函数详解

调用函数

Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。

要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。可以直接从Python的官方网站查看文档：

http://docs.python.org/3/library/functions.html#abs

也可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息。

调用abs函数：

>>> abs(100)
100
>>> abs(-20)
20
>>> abs(12.34)
12.34

定义函数

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。

语法

def 函数名（参数列表）:
    函数体

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的的顺序匹配起来的。

我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。 return None可以简写为return。

空函数

如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：

def nop():
    pass

pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在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。

pass还可以用在其他语句里，比如：

if age >= 18:
    pass

缺少了pass，代码运行就会有语法错误。

返回多个值

函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的新的坐标：

import mathdef move(x, y, step, angle=0):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny

import math语句表示导入math包，并允许后续代码引用math包里的sin、cos等函数。

然后，我们就可以同时获得返回值：

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(x, y)
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：

>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print(r)
(151.96152422706632, 70.0)

原来返回值是一个tuple！但是，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。

小结

• 函数代码块以def关键词开头，后接函数名和圆括号()

• 定义函数时，需要确定函数名和参数个数；

• 圆括号之间用于定义参数；函数调用时也需要将传入参数放置在圆括号中

• 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串"""用于存放函数说明

• 函数内容以冒号:起始，并注意缩进

• return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的 return相当 于返回None

• 函数的返回值可以是多个，中间用逗号隔开，但其实质是返回了一个tuple

函数拓展知识

1、lambda匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用def语句这样标准的形式定义一个函数。

• lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。

• lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

• lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。

• 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]] : expression

示例

# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2;

# 调用sum函数
print("相加后的值为 : ", sum(10, 20))
print("相加后的值为 : ", sum(20, 20))

结果输出:

相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

2、内嵌函数

Python的函数定义是可以嵌套的，也就是允许在函数内部创建另一个函数，这种函数叫做内嵌函数或者内部函数。

def fun1():
	print("fun1()正在被调用...")
	
	def fun2():
		print("fun2()正在被调用...")
	fun2()

fun1()

输出结果
fun1()正在被调用...
fun2()正在被调用...

上面示例中，fun2就是一个内嵌的函数，只在fun1中有效，其他调用无效。

只有在调用fun2的时候，fun2才执行，也就是说程序从上往下执行时，当执行到fun2时，fun2才会被调用，def fun2() 至上而下不会被立即执行。

3、递归函数

在函数内部，可以调用其他函数。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。

举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出：

fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n

所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。

于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)

print(fact(1))
print(fact(5))
print(fact(10))

结果输出：
1
120
3628800

如果我们计算fact(5)，可以根据函数定义看到计算过程如下：

===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24===> 120

递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。可以试试fact(1000)：

>>> fact(1000)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in fact
  ...
  File "<stdin>", line 4, in fact
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison

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