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Python函數(shù):深入解析與實(shí)踐

標(biāo)簽:
雜七雜八
Python函数:深入解析与实践

开篇图

1. Python函数基础

1.1 函数定义

在Python中定义一个函数非常简单,只需要使用def关键字即可。下面是一个简单的例子:

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("World")

这个例子定义了一个名为greet的函数,它接受一个参数name并打印出问候信息。

1.2 参数类型

  • 位置参数是最常见的形式。
  • 默认参数允许设置参数的默认值。
  • 可变参数(*args)可以接收任意数量的位置参数。
  • 关键字参数(**kwargs)用于处理不确定数量的关键字参数。

示例代码如下所示:

def example_function(a, b=2, *args, **kwargs):
    print(f"a: {a}, b: ")
    if args:
        print(f"Additional positional arguments: {args}")
    if kwargs:
        print(f"Keyword arguments: {kwargs}")

example_function(1, 3, 4, 5, x=6, y=7)
参数类型 描述
位置参数 必须按照定义顺序提供
默认参数 如果未提供,则使用预设值
可变参数 收集所有额外的位置参数为一个元组
关键字参数 收集所有额外的关键字参数为一个字典

1.3 返回值

函数可以通过return语句返回结果。如果省略了return或没有指定返回值,则该函数默认返回None

def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 4)
print(result)  # 输出 7
2. 高级特性

2.1 装饰器

装饰器是一种特殊的高阶函数,它可以修改其他函数的行为或状态。以下是一个简单的日志记录装饰器示例:

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function '{func.__name__}' with {args} and {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Function '{func.__name__}' returned {result}")
        return result
    return wrapper

@log
def sum(a, b):
    return a + b

sum(3, 4)

2.2 生成器

生成器是另一种强大的工具,它们允许你声明式地创建迭代器。这特别适合处理大数据流或者无限序列。

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

for num in fibonacci(10):
    print(num, end=' ')
结论

掌握好Python中的函数不仅能够帮助你写出更加结构化、易于维护的代码,也是通往更高级主题如面向对象编程、异步编程等大门的钥匙。希望本文对你有所帮助!

[拓展建议]** Python官方文档:https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html#defining-functions

这里提供了关于Python函数最权威的解释以及更多相关功能说明。

开篇图

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