Python函数定义的基本语法如下：

def name(parameter1, parameter2, . . .): body

与代码流程控制结构一样，Python用缩进来界定函数体。以下示例将之前计算阶乘的代码放入函数体中，这样只需调用fact函数即可得到阶乘值了：

>>> def fact(n): ... """ Return the factorial of the given number. """ ⇽--- ❶ ... r = 1 ... while n > 0: ... r = r * n ... n = n - 1 ... return r ⇽--- ❶ ...

第二行❶是可选的文档字符串（docstring），可通过fact.__doc__读取其值。文档字符串用于描述函数对外表现出来的功能及所需的参数，而注释（comment）则是记录代码工作原理的内部信息。文档字符串紧随在函数定义的第一行后面，通常用3重引号包围起来，以便能跨越多行。代码助手只会提取文档字符串的第一行。标准的多行文档字符串写法，是在第一行中给出函数的概述，第二行是空行，然后是其余的详细信息。return语句之后的值将会返回给函数的调用者❷。

{过程与函数!}

在某些编程语言中，无返回值的函数被称为“过程”。虽然Python允许编写不含return语句的函数，但这些函数还不是真正的过程。所有的Python过程都是函数。如果过程体没有显式地执行return语句，则会返回特殊值None。如果执行了return arg语句，则值arg会被立即返回。return语句执行之后，函数体中的其余语句都不会执行。因为Python没有真正的过程，所以均被称为“函数”。

虽然Python函数都带有返回值，但是否使用这个返回值则由写代码的人决定：

>>> fact(4) ⇽--- ❶ 24 ⇽--- ❷ >>> x = fact(4) ⇽--- ❸ >>> x 24 >>>

一开始返回值没有与任何变量关联❶，fact函数的值只是被解释器打印出来而已❷。然后返回值与变量x关联❸。

9.2　多种函数参数

大多数函数都需要形参，每种编程语言都有各自的函数形参定义规则。Python非常灵活，提供了3种函数形参的定义方式。本节将介绍这些定义方式。

9.2.1　按位置给出形参

在Python中，最简单的函数传形参方式就是按位置给出。在函数定义的第一行中，可以为每个形参指定变量名称。当调用函数时，调用代码中给出的形参将按顺序与函数的形参变量逐一匹配。以下函数计算x的y次幂：

>>> def power(x, y): ... r = 1 ... while y > 0: ... r = r * x ... y = y - 1 ... return r >>> power(3, 3) 27

上述用法要求，调用代码使用的形参数量与函数定义时的形参数量应完全匹配，否则会引发TypeError：

>>> power(3) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'y' >>>

{默认值!}

函数的形参可以有默认值，可以在函数定义的第一行中给出该默认值，如下所示：

def fun(arg1, arg2=default2, arg3=default3, ...)

可以为任何数量的形参给出默认值。带默认值的形参必须位于形参列表的末尾，因为与大多数编程语言一样，Python也是根据位置来把实参与形参匹配起来的。给函数的实参数量必须足够多，以便让形参列表中最后一个不带默认值的形参能获取到实参。更为灵活的机制参见9.2.2节。

以下函数同样也会计算x的y次幂。但如果在函数调用时没有给出y，则会用默认值2，于是就成了计算平方的函数：

>>> def power(x, y=2): ... r = 1 ... while y > 0: ... r = r * x ... y = y - 1 ... return r

以下交互式会话演示了默认实参的效果：

>>> power(3, 3) 27 >>> power(3) 9

9.2.2　按形参名称传递实参

也可以使用对应的函数形参的名称将实参传给函数，而不是按照形参的位置给出。继续上面的交互示例，可以键入

>>> power(2, 3) 8 >>> power(3, 2) 9 >>> power(y=2, x=3) 9

最后提交给power函数的实参带了名称，因此与顺序无关。实参与power函数定义中的同名形参关联起来，得到的是3^2的结果。这种实参传递方式被称为关键字传递（keyword passing）。

