传递给了func函数。而func函数并不接收任何位置函数。那怎么办呢？使用两个星号！
def func(**kwargs):
for kwg in kwargs:
print(kwg, kwargs[kwg])
dic = {
'k1': 'v1',
'k2': 'v2'
}
func(**dic)有了前面一个星号的基础，这里我们应该很好理解了。两个星号能将字典内部的键值对逐一传入**kwargs。
“万能”参数
当*args和**kwargs组合起来使用，理论上能接受任何形式和任意数量的参数，在很多代码中我们都能见到这种定义方式。需要注意的是，*args必须出现在**kwargs之前。
def func(*args, **kwargs):
for arg in args:
print(arg)
for kwg in kwargs:
print(kwg, kwargs[kwg])
lis = [1, 2, 3]
dic = {
'k1': 'v1',
'k2': 'v2'
}
func(*lis, **dic)现在我们结合一下普通参数和万能参数，看看会有什么情况发生：
def func(a, b, c=1, *args, **kwargs):
for arg in args:
print(arg)
for kwg in kwargs:
print(kwg, kwargs[kwg])
lis = ['aaa', 'bbb', 'ccc']
dic = {
'k1': 'v1',
'k2': 'v2'
}
func(1, 2, *lis, **dic)打印结果是：
bbb
ccc
k1 v1
k2 v2
列表lis中的第一个元素‘aaa’怎么没有打印出来？
我们改一下代码，打印一下参数c的结果就知道了：
def func(a, b, c=1, *args, **kwargs):
print('c的值是:', c)
for arg in args:
print(arg)
for kwg in kwargs:
print(kwg, kwargs[kwg])
lis = ['aaa', 'bbb', 'ccc']
dic = {
'k1': 'v1',
'k2': 'v2'
}
func(1, 2, *lis, **dic)打印结果为：
c的值是: aaa
bbb
ccc
k1 v1
k2 v2
原来，lis的第一个元素被传递给参数c了！这就是Python的参数传递规则之一。
关键字参数
对于*args和**kwargs参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的参数。比如：
def func(*args):
pass
func("haha", 1, [], {})
func(1,2,3,4,5,6)对于这样的参数传递方式，虽然灵活性很大，但是风险也很大，可控性差，必须自己对参数进行过滤和判定。例如下面我只想要姓名、年龄和性别，就要自己写代码检查：
def student(name, age, **kwargs):
if 'sex' in kwargs:
student_sex = kwargs['sex']
但是实际上，用户任然可以随意调用函数，比如student("jack", 18, xxx='male')，并且不会有任何错误发生。而我们实际期望的是类似student("jack", 18, sex='male')的调用。那么如何实现这种想法呢？
可以用关键字参数！关键字参数前面需要一个特殊分隔符*和位置参数及默认参数分隔开来，*后面的参数被视为关键字参数。在函数调用时，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，调用将报错。不同于默认参数，关键字参数必须传递，但是关键字参数也可以有缺省值，这时就可以不传递了，从而简化调用。
我们把前面的函数改写一下：
def student(name, age, *, sex):
pass
student(name="jack", age=18, sex='male')
注意函数的定义体首行。
如果函数定义中已经有了一个*args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 student(name, age=10, *args, sex, classroom, **kwargs):
pass
student(name="jack", age=18, sex='male', classroom="202", k1="v1")
Python的函数参数种类多样、形态多变，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。需要我们多下功夫，多写实际代码，多做测试，逐步理清并熟练地使用参数。
返回
return是 Python 中的一个关键字，用于从函数返回值。为了使函数更有用，它需要根据表达式的计算返回一些值。如果未指定 return 语句，或者 return 语句的表达式的计算结果未计算为数据类型，则该函数将返回None 。在 JavaScript 世界中，这个None可以链接到void 。
return语句终止该函数并退出该函数。return
def multiplier(num1, num2):
return num1 * num2
result = multiplier(2,3)
print(result) # 6
是时候使用return语句做一些很酷的事情了。
def sum(num1):
def child(num2):
return num1 + num2
return child
add_10 = sum(10)
print(add_10(20)) # 30 (Closure!!!)
