Python学习之函数
一、定义函数
函数的一般语法如下：
def function_name(parameters): """函数文档字符串""" #1. 可选，一种记录函数行为的方式。 #2. 函数体，包含一系列操作 return expression #3. 可选，用于返回值
下图是函数的各部分介绍：
其中：
def关键字用于定义函数。function_name是函数的名称，按照命名规范，应该是小写字母，单词间可以用下划线_分隔。parameters是函数的参数列表，可以是零个或多个，多个参数之间用逗号,分隔。- 函数体是缩进的代码块，包含了函数的操作。
return语句可选，用于返回函数的结果。
调用函数也非常简单，只需使用函数名称和相应的参数即可：
result = function_name(arguments)
这里的 arguments 是函数调用时传递给函数的实际值，这些值会被传递给函数的参数，但是在定义函数的时候，它只是形式参数，是为了方便我们写代码的逻辑的。在函数执行后，可以用 result 变量保存返回的结果。
二、函数参数的不同类型
上面我们讲了函数的声明和定义，这里我们要详细讲一下Python 中有几种不同类型的函数参数，这涉及到函数参数的使用问题。
🐡 1. 位置参数（Positional Arguments）
这是最常见的参数类型，参数按照函数定义的顺序传递。
# 定义 def greet(name, greeting): print(f"{greeting},{name}!") # 调用 greet("Python","Hello") # 输出：Hello, Python
🐡 2. 关键字参数（Keyword Arguments）
通过参数名指定参数值，可以不按照函数定义的顺序传递。
# 定义 def greet(name, greeting): print(f"{greeting},{name}!") # 调用 greet(greeting='Hi', name='Python') # 输出：Hi, Python
🐡 3. 默认参数（Default Arguments）
定义函数时为参数指定默认值，在调用时可以不传递这些参数。
# 定义 def greet(name, greeting = 'Hello'): print(f"{greeting},{name}") # 调用 greet('Python') # 输出：Hello Python!
🐡 4. 可变参数（Variable Arguments）
允许函数接受可变数量的参数，有两种类型：*args 和 **kwargs。
🦋 *args：用于接收任意数量的位置参数，它将这些参数作为元组（tuple）处理。
# 定义 def add(*args): total = 0 for num in args: total += num return total print(add(1,2,3,4)) # 输出 10
🦋 **kwargs： 用于接收任意数量的关键字参数，它将这些参数作为字典（dictionary）处理。
# 定义 def print_info(**kwargs): for key, value in kwargs.items(): print(f"{key}:{value}") # 调用 print_info(name='Python', age = 30, city = "New York") # 输出结果： # name:Python # age:30 # city:New York
函数的参数虽然可以任意组合使用，但需要遵循一定的顺序：位置参数、默认参数、可变位置参数 *args、可变关键字参数 **kwargs。
三、处理函数的返回值
处理函数的返回值需要根据函数的具体情况和调用需求。下面是一些常用的方法：
# 1.存储到变量中： # 将函数的返回值存储到一个变量中，以便后续使用。 result = my_function(argument) # 2.直接使用： # 在需要的地方直接使用函数的返回值。 print(my_function(argument)) # 3.条件判断： # 根据返回值的情况执行不同的操作。 if my_function(argument): # 如果返回值为真，执行某些操作 pass else: pass # 如果返回值为假，执行其他操作 # 4.传递给其他函数： # 将函数的返回值作为参数传递给另一个函数。 another_function(my_function(argument)) # 5.解构返回的元组或列表： # 如果函数返回的是元组或列表，可以通过解构来获取各个元素。 a, b = return_tuple()
四、匿名函数
🐡 1. Lambda函数的语法
匿名函数（Anonymous Functions）是指没有具体名称的函数，通常使用 lambda 关键字创建。使用匿名函数可以避免定义一个完整的函数，简化代码结构。
匿名函数的一般语法如下：
lambda arguments: expression
lambda是关键字。arguments是函数的参数，类似于常规函数的参数。expression是函数的主体，也就是函数要执行的操作。- ：是区分参数和函数主体的标志。
示例代码：
# 简单的函数加法 add = lambda x,y : x + y print(add(3,5)) # 输出：8 # 作为函数的返回值 def make_incrementor(n): return lambda x: x + n
increment_by_5 = make_incrementor(5) print(increment_by_5(10)) # 输出：15
🐡 2. Lambda函数的用法
🦋 作为参数传递给其他函数
Lambda函数常用于将简单的逻辑作为参数传递给高阶函数，如map()、filter()等。
# 🌾：使用Lambda函数和map()函数将列表中的每个元素都平方 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x * x, numbers)) print(squared) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25] # 🌾：使用Lambda函数和filter()函数筛选出列表中的偶数 even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)) print(even_numbers) # 输出: [2, 4]
🦋 在高阶函数中使用Lambda函数