如果函数需要带有大量实参，并且大多数实参都有默认值，那么联合使用关键字传递和默认实参功能可能就非常有用了。例如，有个生成当前目录下文件信息清单的函数，可用布尔型实参指定清单中是否要包含每个文件的大小、最后修改日期等信息。函数定义如下所示：

def list_file_info(size=False, create_date=False, mod_date=False, ... ): ...获取文件名... if size: # 获取文件大小 if create_date: # 获取文件的创建日期 # 其他功能 return fileinfostructure

然后用关键字传递方式调用，指明需要包含的文件信息（在本例中为文件大小和修改日期，但不是创建日期）：

fileinfo = list_file_info（ size = True，mod_date = True）

这种参数处理方式特别适用于非常复杂的函数，图形用户界面（GUI）中常会用到。如果用过Tkinter包建立Python的GUI程序，就会发现这种可选的关键字命名实参是非常有用的。

9.2.3　变长实参

Python函数也可以定义为实参数量可变的形式，定义方式有两种。一种用于处理实参预期相对明了的情况，实参列表尾部数量不定的实参将会被放入一个列表中。另一种方式可将任意数量的关键字传递实参放入一个字典中，这些实参均是在函数形参列表中不存在同名形参的。下面将介绍这两种机制。

1．位置实参数量不定时的处理

当函数的最后一个形参名称带有“*”前缀时，在一个函数调用中所有多出来的非关键字传递实参（即这些按位置给出的实参未能赋给合适的形参）将会合并为一个元组赋给该形参。下面用这种简单方式来实现一个求数字列表中最大值的函数。

首先，实现函数：

>>> def maximum(*numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return None ... else: ... maxnum = numbers[0] ... for n in numbers[1:]: ... if n > maxnum: ... maxnum = n ... return maxnum ...

{:—}接下来，测试该函数的功能：

>>> maximum(3, 2, 8) 8 >>> maximum(1, 5, 9, -2, 2) 9

2．关键字传递实参数量不定时的处理

按关键字传递的实参数量不定时，也能进行处理。如果形参列表的最后一个形参前缀为“**”，那么所有多余的关键字传递实参将会被收入一个字典对象中。字典的键为多余实参的关键字（形参名称），字典的值为实参本身。这里的“多余”是指，传递实参的关键字匹配不到函数定义中的形参名称。

例如：

>>> def example_fun(x, y, **other): ... print("x: {0}, y: {1}, keys in 'other': {2}".format(x, ... y, list(other.keys()))) ... other_total = 0 ... for k in other.keys(): ... other_total = other_total other[k] ... print("The total of values in 'other' is {0}".format(other_total))

在交互会话中测试一下，以上函数可以处理用关键字foo和bar传入的实参，即便foo和bar不属于函数定义中给出的形参名也没问题：

>>> example_fun(2, y="1", foo=3, bar=4) x: 2, y: 1, keys in 'other': ['foo', 'bar'] The total of values in 'other' is 7

9.2.4　多种参数传递方式的混用

Python函数的所有实参传递方式可以同时使用，但一不小心就可能会引起混乱。混合使用多种实参传递方式的一般规则是，先按位置传递实参，接着是命名实参，然后是带单个“*”的数量不定的位置传递实参，最后是带“**”的数量不定的关键字传递实参。详细信息参见官方文档。

速测题：函数和参数　该如何编写函数，接收任意数量的未命名实参，并逆序打印出来？

如何创建过程，也就是无返回值的函数？

如果用变量捕获函数的返回值，会发生什么？

9.3　将可变对象用作函数实参

函数的实参传递的是对象的引用，形参则成为指向对象的新引用。对于不可变对象（如元组、字符串和数值），对形参的操作不会影响函数外部的代码。但如果传入的是可变对象（如列表、字典或类的实例），则对该对象做出的任何改动都会改变该实参在函数外引用的值。函数内部对形参的重新赋值不会影响实参，如图9-1和图9-2所示：

>>> def f(n, list1, list2): ... list1.append(3) ... list2 = [4, 5, 6] ... n = n 1 ... >>> x = 5 >>> y = [1, 2] >>> z = [4, 5] >>> f(x, y, z) >>> x, y, z (5, [1, 2, 3], [4, 5])

python所有函数以及用法 Python必学基础知识之函数(1)