print(add_10(50)) # 60
print(add_10(100)) # 110
我刚刚验证了Python中也有闭包的概念，就像在JavaScript中一样。它在创建工厂功能方面非常有效。在上面的代码块中，我能够创建一个通用函数add_10，并向其传递动态参数以生成不同的结果。这是多么酷啊！
下周将在学习Python中的函数式编程概念时对此进行更多探讨。
方法只是在对象内部定义的函数，或者换句话说，它们由对象“拥有”。使用对象名后跟.运算符调用它们以执行或调用它们。
return可以返回什么？
什么都不返回，仅仅return：return
数字/字符串/任意数据类型：return 'hello'
一个表达式：return 1+2
一个判断语句：return 100 > 99
一个变量：return a
一个函数调用：return func()
甚至是返回自己！：return self
多个返回值，以逗号分隔：return a, 1+2, "hello"
简而言之，函数可以return几乎任意Python对象。
文档注释
在某些特定的位置，用三引号包括起来的部分，也被当做注释。但是，这种注释有专门的作用，用于为__doc__提供文档内容，这些内容可以通过现成的工具，自动收集起来，形成帮助文档。比如，函数和类的说明文档：
def func(a, b):
"""
这个是函数的说明文档。
:param a: 加数
:param b: 加数
:return: 和
"""
return a + b
class Foo:
"""
这个类初始化了一个age变量
"""
def __init__(self, age):
self.age = age
需要强调的是这类注释必须紧跟在定义体下面，不能在任意位置。
作用域
简单来说，作用域意味着“我有权访问哪些变量？这是解释器在读取代码以查找变量范围时提出的问题。在Python中，变量具有函数作用域，这意味着在函数内部定义的变量不能在函数外部访问。
作用域指的是变量的有效范围。变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限取决于这个变量是在哪里赋值的，也就是在哪个作用域内的。
通常而言，在编程语言中，变量的作用域从代码结构形式来看，有块级、函数、类、模块、包等由小到大的级别。但是在Python中，没有块级作用域，也就是类似if语句块、for语句块、with上下文管理器等等是不存在作用域概念的，他们等同于普通的语句。
num = 1
def confusing_function():
num = 10
return num
print(num) # 1 => Global Scope
print(confusing_function()) # 10 => Local Scope
这些是Python解释器遵循的作用域规则：
从本地开始。变量是否存在？然后获取该值。如果没有，请继续
变量是否在父函数本地作用域中定义？如果存在，则获取值，否则继续
全局范围内是否存在该变量？如果存在，则获取值，否则继续
该变量是内置函数吗？获取值否则退出
通常，函数内部的变量无法被函数外部访问，但内部可以访问；类内部的变量无法被外部访问，但类的内部可以。通俗来讲，就是内部代码可以访问外部变量，而外部代码通常无法访问内部变量。
变量的作用域决定了程序的哪一部分可以访问哪个特定的变量名称。Python的作用域一共有4层，分别是：
L （Local） 局部作用域
E （Enclosing） 闭包函数外的函数中
G （Global） 全局作用域
B （Built-in） 内建作用域
x = int(2.9) # 内建作用域，查找int函数
global_var = 0 # 全局作用域
def outer():
out_var = 1 # 闭包函数外的函数中
def inner():
inner_var = 2 # 局部作用域
前面说的都是变量可以找得到的情况，那如果出现本身作用域没有定义的变量，那该如何寻找呢？
Python以L –> E –> G –>B的规则查找变量，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，最后去内建中找。如果这样还找不到，那就提示变量不存在的错误。例如下面的代码，函数func内部并没有定义变量a，可是print函数需要打印a，那怎么办？向外部寻找！按照L –> E –> G –>B的规则，层层查询，这个例子很快就从外层查找到了a，并且知道它被赋值为1，于是就打印了1。
a = 1
def func():
print(a)
全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，被叫做局部变量，定义在函数外的拥有全局作用域的变量，被称为全局变量。（类、模块等同理）
所谓的局部变量是相对的。局部变量也有可能是更小范围内的变量的外部变量。
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。
a = 1 # 全局变量
def func():
b = 2 # 局部变量
print(a) # 可访问全局变量a,无法访问它内部的c
def inner():
c = 3 # 更局部的变量
print(a) # 可以访问全局变量a
print(b) # b对于inner函数来说，就是外部变量
print(c)
global和nonlocal关键字
我们先看下面的例子：
total = 0 # total是一个全局变量
