python之函数基础

  • 所谓函数,就是把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块,在需要的时候 调用

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  • 函数的使用包含两个步骤:

  1. 定义函数 —— 封装 独立的功能

  2. 调用函数 —— 享受 封装 的成果

函数的作用,在开发程序时,使用函数可以提高编写的效率以及代码的 重用

演练步骤

  1. 新建 04_函数 项目

  2. 复制之前完成的 乘法表 文件

  3. 修改文件,增加函数定义 multiple_table():

  4. 新建另外一个文件,使用 import 导入并且调用函数

1

函数的基本使用

函数的定义

定义函数的格式如下:

def 函数名():    函数封装的代码    ……
  1. def 是英文 define 的缩写

  2. 函数名称 应该能够表达 函数封装代码 的功能,方便后续的调用

  3. 函数名称 的命名应该 符合 标识符的命名规则

  • 可以由 字母、下划线 和 数字 组成

  • 不能以数字开头

  • 不能与关键字重名

函数调用

调用函数很简单的,通过 函数名() 即可完成对函数的调用

第一个函数演练

需求

  1. 编写一个打招呼 say_hello 的函数,封装三行打招呼的代码

  1. 在函数下方调用打招呼的代码

滂沱大雨里依旧听得到的,苦涩的别人都在做的事,不代表你也非要做。

name = "小明"# 解释器知道这里定义了一个函数def say_hello():    print("hello 1")    print("hello 2")    print("hello 3")print(name)# 只有在调用函数时,之前定义的函数才会被执行# 函数执行完成之后,会重新回到之前的程序中,继续执行后续的代码say_hello()print(name)

用 单步执行 F8 和 F7 观察以下代码的执行过程

  • 定义好函数之后,只表示这个函数封装了一段代码而已

  • 如果不主动调用函数,函数是不会主动执行的

思考

  • 能否将 函数调用 放在 函数定义 的上方?

    • 不能!

    • 因为在 使用函数名 调用函数之前,必须要保证 Python 已经知道函数的存在

    • 否则控制台会提示 NameError: name ‘say_hello‘ is not defined (名称错误:say_hello 这个名字没有被定义)

PyCharm 的调试工具

  • F8 Step Over 可以单步执行代码,会把函数调用看作是一行代码直接执行

  • F7 Step Into 可以单步执行代码,如果是函数,会进入函数内部

函数的文档注释

  • 在开发中,如果希望给函数添加注释,应该在 定义函数 的下方,使用 连续的三对引号

  • 在 连续的三对引号 之间编写对函数的说明文字

  • 在 函数调用 位置,使用快捷键 CTRL + Q 可以查看函数的说明信息

注意:因为 函数体相对比较独立,函数定义的上方,应该和其他代码(包括注释)保留 两个空行

2

函数的参数

演练需求

  1. 开发一个 sum_2_num 的函数

  2. 函数能够实现 两个数字的求和 功能

演练代码如下:

def sum_2_num():    num1 = 10    num2 = 20    result = num1 + num2    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))sum_2_num()

思考一下存在什么问题

函数只能处理 固定数值 的相加

如何解决?

  • 如果能够把需要计算的数字,在调用函数时,传递到函数内部就好了!

函数参数的使用

  • 在函数名的后面的小括号内部填写 参数

  • 多个参数之间使用 , 分隔

def sum_2_num(num1, num2):    result = num1 + num2    print("%d + %d = %d" % (num1, num2, result))sum_2_num(50, 20)

参数的作用

  • 函数,把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块,在需要的时候 调用

  • 函数的参数,增加函数的 通用性,针对 相同的数据处理逻辑,能够 适应更多的数据

  1. 在函数 内部,把参数当做 变量 使用,进行需要的数据处理

  2. 函数调用时,按照函数定义的参数顺序,把 希望在函数内部处理的数据,通过参数 传递

形参和实参

  • 形参:定义 函数时,小括号中的参数,是用来接收参数用的,在函数内部 作为变量使用

  • 实参:调用 函数时,小括号中的参数,是用来把数据传递到 函数内部 用的

3

函数的返回值

  • 在程序开发中,有时候,会希望 一个函数执行结束后,告诉调用者一个结果,以便调用者针对具体的结果做后续的处理

  • 返回值 是函数 完成工作后,最后 给调用者的 一个结果

  • 在函数中使用 return 关键字可以返回结果

  • 调用函数一方,可以 使用变量 来 接收 函数的返回结果

注意:return 表示返回,后续的代码都不会被执行

def sum_2_num(num1, num2):    """对两个数字的求和"""    return num1 + num2# 调用函数,并使用 result 变量接收计算结果result = sum_2_num(10, 20)print("计算结果是 %d" % result)