图9-1　在函数f()开始执行时，各初始变量和函数形参分别都指向同一个对象

python所有函数以及用法 Python必学基础知识之函数(2)

图9-2　在函数f()执行完毕后，y（函数内的list1）引用的值已经发生了变化，而n和list2则指向了不同的对象

图9-1和图9-2演示了调用函数f时发生的事情。变量x没有变化，因为x是不可变的。而函数形参n则被指向了新的值6。同理，变量z没有变化，因为在函数f内，对应的形参list2被指向了新的对象[4,5,6]。只有y发生了变化，因为其指向的实际列表发生了变化。

速测题：函数参数为可变类型　如果将列表或字典作为参数值传入函数，那么（在函数内）对其进行修改会导致什么结果？哪些操作可能会导致改动对函数外部也是可见的？可采取什么措施降低这种改动风险？

9.4　局部变量、非局部变量和全局变量

下面回顾一下本章开始介绍过的fact函数的定义：

>>> def fact(n): """ 返回给定值的阶乘 """ r = 1 while n > 0: r = r * n n = n - 1 return r

变量r和n对于fact函数的任何调用都是局部（local）的，在函数执行期间，它们的变化对函数外部的任何变量都没有影响。函数形参列表中的所有变量，以及通过赋值（如fact函数中的r = 1）在函数内部创建的所有变量，都是该函数的局部变量。

在使用变量之前，用global语句对其进行声明，可以显式地使其成为全局（global）变量。函数可以访问和修改全局变量。全局变量存在于函数之外，所有将其声明为全局变量的其他函数，以及函数之外的代码，也可以对其进行访问和修改。以下示例演示了局部变量和全局变量的差异：

>>> def fun(): ... global a ... a = 1 ... b = 2 ...

以上示例中定义的函数，将a视为全局变量，而视b为局部变量，并对a和b进行了修改。

下面测试一下上述函数：

>>> a = "one" >>> b = "two" >>> fun() >>> a 1 >>> b 'two'

在fun函数内对a的赋值，同时也是对fun函数外部现存的全局变量a进行操作。因为a在fun函数中被指定为global，所以赋值会将该全局变量从”one”修改为1。对b来说则不一样，fun函数内部名为b的局部变量一开始指向fun函数外部的变量b的相同值[1]，但赋值操作让b指向了函数fun内的新值。

nonlocal语句与global语句类似，它会让标识符引用最近的闭合作用域（enclosing scope）中已绑定的变量。第10章中将会更详细地介绍作用域和命名空间，现在的重点是要理解，global语句是对顶级变量使用的，而nonlocal语句则可引用闭合作用域中的全部变量，如代码清单9-1所示。

代码清单9-1　nonlocal.py文件

g_var = 0 ⇽--- inner_test函数中的g_var绑定为同名的顶级变量 nl_var = 0 print("top level-> g_var: {0} nl_var: {1}".format(g_var, nl_var)) def test(): nl_var = 2 ⇽--- inner_test函数中的nl_ var绑定为test函数中的同名变量 print("in test-> g_var: {0} nl_var: {1}".format(g_var, nl_var)) def inner_test(): global g_var ⇽--- inner_test函数中的g_var绑定为同名的顶级变量 nonlocal nl_var ⇽--- inner_test函数中的nl_var绑定为test函数中的同名变量 g_var = 1 nl_var = 4 print("in inner_test-> g_var: {0} nl_var: {1}".format(g_var, nl_var)) inner_test() print("in test-> g_var: {0} nl_var: {1}".format(g_var, nl_var)) test() print("top level-> g_var: {0} nl_var: {1}".format(g_var, nl_var))

上述代码运行后会打印出以下结果：

top level-> g_var: 0 nl_var: 0 in test-> g_var: 0 nl_var: 2 in inner_test-> g_var: 1 nl_var: 4 in test-> g_var: 1 nl_var: 4 top level-> g_var: 1 nl_var: 0

