设为首页 收藏本站
查看: 430|回复: 0

[经验分享] Python基础(函数)

[复制链接]
累计签到:1 天
连续签到:1 天
发表于 2015-11-20 10:22:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
函数的使用是为了封装需要频繁使用的代码,避免重复编写。
一、函数的定义格式

def 函数名(参数):
    函数代码

二、函数的参数
1、普通参数
函数取得的参数是你提供给函数的值,这样函数就可以利用这些值 做 一些事情。这些参数就像变量一样,只不过它们的值是在我们调用函数的时候定义的,而非在函数本身内赋值。
函数中的参数名称为形参 而提供给函数调用的值称为实参。


#!/usr/bin/env python
def printmax(a,b):        #定义一个函数printmax(a,b),括号中的a和b为形参。
        if a > b:
                print a,'is max'
        else:
                print b,'is max'
printmax(5,4)               
x = 51
y = 10
printmax(x,y)                #括号中的x,y为实参,实参x的值赋给形参a,实参y的值赋给形参b

执行结果
5 is max
51 is max

2、默认参数

对于一些函数,你可能希望它的一些参数是 可选 的,如果用户不想要为这些参数提供值的话,这些参数就使用默认值。
只有在形参表末尾的那些参数可以有默认参数值,即你不能在声明函数形参的时候,先声明有默认值的形参而后声明没有默认值的形参。

#!/usr/bin/env python
def say(message,time = 1):        #定义time的默认值是1
        print message * time
say('Hello')
say('World',2)

执行结果
Hello
WorldWorld

3、动态参数

当要使函数接收元组或字典形式的参数的时候,有一种特殊的方法,它分别使用*和**前缀。这种方法在函数需要获取可变数量的参数的时候特别有用。
def func(*arg): 参数的值可以是任意个(单值或元组或列表)。默认会把所有的参数组成一个元组,如果参数本身就是一个序列(元组或列表),可以使用加*号的方式来避免内部构造元组。
>>> def fun(*arg):
...             print arg
>>> fun(1,2,3)
(1, 2, 3)

>>> li=(1,2,3)
>>> fun(li)        #传入参数是一个元组
((1, 2, 3),)        #传入的整个元组参数变成新元组的一个元素
>>> fun(*li)        #加*号
(1, 2, 3)        #传入的元组参数不重构

def func2(**arg): 参数的值可以是任意个(格式必须都为key=value)。默认会把所有的参数组成一个字典,如果参数本身就是一个字典,可以使用加**号的方式来避免内部构造元组。
fun2(k1=123,k2=234)
{'k2': 234, 'k1': 123}
>>> dic={'k2': 234, 'k1': 123}
>>> fun2(**dic)
{'k2': 234, 'k1': 123}

def func(*args,**kwargs): 参数可以混用,表示可以接受单值、元组、列表、字典格式的参数。

三、lambda表达式
lambda表达式是一个简单的函数速写,实现简单的逻辑,并且自动return结果。
func = lambda arg1,arg2:arg1+arg2
等于
def func(arg1,arg2):
        return arg1+arg2

四、内置函数
map(): 遍历序列,对序列中每个元素进行操作,最终获取新的序列
例:两个列表元素相加

>>> l=[1,2,3]
>>> l2=[4,5,6]
>>> func=lambda a1,a2:a1+a2
>>> map(func,l,l2)
[5, 7, 9]

filter(): 对于序列中的元素进行筛选,最终获取符合条件的序列
>>> li=[11,22,33]
>>> print filter(lambda a:a>11,li)
[22, 33]

reduce(): 对序列中的元素进行累计操作。最终获取新的序列
>>> li=[11,22,33]
>>> print reduce(lambda a1,a2:a1+a2,li)
66


运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.yunweiku.com

所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其承担任何法律责任,如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即处理,联系人Email:kefu@iyunv.com,QQ:1061981298 本贴地址:https://www.yunweiku.com/thread-141432-1-1.html 上篇帖子: 利用Python脚本进行删除不需要的行数 下篇帖子: python切片
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

扫码加入运维网微信交流群X

扫码加入运维网微信交流群

扫描二维码加入运维网微信交流群,最新一手资源尽在官方微信交流群!快快加入我们吧...

扫描微信二维码查看详情

客服E-mail:kefu@iyunv.com 客服QQ:1061981298


QQ群⑦:运维网交流群⑦ QQ群⑧:运维网交流群⑧ k8s群:运维网kubernetes交流群


提醒:禁止发布任何违反国家法律、法规的言论与图片等内容;本站内容均来自个人观点与网络等信息,非本站认同之观点.


本站大部分资源是网友从网上搜集分享而来,其版权均归原作者及其网站所有,我们尊重他人的合法权益,如有内容侵犯您的合法权益,请及时与我们联系进行核实删除!



合作伙伴: 青云cloud

快速回复 返回顶部 返回列表