4

函数的嵌套调用

  • 一个函数里面 又调用 了 另外一个函数,这就是 函数嵌套调用

  • 如果函数 test2 中,调用了另外一个函数 test1

    • 那么执行到调用 test1 函数时,会先把函数 test1 中的任务都执行完

    • 才会回到 test2 中调用函数 test1 的位置,继续执行后续的代码

def test1():    print("*" * 50)    print("test 1")    print("*" * 50)def test2():    print("-" * 50)    print("test 2")    test1()    print("-" * 50)test2()

函数嵌套的演练 —— 打印分隔线

体会一下工作中 需求是多变 的

需求 1

  • 定义一个 print_line 函数能够打印 * 组成的 一条分隔线

def print_line(char):    print("*" * 50)

需求 2

  • 定义一个函数能够打印 由任意字符组成 的分隔线

def print_line(char):    print(char * 50)

需求 3

  • 定义一个函数能够打印 任意重复次数 的分隔线

    def print_line(char, times):    print(char * times)

需求 4

  • 定义一个函数能够打印 5 行 的分隔线,分隔线要求符合需求 3

  • 提示:工作中针对需求的变化,应该冷静思考,不要轻易修改之前已经完成的,能够正常执行的函数!

def print_line(char, times):    print(char * times)def print_lines(char, times):    row = 0    while row < 5:        print_line(char, times)        row += 1

5

使用模块中的函数

模块是 Python 程序架构的一个核心概念

  • 模块 就好比是 工具包,要想使用这个工具包中的工具,就需要 导入 import 这个模块

  • 每一个以扩展名 py 结尾的 Python 源代码文件都是一个 模块

  • 在模块中定义的 全局变量 、 函数 都是模块能够提供给外界直接使用的工具

第一个模块体验

步骤

  • 新建 hm_10_分隔线模块.py

    • 复制 hm_09_打印多条分隔线.py 中的内容,最后一行 print 代码除外

    • 增加一个字符串变量

name = "我是一个小测试"
  • 新建 hm_10_体验模块.py 文件,并且编写以下代码:

import hm_10_分隔线模块hm_10_分隔线模块.print_line("-", 80)print(hm_10_分隔线模块.name)

体验小结

  • 可以 在一个 Python 文件 中 定义 变量 或者 函数

  • 然后在 另外一个文件中 使用 import 导入这个模块

  • 导入之后,就可以使用 模块名.变量 / 模块名.函数 的方式,使用这个模块中定义的变量或者函数

模块可以让 曾经编写过的代码 方便的被 复用!

 模块名也是一个标识符

  • 标示符可以由 字母、下划线 和 数字 组成

  • 不能以数字开头

  • 不能与关键字重名

注意:如果在给 Python 文件起名时,以数字开头 是无法在 PyCharm 中通过导入这个模块的

Pyc 文件(了解)

C 是 compiled 编译过 的意思

操作步骤

  1. 浏览程序目录会发现一个 __pycache__ 的目录

  2. 目录下会有一个 hm_10_分隔线模块.cpython-35.pyc 文件,cpython-35 表示 Python 解释器的版本

  3. 这个 pyc 文件是由 Python 解释器将 模块的源码 转换为 字节码

  • Python 这样保存 字节码 是作为一种启动 速度的优化

字节码

  • Python 在解释源程序时是分成两个步骤的

  1. 首先处理源代码,编译 生成一个二进制 字节码

  2. 再对 字节码 进行处理,才会生成 CPU 能够识别的 机器码

有了模块的字节码文件之后,下一次运行程序时,如果在 上次保存字节码之后 没有修改过源代码,Python 将会加载 .pyc 文件并跳过编译这个步骤

当 Python 重编译时,它会自动检查源文件和字节码文件的时间戳

如果你又修改了源代码,下次程序运行时,字节码将自动重新创建

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