def plus( arg1, arg2 ):
total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
print("函数内局部变量total= ", total)
print("函数内的total的内存地址是: ", id(total))
return total
plus(10, 20)
print("函数外部全局变量total= ", total)
print("函数外的total的内存地址是: ", id(total))很明显，函数plus内部通过total = arg1 + arg2语句，新建了一个局部变量total，它和外面的全局变量total是两码事。而如果我们，想要在函数内部修改外面的全局变量total呢？使用global关键字！
global：指定当前变量使用外部的全局变量
total = 0 # total是一个全局变量
def plus( arg1, arg2 ):
global total # 使用global关键字申明此处的total引用外部的total
total = arg1 + arg2
print("函数内局部变量total= ", total)
print("函数内的total的内存地址是: ", id(total))
return total
plus(10, 20)
print("函数外部全局变量total= ", total)
print("函数外的total的内存地址是: ", id(total))打印结果是：
函数内局部变量total= 30
函数内的total的内存地址是: 503494624
函数外部全局变量total= 30
函数外的total的内存地址是: 503494624
我们再来看下面的例子：
a = 1
print("函数outer调用之前全局变量a的内存地址： ", id(a))
def outer():
a = 2
print("函数outer调用之时闭包外部的变量a的内存地址： ", id(a))
def inner():
a = 3
print("函数inner调用之后闭包内部变量a的内存地址： ", id(a))
inner()
print("函数inner调用之后，闭包外部的变量a的内存地址： ", id(a))
outer()
print("函数outer执行完毕，全局变量a的内存地址： ", id(a))如果你将前面的知识点都理解通透了，那么这里应该没什么问题，三个a各是各的a，各自有不同的内存地址，是三个不同的变量。打印结果也很好的证明了这点：
函数outer调用之前全局变量a的内存地址： 493204544
函数outer调用之时闭包外部的变量a的内存地址： 493204576
函数inner调用之后闭包内部变量a的内存地址： 493204608
函数inner调用之后，闭包外部的变量a的内存地址： 493204576
函数outer执行完毕，全局变量a的内存地址： 493204544
那么，如果，inner内部想使用outer里面的那个a，而不是全局变量的那个a，怎么办？用global关键字？先试试看吧：
a = 1
print("函数outer调用之前全局变量a的内存地址： ", id(a))
def outer():
a = 2
print("函数outer调用之时闭包外部的变量a的内存地址： ", id(a))
def inner():
global a # 注意这行
a = 3
print("函数inner调用之后闭包内部变量a的内存地址： ", id(a))
inner()
print("函数inner调用之后，闭包外部的变量a的内存地址： ", id(a))
outer()
print("函数outer执行完毕，全局变量a的内存地址： ", id(a))运行结果如下，很明显，global使用的是全局变量a。
函数outer调用之前全局变量a的内存地址： 494384192
函数outer调用之时闭包外部的变量a的内存地址： 494384224
函数inner调用之后闭包内部变量a的内存地址： 494384256
函数inner调用之后，闭包外部的变量a的内存地址： 494384224
函数outer执行完毕，全局变量a的内存地址： 494384256
那怎么办呢？使用nonlocal关键字！它可以修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量。将global a改成nonlocal a，代码这里我就不重复贴了，运行后查看结果，可以看到我们真的引用了outer函数的a变量。
函数outer调用之前全局变量a的内存地址： 497726528
函数outer调用之时闭包外部的变量a的内存地址： 497726560
函数inner调用之后闭包内部变量a的内存地址： 497726592
函数inner调用之后，闭包外部的变量a的内存地址： 497726592
函数outer执行完毕，全局变量a的内存地址： 497726528
关于“Python函数与参数实例代码分析”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Python函数与参数实例代码分析”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
当前标题：Python函数与参数实例代码分析
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