python函数

python函数--把相同或相似功能的代码封装在一起，实现一次编写，多次调用的效果

一、函数的创建与分类

创建：

def 函数名（参数列表）： #形参
    函数体（return 值）

分类：

有参无返：接受参数，但不返回结果（return 可省略）

有参有返：接受参数，并通过return返回结果，可赋值给变量

无参：不接受参数

二、函数参数类型：

1、位置参数--调用函数时，传入的实参数量、顺序必须与定义时的形参一一对应

def add(a, b):
    return a + b
print(add(2, 3))  # 输出 5

2、关键字参数--使用 形参名 = 实参值 的形式传递参数，可以不遵循形参的顺序

⚠️若传入未定义的参数名，程序会报错

def add(a, b, c):
    return a + b + c
print(add(c=3, b=2, a=3))  # 输出 8

3、默认参数--为参数指定默认值。调用时若未传入该参数，则使用默认值

⚠️默认参数必须定义在所有位置参数之后，否则会报语法错误

def student(age, name='summer'):
    print(f'年龄：{age}，姓名：{name}')
student(8)           # 输出：年龄：8，姓名：summer
student(8, 'jmeter') # 输出：年龄：8，姓名：jmeter（覆盖默认值）

4、可变参数--用于接收不确定数量的实参

1）基于元组（*args）--接收任意多个位置参数，并将其打包成一个元组

def print_name(*name):
    print(name, type(name))
print_name('summer', 'python', 'jmeter')  # 输出：('summer', 'python', 'jmeter') <class 'tuple'>

2）基于字典（**kwargs）--接收任意多个关键字参数，并将其打包成一个字典

def student_info(**info):
    print(info, type(info))
student_info(name='Alice', age=20)  # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 20} <class 'dict'>

3）结合使用

*args 必须在前，**kwargs 在后

def show(*scores, **name):
    total = sum(scores)
    print(f'{name} 的总分是：{total}')
show(138, 125, 150, 姓名='Alice', 学号=2024003)
# 输出：{'姓名': 'Alice', '学号': 2024003} 的总分是：413

三、变量作用域

1、局部变量--在函数内部定义的变量，只能在函数体内访问。函数参数也属于局部变量

def local_var(x):
    s = 10
    return s + x
print(local_var(20))
print(s)  # 报错，因为 s 是局部变量，外部无法访问

2、全局变量

在函数外部定义的变量，可在整个程序中访问。

⚠️若要在函数内部修改全局变量，需使用 global 关键字声明。

a = 2  # 全局变量
def calc(b, c):
    global f   # 声明 f 为全局变量
    f = 6
    d = 5      # 局部变量
    return a + b + c + d
print(calc(2, 3))  # 输出 12
print(a + f)       # 输出 8（全局 a + 全局 f）

四、常用内置函数与高阶用法

类别	说明	示例
zip()	将多个可迭代对象对应位置打包成元组	zip(origin,userInput)
map()	对可迭代对象每个元素执行函数	map(str, facs)
eval()	执行字符串表达式	eval('1+2')返回 3
isinstance()	判断对象类型	isinstance(n, int)
join()	将序列元素用分隔符连接成字符串	'*'.join(map(str, facs))
sorted()	返回排序后的列表	sorted(seq)
random 模块	生成随机数、随机选择	randint(), random(), sample()
``itertools` 模块	循环迭代器、组合生成器	randint(), random(), sample()

五、函数练习

1、斐波那契数列

def fib():
    a, b = 1, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b
f = fib()
for _ in range(10):
    print(next(f), end=' ')

2、判断素数（用于哥德巴赫猜想验证）

def is_prime(p):
    if p == 2: return True
    if p % 2 == 0: return False
    for i in range(3, int(p**0.5)+1, 2):
        if p % i == 0:
            return False
    return True

3、冒泡排序（支持升序/降序）

def bubble_sort(lst, reverse=False):
    n = len(lst)
    for i in range(n):
        swapped = False
        for j in range(n - i - 1):
            if (lst[j] > lst[j+1]) if not reverse else (lst[j] < lst[j+1]):
                lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]
                swapped = True
        if not swapped:
            break
    return lst

4、二分查找（要求列表有序）

def binary_search(lst, value):
    left, right = 0, len(lst) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if lst[mid] == value:
            return mid
        elif lst[mid] < value:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return False

5、蒙特卡罗方法计算Π

from random import random
def estimate_pi(times):
    hits = 0
    for _ in range(times):
        x, y = random()*2 - 1, random()*2 - 1
        if x*x + y*y <= 1:
            hits += 1
    return 4 * hits / times

六、总结

• 函数定义：def + 函数名 + 参数 + 函数体 + 可选 return。
• 参数类型：位置、关键字、默认、可变（*args 和 **kwargs）。
• 变量作用域：局部变量（函数内）和全局变量（函数外，需用 global 修改）。
• 常用技巧：生成器（yield）、递归、内置高阶函数（map, zip, sorted 等）。

此文档涵盖了从基础定义到典型算法的核心内容，可作为函数学习的速查与练习指南。