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Python教程

参考黑马程序员 Python 快速入门路线整理的零基础到综合案例笔记

7. 函数进阶

7.1 多返回值

Python 函数可以返回多个值，本质上返回的是元组。

CODE

def get_info():
    name = "小明"
    age = 18
    score = 95
    return name, age, score


result = get_info()
print(result)
print(type(result))

可以直接解包：

CODE

name, age, score = get_info()
print(name, age, score)

返回多个值适合函数需要同时给出多个结果时使用。

7.2 位置参数

位置参数按顺序传递。

CODE

def introduce(name, age):
    print(f"我叫{name}，今年{age}岁")


introduce("小明", 18)

顺序错了就会得到错误含义：

CODE

introduce(18, "小明")

7.3 关键字参数

关键字参数按参数名传递。

CODE

introduce(name="小明", age=18)
introduce(age=18, name="小明")

优点：

顺序不容易错。
调用时可读性更强。

7.4 默认参数

默认参数给参数设置默认值。

CODE

def connect(host, port=3306):
    print(f"连接{host}:{port}")


connect("localhost")
connect("localhost", 6379)

注意：默认参数必须放在非默认参数后面。

错误：

CODE

def connect(port=3306, host):
    pass

正确：

CODE

def connect(host, port=3306):
    pass

7.5 默认参数的坑

不要使用可变对象作为默认参数。

错误示例：

CODE

def add_item(item, items=[]):
    items.append(item)
    return items


print(add_item("a"))
print(add_item("b"))

第二次调用会复用第一次的列表。

正确写法：

CODE

def add_item(item, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(item)
    return items

7.6 不定长参数

7.6.1 *args

*args 接收任意数量的位置参数，得到元组。

CODE

def add(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total += num
    return total


print(add(1, 2, 3))
print(add(1, 2, 3, 4, 5))

7.6.2 **kwargs

**kwargs 接收任意数量的关键字参数，得到字典。

CODE

def print_info(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(key, value)


print_info(name="小明", age=18, city="北京")

7.7 参数解包

列表或元组解包为位置参数：

CODE

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


nums = [1, 2, 3]
print(add(*nums))

字典解包为关键字参数：

CODE

def introduce(name, age):
    print(f"{name} {age}")


info = {"name": "小明", "age": 18}
introduce(**info)

7.8 匿名函数lambda

lambda 用于定义简单匿名函数。

CODE

add = lambda a, b: a + b
print(add(1, 2))

常和排序、过滤等函数一起使用。

按分数排序：

CODE

students = [
    {"name": "小明", "score": 95},
    {"name": "小红", "score": 88},
    {"name": "小刚", "score": 72},
]

students.sort(key=lambda item: item["score"], reverse=True)
print(students)

如果逻辑复杂，不要硬写 lambda，定义普通函数更清晰。

7.9 函数作为参数

函数可以作为参数传给另一个函数。

CODE

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


def calculate(a, b, func):
    return func(a, b)


print(calculate(10, 20, add))

这种思想在排序、回调、框架中经常出现。

7.10 map、filter、sorted

7.10.1 map

map 对每个元素执行函数。

CODE

nums = [1, 2, 3, 4]
result = map(lambda x: x * 2, nums)
print(list(result))

7.10.2 filter

filter 保留满足条件的元素。

CODE

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, nums)
print(list(result))

7.10.3 sorted

sorted 返回排序后的新列表。

CODE

students = [
    {"name": "小明", "score": 95},
    {"name": "小红", "score": 88},
    {"name": "小刚", "score": 72},
]

result = sorted(students, key=lambda item: item["score"], reverse=True)
print(result)

7.11 闭包入门

闭包指内部函数使用了外部函数的变量，并且外部函数返回内部函数。

CODE

def outer(base):
    def inner(num):
        return base + num

    return inner


add_10 = outer(10)
print(add_10(5))

闭包常用于保存状态、构造函数工厂。入门阶段了解即可。

7.12 装饰器入门

装饰器用于在不修改原函数代码的情况下，给函数增加功能。

CODE

def log(func):
    def wrapper():
        print("函数开始执行")
        func()
        print("函数执行结束")

    return wrapper


@log
def say_hello():
    print("hello")


say_hello()

等价于：

CODE

say_hello = log(say_hello)

装饰器在 Web 框架、权限校验、日志统计中很常见。

7.13 带参数函数的装饰器

CODE

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("函数开始执行")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("函数执行结束")
        return result

    return wrapper


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


print(add(10, 20))

这个写法使用 *args 和 **kwargs 接收原函数的所有参数。

7.14 小案例：通用统计函数

需求：

给定一组学生数据。
封装函数，根据传入规则筛选学生。
筛选及格、优秀、未成年学生。

代码：

CODE

students = [
    {"name": "小明", "age": 18, "score": 95},
    {"name": "小红", "age": 17, "score": 88},
    {"name": "小刚", "age": 19, "score": 59},
]


def filter_students(students, condition):
    result = []
    for student in students:
        if condition(student):
            result.append(student)
    return result


passed = filter_students(students, lambda s: s["score"] >= 60)
excellent = filter_students(students, lambda s: s["score"] >= 90)
under_age = filter_students(students, lambda s: s["age"] < 18)

print(passed)
print(excellent)
print(under_age)

7.15 易错点

默认参数不要写可变对象。
*args 是元组，**kwargs 是字典。
lambda 只适合简单表达式。
map 和 filter 的结果是迭代器，常用 list() 转换查看。
装饰器会改变函数调用链，初学时先理解执行顺序。

7.16 本章练习

写函数 calc(*args)，返回所有数字的和、最大值、最小值。
写函数 print_user(**kwargs)，输出用户所有字段。
使用 lambda 对学生列表按年龄排序。
使用 filter 找出成绩不及格的学生。
写一个装饰器，统计函数执行前后的提示信息。