注意，顶级变量nl_var的值没有受到影响。如果inner_test函数中包含global nl_var语句，那么nl_var的值就会受影响了。

最起码的一点就是，如果想对函数之外的变量赋值，就必须将其显式声明为nonlocal或global。但如果只是要访问函数外的变量，则不需要将其声明为nonlocal或global。如果Python在函数本地作用域中找不到某变量名，就会尝试在全局作用域中查找。因此，对全局变量的访问会自动发送给相应的全局变量。个人不建议使用这种便捷方式。如果所有全局变量都被显式地声明为global，阅读代码的人就会看得更清楚。以后，则还可能有机会将全局变量的使用限制在函数内部，仅限极少数情况下才会用到。

动手题：全局变量和局部变量　假定x = 5，在运行以下的funct_1()之后，x的值会是什么？运行funct_2()之后呢？

def funct_1():

x = 3

def funct_2():

global x

x = 2

9.5　将函数赋给变量

与其他Python对象一样，函数也可以被赋值，如下所示：

>>> def f_to_kelvin(degrees_f): ⇽--- 定义f_to_kelvin函数 ... return 273.15 (degrees_f - 32) * 5 / 9 ... >>> def c_to_kelvin(degrees_c): ⇽--- 定义c_to_kelvin函数 ... return 273.15 degrees_c ... >>> abs_temperature = f_to_kelvin ⇽--- 将f_to_kelvin函数赋给变量 >>> abs_temperature(32) 273.15 >>> abs_temperature = c_to_kelvin ⇽--- 将c_to_kelvin函数赋给变量 >>> abs_temperature(0) 273.15

函数可以被放入列表、元组或字典中：

>>> t = {'FtoK': f_to_kelvin, 'CtoK': c_to_kelvin} ⇽--- ❶ >>> t['FtoK'](32) ⇽--- 访问字典中的f_to_kelvin函数 273.15 >>> t['CtoK'](0) ⇽--- 访问字典中的c_to_kelvin函数 273.15

引用函数的变量，用起来与函数完全相同❶。最后一个例子演示了如何使用字典调用各个函数，只要通过用作字符串键的值即可。在需要根据字符串值选择不同函数的情况下，这种模式就很常用。很多时候，这种用法代替了C和Java等语言中的switch结构。

9.6　lambda表达式

上面那种简短的函数，还可以用lambda表达式来定义：

lambda parameter1, parameter2, . . .: expression

lambda表达式是匿名的小型函数，可以快速地在行内完成定义。通常小型函数是要被传给另一个函数的，例如，列表的排序方法用到的键函数。这种情况下，通常没有必要定义一个大型函数，而且在使用的地方以外定义也会显得很别扭。上一节中的字典就可以在一处完成全部定义：

>>> t2 = {'FtoK': lambda deg_f: 273.15 (deg_f - 32) * 5 / 9, ... 'CtoK': lambda deg_c: 273.15 deg_c} ⇽--- ❶ >>> t2['FtoK'](32) 273.15

以上示例将lambda表达式定义为字典值❶。注意，lambda表达式没有return语句，因为表达式的值将自动返回。

9.7　生成器函数

生成器（generator）函数是一种特殊的函数，可用于定义自己的迭代器（iterator）。在定义生成器函数时，用关键字yield返回每一个迭代值。当没有可迭代值，或者遇到空的return语句或函数结束时，生成器函数将停止返回值。与普通的函数不同，生成器函数中的局部变量值会保存下来，从本次调用保留至下一次调用：

>>> def four(): ... x = 0 ⇽--- 将x的初始值设为0 ... while x < 4: ... print("in generator, x =", x) ... yield x ⇽--- 返回x的当前值 ... x = 1 ⇽--- x递增1 ... >>> for i in four(): ... print(i) ... in generator, x = 0 0 in generator, x = 1 1 in generator, x = 2 2 in generator, x = 3 3

注意，以上生成器函数包含一个while循环，限定了生成器执行的次数。根据使用方式的不同，调用无停止条件的生成器函数可能会导致无限循环。

{yield与yield from的对比!}

从Python 3.3开始，除yield之外，为生成器函数新增了关键字yield from。从本质上说，yield from使将生成器函数串联在一起成为可能。yield from的执行方式与yield相同，但是会将当前生成器委托（delegate）给子生成器。简单一点的话，可以如下使用：

>>> def subgen(x):

... for i in range(x):

... yield i

...

