一般而言，要判断某个对象是否可调用，可使用内置函数callable。

  1. >>> import math 
  2. >>> x = 1 
  3. >>> y = math.sqrt 
  4. >>> callable(x) 
  5. False 
  6. >>> callable(y) 
  7. True

定义函数(def语句)

在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
如果没有return出结果，则返回结果None。

  1. def my_abs(x):
  2.     if x >= 0:
  3.         return x
  4.     else:
  5.         return -x

在Python交互环境中定义函数时，注意Python会出现…的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到>>>提示符下： image.png

如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，那么，可以在该文件的当前目录下启动Python解释器，用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）：

  1. >>> from abstest import my_abs
  2. >>> my_abs(-99)
  3. 99
  4. >>>

空函数(pass语句)

如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：

  1. def nop():
  2.     pass    # pass可用作占位符，如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。
  4. if age >= 18:        # pass还可以用在其他语句里
  5.     pass

参数检查

isinstance()

isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型。

语法： isinstance(object, classinfo)

  • object — 实例对象。
  • classinfo — 可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组。
    1. def my_abs(x):
    2.   if not isinstance(x, (int, float)):
    3.       raise TypeError('bad operand type')
    4.   if x >= 0:
    5.       return x
    6.   else:
    7.       return -x

    raise TypeError()

返回多个值

  1. >>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
  2. >>> print(x, y)
  3. 151.96152422706632 70.0

但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：
其实返回的是**tuple**值。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. r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
  2. print(r)
  3. (151.96152422706632, 70.0)

函数的参数

位置参数

  1. def power(x):                # 参数x就是一个位置参数
  2.     return x * x            # 调用函数时，传入的N个值按照位置顺序依次赋给参数

默认参数

  1. def power(x, n=2):            # 当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)
  2.     pass

设置默认参数时，有几点要注意：

  • 一是必选参数在前，默认参数在后
  • 二是如何设置默认参数。
    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。

定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！

当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上:

  1. def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
  2.     print('name:', name)
  3.     print('gender:', gender)
  4.     print('age:', age)
  5.     print('city:', city)
  7. # 此时age使用默认值6，city用Tianjin做值。
  8. enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')

可变参数

  1. def calc(*numbers):                # 不确定参数个数，将参数作为一个list或tuple传进来
  2.     sum = 0                        # 不使用可变参数的话，调用时像这样：calc([1,2,3])
  3.     for n in numbers:            # 使用可变参数的话，在参数前面加*号
  4.         sum = sum + n * n        # 调用时无需先组装一个list或tuple：calc(1,2,3)
  5.     return sum
  1. >>> nums = [1, 2, 3]        # 若已有一个list或tuple时，要调用一个可变参数时
  2. >>> calc(*nums)                # 在list或tuple前面加一个*号，*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。
  3. 14

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。
而关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。

  1. def person(name, age, **kw):
  2.     print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
  4. person('Michael', 30)            # name: Michael age: 30 other: {}
  5. person('Bob', 35, city='Beijing')    # name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}

和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：

  1. >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
  2. >>> person('Jack', 24, **extra)
  3. 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。

命名关键字参数

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。

  1. def person(name, age, *, city, job):        # 只接收city和job作为关键字参数
  2.     print(name, age, city, job)
  4. person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
  5. # Jack 24 Beijing Engineer
  1. def person(name, age, *args, city, job):        # 如果函数定义中已经有了一个可变参数，
  2.     print(name, age, args, city, job)            # 后面的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了

如果函数定义中已有可变参数，后面的关键词命名不需要再加特殊分隔符*****了：

  1. def person(name, age, *args, city, job)
  2.     print(name, age, args, city, job)

命名关键字参数必须传入参数名，可以有缺省值。

  1. def person(name, age, *, city='Beijing', job):
  2.     print(name, age, city, job)

参数组合

可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。
但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。

递归函数

如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。
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，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，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。

  1. # 递归函数
  2. def fact(n):
  3.     if n==1:
  4.         return 1
  5.     return n * fact(n - 1)        # return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式，所以就不是尾递归了。
  7. # 尾递归，解决递归调用栈溢出
  8. def fact_iter(num, product):
  9.     if num == 1:
  10.         return product
  11.     return fact_iter(num - 1, num * product)        # 主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中

return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身，num - 1和num * product在函数调用前就会被计算，不影响函数调用。

文档字符串

要给函数编写文档，以确保其他人能够理解，可添加注释（以#打头的内容）。还有另一种
编写注释的方式，就是添加独立的字符串。
放在函数开头的字符串称为文档字符串（docstring），将作为函数的一部分存储起来。

  1. def square(x):
  2.     'Calculates the square of the number x.'
  3.     return x * x
  5. # 访问文档字符串
  6. >>> square.__doc__
  7. 'Calculates the square of the number x.'

作用域

image.png

关键字global和nonlocal

  1. global关键字用来在函数或其他局部作用域中使用全局变量。 ```python

    如果局部要对全局变量修改，应在局部声明该全局变量。

    count = 0 def global_test(): global count count += 1 return count global_test() print(count)

如果局部不声明全局变量，并且不修改全局变量，则可以正常使用。

count = 0 def global_test(): return count global_test() print(count)

  2. 2. nonlocal声明的变量不是局部变量,也不是全局变量,而是外部嵌套函数内的变量。
  3. ```python
  4. def nonlocal_test():
  5.     count = 0
  6.     def test2():
  7.         nonlocal count
  8.         count += 1
  9.         return count
  10.     return test2()