本文以实例形式较为详细的讲述了Python函数的用法,对于初学Python的朋友有不错的借鉴价值。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下:
通常来说,Python的函数是由一个新的语句编写,即def,def是可执行的语句--函数并不存在,直到Python运行了def后才存在。
函数是通过赋值传递的,参数通过赋值传递给函数
def语句将创建一个函数对象并将其赋值给一个变量名,def语句的一般格式如下:
def <name>(arg1,arg2,arg3,……,argN): <statements>
def语句是实时执行的,当它运行的时候,它创建并将一个新的函数对象赋值给一个变量名,Python所有的语句都是实时执行的,没有像独立的编译时间这样的流程
由于是语句,def可以出现在任一语句可以出现的地方--甚至是嵌套在其他语句中:
if test: def fun(): ... else: def func(): ... ... func()
可以将函数赋值给一个不同的变量名,并通过新的变量名进行调用:
othername=func() othername()
创建函数
内建的callable函数可以用来判断函数是否可调用:
>>> import math >>> x=1 >>> y=math.sqrt >>> callable(x) False >>> callable(y) True
使用del语句定义函数:
>>> def hello(name): return 'Hello, '+name+'!' >>> print hello('world') Hello, world! >>> print hello('Gumby') Hello, Gumby!
编写一个fibnacci数列函数:
>>> def fibs(num): result=[0,1] for i in range(num-2): result.append(result[-2]+result[-1]) return result >>> fibs(10) [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34] >>> fibs(15) [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377]
在函数内为参数赋值不会改变外部任何变量的值:
>>> def try_to_change(n): n='Mr.Gumby' >>> name='Mrs.Entity' >>> try_to_change(name) >>> name 'Mrs.Entity'
由于字符串(以及元组和数字)是不可改变的,故做参数的时候也就不会改变,但是如果将可变的数据结构如列表用作参数的时候会发生什么:
>>> name='Mrs.Entity' >>> try_to_change(name) >>> name 'Mrs.Entity' >>> def change(n): n[0]='Mr.Gumby' >>> name=['Mrs.Entity','Mrs.Thing'] >>> change(name) >>> name ['Mr.Gumby', 'Mrs.Thing']
参数发生了改变,这就是和前面例子的重要区别
以下不用函数再做一次:
>>> name=['Mrs.Entity','Mrs.Thing'] >>> n=name #再来一次,模拟传参行为 >>> n[0]='Mr.Gumby' #改变列表 >>> name ['Mr.Gumby', 'Mrs.Thing']
当2个变量同时引用一个列表的时候,它们的确是同时引用一个列表,想避免这种情况,可以复制一个列表的副本,当在序列中做切片的时候,返回的切片总是一个副本,所以复制了整个列表的切片,将会得到一个副本:
>>> names=['Mrs.Entity','Mrs.Thing'] >>> n=names[:] >>> n is names False >>> n==names True
此时改变n不会影响到names:
>>> n[0]='Mr.Gumby' >>> n ['Mr.Gumby', 'Mrs.Thing'] >>> names ['Mrs.Entity', 'Mrs.Thing'] >>> change(names[:]) >>> names ['Mrs.Entity', 'Mrs.Thing']
关键字参数和默认值
参数的顺序可以通过给参数提供参数的名字(但是参数名和值一定要对应):
>>> def hello(greeting, name): print '%s,%s!'%(greeting, name) >>> hello(greeting='hello',name='world!') hello,world!!
关键字参数最厉害的地方在于可以在参数中给参数提供默认值:
>>> def hello_1(greeting='hello',name='world!'): print '%s,%s!'%(greeting,name) >>> hello_1() hello,world!! >>> hello_1('Greetings') Greetings,world!! >>> hello_1('Greeting','universe') Greeting,universe!
若想让greeting使用默认值:
>>> hello_1(name='Gumby') hello,Gumby!
可以给函数提供任意多的参数,实现起来也不难:
>>> def print_params(*params): print params >>> print_params('Testing') ('Testing',) >>> print_params(1,2,3) (1, 2, 3)
混合普通参数:
>>> def print_params_2(title,*params): print title print params >>> print_params_2('params:',1,2,3) params: (1, 2, 3) >>> print_params_2('Nothing:') Nothing: ()
星号的意思就是“收集其余的位置参数”,如果不提供任何供收集的元素,params就是个空元组
但是不能处理关键字参数:
>>> print_params_2('Hmm...',something=42) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#112>", line 1, in <module> print_params_2('Hmm...',something=42) TypeError: print_params_2() got an unexpected keyword argument 'something'
试试使用“**”:
>>> def print_params(**params): print params >>> print_params(x=1,y=2,z=3) {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} >>> def parames(x,y,z=3,*pospar,**keypar): print x,y,z print pospar print keypar >>> parames(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2) 1 2 3 (5, 6, 7) {'foo': 1, 'bar': 2} >>> parames(1,2) 1 2 3 () {} >>> def print_params_3(**params): print params >>> print_params_3(x=1,y=2,z=3) {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} >>> #返回的是字典而不是元组 >>> #组合‘#'与'##' >>> def print_params_4(x,y,z=3,*pospar,**keypar): print x,y,z print pospar print keypar >>> print_params_4(1,2,3,5,6,7,foo=1,bar=2) 1 2 3 (5, 6, 7) {'foo': 1, 'bar': 2} >>> print_params_4(1,2) 1 2 3 () {}
相信本文所述对大家Python程序设计的学习有一定的借鉴价值。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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