>>> def gen(y):

... yield from subgen(y)

...

>>> for q in gen(6):

... print(q)

...

0

1

2

3

4

5

{:—}以上示例允许将yield表达式移出主生成器，方便了代码重构。

还可以对生成器函数使用in，以便检查某值是否属于生成器生成的一系列值：

>>> 2 in four()

in generator, x = 0

in generator, x = 1

in generator, x = 2

True

>>> 5 in four()

in generator, x = 0

in generator, x = 1

in generator, x = 2

in generator, x = 3

False

速测题：生成器函数　如果要让上面代码中的four()函数适用于任何数字，需要如何修改代码呢？还需要添加什么代码，以便能同时设置起始值呢？

9.8　装饰器

如上所述，因为函数是Python的一级对象（first-class），所以能被赋给变量。函数也可以作为实参传递给其他函数，还可作为其他函数的返回值回传。

例如，可以编写一个Python函数，它把其他函数作为形参，并将这个形参包入另一个执行相关操作的新函数中，然后返回这个新函数。这个新的函数组合可用于替换原来的函数：

>>> def decorate(func): ... print("in decorate function, decorating", func.__name__) ... def wrapper_func(*args): ... print("Executing", func.__name__) ... return func(*args) ... return wrapper_func ... >>> def myfunction(parameter): ... print(parameter) ... >>> myfunction = decorate(myfunction) in decorate function, decorating myfunction >>> myfunction("hello") Executing myfunction hello

装饰器（decorator）就是上述过程的语法糖（syntactic sugar），只增加一行代码就可以将一个函数包装到另一个函数中去。效果与上述代码完全相同，不过最终的代码则更加清晰易懂。

装饰器用起来十分简单，由两部分组成：先定义用于包装或“装饰”其他函数的装饰器函数；然后立即在被包装函数的定义前面，加上“@”和装饰器函数名。这里的装饰器函数应该是以一个函数为形参，返回值也是一个函数，如下所示：

>>> def decorate(func): ... print("in decorate function, decorating", func.__name__) ⇽--- ❶ ... def wrapper_func(*args): ... print("Executing", func.__name__) ... return func(*args) ... return wrapper_func ⇽--- ❷ ... >>> @decorate ⇽--- ❸ ... def myfunction(parameter): ... print(parameter) ... in decorate function, decorating myfunction >>> myfunction("hello") ⇽--- ❹ Executing myfunction hello

当定义要包装的函数时，上面的decorate函数会把该函数的名称打印出来❶。装饰器函数最后将会返回包装后的函数❷。通过使用@decorate，myfunction就被装饰了起来❸。被包装的函数将会在装饰器函数执行完毕后调用❹。

装饰器可将一个函数封装到另一个函数中，这样就可以方便地实现很多目标了。在Django之类的Web框架中，装饰器用于确保用户在执行函数之前已经处于登录状态了。在图形库中，装饰器可用来向图形框架中注册函数。

动手题：装饰器　请修改上述装饰器函数的代码，移除无用的消息，并把被包装函数的返回值用<html>和</html>包起来，以便myfunction(“hello”)能返回<html>hello<html>。

研究题9：函数的充分利用　回顾第6章和第7章的研究题，请将代码重构为清洗和处理数据的函数。目标应该是将大部分逻辑移入函数中。请自行决定函数和参数的类型，但请牢记每个函数只应完成一项功能，而且不应该产生能影响函数外部环境的副作用。

9.9　小结

  • 在函数内部，可以使用global语句访问外部变量。
  • 实参的传递可以根据位置，也可以根据形参的名称。
  • 函数形参可以有默认值。
  • 函数可以把多个实参归入元组，以便能定义实参数量不定的函数。
  • 函数可以把多个实参归入字典，以便能定义实参数量不定的函数，其中实参按照形参的名称传入。
  • 函数是Python的一级对象，也就是说函数可以被赋给变量，可以通过变量来访问，可以被装饰。

[1]　此处应该是指函数闭包，即内部函数可以不经声明直接引用外部函数的变量。对于文中的顶级变量b，则不适用，会报“UnboundLocalError”错误。——译者注

本文摘自《Python快速入门》

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