# 🌾：使用Lambda函数定义一个自定义的排序规则 students = [ {'name': 'Tiyong', 'grade': 90}, {'name': 'Bob', 'grade': 85}, {'name': 'Toy', 'grade': 95} ] # 🌾：按照学生的成绩进行排序 sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x['grade'], reverse=True) print(sorted_students) # 🌾 输出：[{'name': 'Toy', 'grade': 95}, {'name': 'Tiyong', 'grade': 90}, {'name': 'Bob', 'grade': 85}]
🦋 创建简单的匿名函数
Lambda函数可以用于需要一个简单函数来执行一些基本操作的情况。
# 🌾：求两个数的和 add = lambda a, b: a + b result = add(10, 20) print(result) # 输出: 30 # 🌾：求一个数的平方 square = lambda x: x * x result = square(5) print(result) # 输出: 25
🐡 3. lambda的应用示例
🦋 map()函数
map()函数接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，然后将该函数应用于可迭代对象的每个元素，返回一个结果列表。
# 使用Lambda函数和map()函数将列表中的每个元素都平方
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x * x, numbers))
print(squared) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]🦋 filter()函数
filter()函数用于过滤序列中的元素，接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，然后根据函数的返回值是True还是False来决定是否保留元素。
# 使用Lambda函数和filter()函数筛选出列表中的偶数
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # 输出: [2, 4]🦋 在排序中的应用
在排序的应用中，可以把Lambda函数作为排序的关键字，根据特定的条件对序列进行排序。
# 使用Lambda函数对列表进行排序
names = ['Tiyong', 'Bob', 'Toy', 'Alice']
sorted_names = sorted(names, key=lambda x: len(x))
print(sorted_names) # 输出: ['Bob', 'Toy', 'Alice', 'Tiyong']五、函数装饰器（Function Decorators）
函数装饰器是Python中用于修改或扩展函数功能的语法糖。它允许开发者在不更改函数代码的前提下，动态地为函数添加新的行为或功能。在Python中，装饰器是通过使用@decorator语法来实现的。
简单展示一个装饰器的使用
# 🌾：定义一个函数，里面嵌套了一个函数 def a(func): def b(): print("我是b()函数里,调用函数 前 的句子！") func() print("我是b()函数里,调用函数 后 的句子！") return b # 🌾：定义第二个函数 def c(): print("我是c函数!") # 一般形式，我们将c函数作为参数传入a，再赋值给afunc afunc = a(c) ''' 我们调用afunc()函数， 注意：当你把一对小括号放在后面，这个函数就会执行； 然而如果你不放括号在它后面，那它可以被到处传递， 并且可以赋值给别的变量而不去执行它。 ''' # 这时，afunc()作为函数输出。 afunc() ###############【重点来啦】################# #我们使用@ @a def d(): """我是一个函数装饰器""" print("我是一个函数装饰器") # 这时候我们再调用d(),就直接输出： d() ''' 输出如下： 我是b()函数里,调用函数 前 的句子！ 我是一个函数装饰器 我是b()函数里,调用函数 后 的句子！ ''' # 特别解释： @a 就等价于 afunc = a(d)
装饰器的优势：
- 代码更简洁，易于维护
- 提高代码复用性
- 符合 Python 的“开闭原则”
装饰器的注意事项
- 装饰器会改变函数的签名，因此在使用装饰器时，需要确保被装饰函数的签名与装饰器兼容。
- 装饰器可能会影响函数的性能，因此在使用装饰器时，需要进行性能测试。
六、编写函数文档
上面有那么多函数，这时候每个函数的文档说明，就会成为理解这个函数的重要信息。那么如何编写清晰明了的文档字符串（docstrings）呢？
所谓的文档字符串（docstrings）是函数、类或模块的第一个逻辑行，用于描述该函数、类或模块的作用、参数、返回值等信息。良好的文档字符串可以让其他开发者快速了解你的代码，并且方便生成文档。
一般情况下，使用三重引号 """ 或 ''' 来编写文档字符串。下面是一个示例：
def my_function(parameter1, parameter2): # 就是把功能说明，通过""" 或者 ''' 写在了函数内部，给其它语言写在外边类似 """ 这是一个示例函数的文档字符串。 参数： - parameter1: 描述参数1的作用 - parameter2: 描述参数2的作用 返回值： - 返回值的说明 示例用法： >>> my_function(1, 2) 3 """ return parameter1 + parameter2
下面是一些编写清晰文档字符串的建议：
- 概述：简要概述函数的作用和功能。
- 参数说明：详细描述函数的参数，包括参数名、类型以及每个参数的作用。
- 返回值说明：明确描述函数的返回值，包括返回值的类型以及它的具体含义。
- 示例用法：提供函数的示例用法，展示输入参数和期望的输出结果。
- 其他信息：根据需要添加其他相关信息，如函数的实现细节、注意事项等。
七、总结
在函数式编程中，函数被视为一等公民，可以作为参数传递给其他函数，也可以作为函数的返回值。但是，在编写函数时，避免不必要的函数调用也是提高性能的重要方面之一。下面是一些优化函数性能的技巧：
- 函数内联，避免函数调用的开销；
- 条件语句优化，将频繁执行的条件判断提前到函数外部；
- 缓存结果，尤其适用于递归函数，避免重复计算；
- 惰性计算，延迟计算直到需要的时候。
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