python总结之函数定义（一）_python 当您在函数内分配变量时,该值将记录在局部变量的符号表中。

今天看到函数，突然感觉好陌生，于是决定把python函数这块给弄清楚，函数主要包括函数的定义和函数的调用，这篇主要是写函数的定义，还会有另一篇写函数的调用。

>>> def test1():
...     print("test1")
...
>>> test1()
test1
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上面就是一个函数的声明和调用，当然，函数内容元不止上面的那些内容。但是上面的代码包括了函数的定义和调用的最基本内容.

函数的 执行 会引入一个用于函数局部变量的新符号表。 更确切地说，函数中所有的变量赋值都将存储在局部符号表中；而变量引用会首先在局部符号表中查找，然后是外层函数的局部符号表，再然后是全局符号表，最后是内置名称的符号表。 因此，全局变量和外层函数的变量不能在函数内部直接赋值

在调用函数时会将实际参数（实参）引入到被调用函数的局部符号表中；因此，实参是使用 按值调用 来传递的（其中的 值 始终是对象的 引用 而不是对象的值）。 1 当一个函数调用另外一个函数时，会为该调用创建一个新的局部符号表。

函数定义会将函数名称与函数对象在当前符号表中进行关联。 解释器会将该名称所指向的对象识别为用户自定义函数。 其他名称也可指向同一个函数对象并可被用来访问访函数:

>>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
...     result = []
...     a, b = 0, 1
...     while a < n:
...         result.append(a)    # see below
...         a, b = b, a+b
...     return result
...
>>> f100 = fib2(100)    # call it
>>> f100                # write the result
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
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此示例中，像往常一样，演示了一些新的 Python 功能:

return 语句会从函数内部返回一个值。 不带表达式参数的 return 会返回 None。 函数执行完毕退出也会返回 None。
result.append(a) 语句调用了列表对象 result 的 方法 。方法是“属于”一个对象的函数，它被命名为obj.methodname ，其中 obj 是某个对象（也可能是一个表达式）， methodname是由对象类型中定义的方法的名称。不同的类型可以定义不同的方法。不同类型的方法可以有相同的名称而不会引起歧义。（可以使用 类 定义自己的对象类型和方法，请参阅 类 ）示例中的方法 append() 是为列表对象定义的；它会在列表的最后添加一个新的元素。在这个示例中它相当于 result = result + [a] ，但更高效。
上面介绍了先函数的内容，用于热热身，接下来将正式进入函数的大餐。

函数的定义

1参数默认值

最有用的形式是对一个或多个参数指定一个默认值。这样创建的函数，可以用比定义时允许的更少的参数调用，比如:

def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'):
    while True:
        ok = input(prompt)
        if ok in ('y', 'ye', 'yes'):
            return True
        if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):
            return False
        retries = retries - 1
        if retries < 0:
            raise ValueError('invalid user response')
        print(reminder)
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这个函数可以通过几种方式调用:

只给出必需的参数：ask_ok(‘Do you really want to quit?’)
给出一个可选的参数：ask_ok(‘OK tooverwrite the file?’, 2)
或者给出所有的参数：ask_ok(‘OK to overwrite the file?’, 2, ‘Come on, only yes or no!’)

默认值是在 定义过程 中在函数定义处计算的，所以

>>> i = 9
>>> def f(arg =i):
...     print(arg)
...
>>> i = 6
>>> f()
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重要警告： 默认值只会执行一次。这条规则在默认值为可变对象（列表、字典以及大多数类实例）时很重要。比如，下面的函数会存储在后续调用中传递给它的参数:

import time
a = time.time()

def show_time(current_time=time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))):
    print(current_time)

show_time()
time.sleep(2)
show_time()

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2021-05-01 13:46:41
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如果你不想要在后续调用之间共享默认值，你可以这样写这个函数:

import time
a = time.time()

def show_time(current_time=None):
    current_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
    print(current_time)

show_time()
time.sleep(2)
show_time()
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运行结果如下

2021-05-01 13:47:19
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2、关键字参数

也可以使用形如 kwarg=value 的 关键字参数 来调用函数。例如下面的函数:

def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom',type='Norwegian Blue'):
    print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
    print("if you put", voltage, "volts through it.")
    print("-- Lovely plumage, the", type)
    print("-- It's", state, "!")
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接受一个必需的参数（voltage）和三个可选的参数（state, action，和 type）。这个函数可以通过下面的任何一种方式调用:

parrot(1000)                                          # 1 positional argument
parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword
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但下面的函数调用都是无效的:

parrot()                     # required argument missing
parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument
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**在函数调用中，关键字参数必须跟随在位置参数的后面。**传递的所有关键字参数必须与函数接受的其中一个参数匹配 （比如 actor 不是函数 parrot 的有效参数），它们的顺序并不重要。这也包括非可选参数，（比如 parrot(voltage=1000) 也是有效的）。不能对同一个参数多次赋值。下面是一个因为此限制而失败的例子:

