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python定义函数语法 python定义函数规则

IT技术函数

Python函数和模块的定义与使用 ， 包括变量的类型及匿名函数用法 函数是组织好，可重复使用的 ， 用来实现相关功能的代码段
函数提高了代码的重复利用率和应用的模块性 。
除Python自带的函数之外，也可以自己创建函数 ， 叫做自定义函数
语法：
函数代码块以def开头
参数为输入值，放于函数名后口号里面，
函数内容以冒号:开始，函数体缩进，return返回输出值
函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值，此时，如果多个函数则不需要按照指定顺序 。
在定义函数时 ， 指定参数默认值 。调用时如果不传入参数，则使用默认值
不定长部分如果没有指定参数，传入是一个空元组
加了两个星号**的参数会以字典的形式导入
/用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式 。
3.8版本之后的才能使用
不使用def定义函数，没有函数名
lamdba主体时一个表达式，而不是代码块，函数体比def简单很多
定义在函数内部的为局部变量 ， 仅能在函数内部使用
定义在函数外部的为全局变量，可在全局使用
模块是将包含所有定义的函数和变量的文件，一般将同类功能的函数组和在一起称为模块 。
模块需要导入后，在调用相应函数进行使用
模块导入的方法：
从模块中导入一个指定的部分
把一个模块的所有内容全都导入
python怎么定义python中定义函数有两种方式：
第一种def()
那么这种方式也是我们最经常遇到的，没有其他任何的限制，具体示例见代码
#这个函数的作用是对传入的值进行加2操作def add2(x):y = x2return y
那么我们怎么调用呢？其实很简单
# 定义一个变量i = 5# 对它执行加2操作add2(i)
那么最终的结果也是显而易见了，是7
第二种lambda
这种方式由于书写的方式（等下会在代码中看到），所以就是适合很短的代码，那么让我们来举个栗子
# 定义了一个函数，作用是求一个数的平方square = lambda x： x * x
那么我们怎么调用呢？其实都是同样的道理
# 定义变量number = 3 # 调用函数square（3）
那么答案就是：9
python中定义函数的关键字函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段 。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率 。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print() 。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数 。
定义一个函数
可以定义一个由自己想要功能的函数 ， 以下是简单的规则：
1.函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号() 。
2.任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间 。圆括号之间可以用于定义参数 。
3.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 。
4.函数内容以冒号起始，并且缩进 。
5.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 。
语法
Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：
1
2
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顺序匹配起来的 。
示例
让我们使用函数来输出"Hello World！"：
1
2
def hello() :
print("Hello World!")
输出结果
hello()
Hello World!
python 关于函数的语法这里的QuickSort.count叫做"函数属性function attribute"，
python等动态类型语言所具有的"函数同时是头等对象"的功能.
即代码可以往函数对象上灵活地添加某属性 。
def f():
print(f.act)
f.act=123 #定义和添加一个函数对象的属性-函数属性
f() #打印123
之前的快速排序用了一个count属性在记录排序算法的比较次数 。属于调试显示 ， 不是排序的核心算法..
万字干货 ， Python语法大合集，一篇文章带你入门 这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白 。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉 。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释 。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用 , -, *, /表示加减乘除四则运算符 。
这里要注意的是，在Python2当中 ， 10/3这个操作会得到3，而不是3.33333 。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整 。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333 。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节 。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的 。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果 ， 这非常蛋疼 。以至于程序员在运算除法的时候 ， 往往都需要手工加上类型转化符 ， 将被除数转成浮点数 。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数 。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除，Python会为我们保留去除余数的结果 。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模 ， Python中用%表示 。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候 ， 我们可以用括号来强制改变运算顺序 。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假 。
用and表示与操作，or表示或操作 ， not表示非操作 。而不是C或者是Java当中的, || 和！ 。
在Python底层，True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的 ， 但是在逻辑上毫无意义 。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1，False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思 。如果我们执行这个函数 ， 那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等 ， 表示大于，=表示大于等于 ， 表示小于，=表示小于等于，!=表示不等 。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not ， and，or之间的优先级，其中notandor 。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序 。
关于list的判断，我们常用的判断有两种 ， 一种是刚才介绍的== ， 还有一种是is 。我们有时候也会简单实用is来判断 ， 那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言 ， 其中的对象都使用引用来表示 。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等 。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话 ， is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号 。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三 。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字 。所以如果a is b ， 那么a == b一定成立 ， 反之则不然 。
Python当中对字符串的限制比较松 ， 双引号和单引号都可以表示字符串 ， 看个人喜好使用单引号或者是双引号 。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便 。
字符串也支持 操作 ， 表示两个字符串相连 。除此之外 ， 我们把两个字符串写在一起，即使没有 ，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度 。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算 ， 比如可以嵌套上len函数等 。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作 。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象，所有为None的变量都会指向这个对象。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is 。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空 。所有类型的 默认空值会被返回False ， 否则都是True 。比如0 ， ""，[], {}, ()等 。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True 。
Python当中的标准输入输出是 input和print。
print会输出一个字符串 ， 如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出 。默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入 。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式，但是语法和C不同 ， 使用if else结构 ， 写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list ， 我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素 ， 如果是负数 ， 则表示 倒序访问。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推 。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误 。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段 。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素 。得到的结果为[1, 3] 。如果步长设置成-1则代表反向遍历 。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1] 。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False 。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法 。
insert方法可以 指定位置插入元素，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标 。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并 。等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近 ， tuple通过()初始化 。和list不同，tuple是不可变对象。也就是说tuple一旦生成不可以改变 。如果我们修改tuple ， 会引发TypeError异常 。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple ， 末尾必须加上逗号，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号，表示这是一个list。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b 。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素 ， 这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C当中的map，即 存储key和value的键值对。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value 。
对。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value 。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value ， 等价于get方法 。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list 。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key 。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常 。如果使用 get方法则不会引起异常 ， 只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在 ， 则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b) 。对于a和b交集的key会被b覆盖 ， a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key 。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除 。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化 。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据 ， 否则Python会将它和dict弄混 。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set 。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作 。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样 ， 我们可以使用in判断元素在不在set当中 。用copy可以拷贝一个set 。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式 。
如果我们要循环一个范围，可以使用range 。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数 ， 则 代表迭代区间的首尾。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C类似，当条件为True时执行，为false时退出 。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常，我们可以在except后面限制异常的类型 。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型 。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件 。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作 。并且如果文件异常，还会触发异常 。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源。
【python定义函数语法 python定义函数规则】 以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ， 它和迭代器不是一个含义 。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象 。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素 。也可以将它转化成list类型，变成一个list 。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名 ， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值。想要在函数内部使用全局变量 ， 需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ， 我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ， 使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter ， 实现元素的批量处理和过滤 。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类 。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径 。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug 。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object 。都是指类经过实例化之后得到的对象 。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法 。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中 ， 使用import引入，一样可以实现继承 。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止 。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外 ， 我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容 ， 可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器 。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器 ， 看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了 。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了 。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟 。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的 。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了 。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的 。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档 。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家 ， 正在发放中............
python定义函数语法的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python定义函数规则、python定义函数语法的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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