>>> def function(a):
...     pass
...
>>> function(0, a=0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'
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当存在一个形式为 **name 的最后一个形参时，它会接收一个字典 (参见 映射类型 — dict)，其中包含除了与已有形参相对应的关键字参数以外的所有关键字参数。 这可以与一个形式为 *name，接收一个包含除了已有形参列表以外的位置参数的 元组 的形参 (将在下一小节介绍) 组合使用 (*name 必须出现在 **name 之前。) 例如，如果我们这样定义一个函数:

def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
    print("-- Do you have any", kind, "?")
    print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
    for arg in arguments:
        print(arg)
    print("-" * 40)
    for kw in keywords:
        print(kw, ":", keywords[kw])

cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
           "It's really very, VERY runny, sir.",
           shopkeeper="Michael Palin",
           client="John Cleese",
           sketch="Cheese Shop Sketch")
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执行结果如下：

-- Do you have any Limburger ?
-- I'm sorry, we're all out of Limburger
It's very runny, sir.
It's really very, VERY runny, sir.
----------------------------------------
shopkeeper : Michael Palin
client : John Cleese
sketch : Cheese Shop Sketch
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3、特殊参数

默认情况下，函数的参数传递形式可以是位置参数或是显式的关键字参数。 为了确保可读性和运行效率，限制允许的参数传递形式是有意义的，这样开发者只需查看函数定义即可确定参数项是仅按位置、按位置也按关键字，还是仅按关键字传递。

函数的定义看起来可以像是这样：

def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
      -----------    ----------     ----------
        |             |                  |
        |        Positional or keyword   |
        |                                - Keyword only
         -- Positional only
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在这里 / 和 * 是可选的。 如果使用这些符号则表明可以通过何种形参将参数值传递给函数：仅限位置、位置或关键字，以及仅限关键字。 关键字形参也被称为命名形参。

3.1、位置或关键字参数

如果函数定义中未使用 / 和 *，则参数可以按位置或按关键字传递给函数。

3.2、仅限位置参数

在这里还可以发现更多细节，特定形参可以被标记为 仅限位置。 如果是 仅限位置 的形参，则其位置是重要的，并且该形参不能作为关键字传入。 仅限位置形参要放在 / (正斜杠) 之前。 这个 / 被用来从逻辑上分隔仅限位置形参和其它形参。 如果函数定义中没有 /，则表示没有仅限位置形参。

在 / 之后的形参可以为 位置或关键字 或 仅限关键字。

3.3、仅限关键字参数

要将形参标记为 仅限关键字，即指明该形参必须以关键字参数的形式传入，应在参数列表的第一个 仅限关键字 形参之前放置一个 *。

样例

>>> def standard_arg(arg):
...     print(arg)
...
>>> def pos_only_arg(arg, /):
...     print(arg)
...
>>> def kwd_only_arg(*, arg):
...     print(arg)
...
>>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):
...     print(pos_only, standard, kwd_only)
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概括

用例将确定要在函数定义中使用的参数:

def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
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4、任意的参数列表

最后，最不常用的选项是可以使用任意数量的参数调用函数。这些参数会被包含在一个元组里（参见 元组和序列 ）。在可变数量的参数之前，可能会出现零个或多个普通参数。

def write_multiple_items(file, separator, *args):
    file.write(separator.join(args))
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一般来说，这些 可变参数 将在形式参数列表的末尾，因为它们收集传递给函数的所有剩余输入参数。出现在 *args 参数之后的任何形式参数都是 ‘仅限关键字参数’，也就是说它们只能作为关键字参数而不能是位置参数。

>>> def concat(*args, sep="/"):
...     return sep.join(args)
...
>>> concat("earth", "mars", "venus")
'earth/mars/venus'
>>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
'earth.mars.venus'
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5、 解包参数列表

当参数已经在列表或元组中但要为需要单独位置参数的函数调用解包时，会发生相反的情况。例如，内置的 range() 函数需要单独的 start 和 stop 参数。如果它们不能单独使用，可以使用 * 操作符 来编写函数调用以便从列表或元组中解包参数:

>>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
[3, 4, 5]
>>> args = [3, 6]
>>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
[3, 4, 5]
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同样的方式，字典可使用 ** 操作符 来提供关键字参数:

>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
...     print("E's", state, "!")
...
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)
-- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !
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6、函数标注

标注 以字典的形式存放在函数的 __annotations__ 属性中，并且不会影响函数的任何其他部分。 形参标注的定义方式是在形参名后加冒号，后面跟一个表达式，该表达式会被求值为标注的值。 返回值标注的定义方式是加组合符号 ->，后面跟一个表达式，该标注位于形参列表和表示 def 语句结束的冒号之间。 下面的示例有一个必须的参数，一个可选的关键字参数以及返回值都带有相应的标注:

>>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
...     print("Annotations:", f.__annotations__)
...     print("Arguments:", ham, eggs)
...     return ham + ' and ' + eggs
...
>>> f('spam')
Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
Arguments: spam eggs
'spam and eggs'
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具体的而可参考