Python函数、文件操作总结

函数

函数就是将一段具有独立功能的代码块整合到一个整体并命名，在需要的位置==调用这个名称==即可完成对应的需求。

函数在开发过程中，可以更高效的实现代码重用。

函数的作用：封装代码，高效的代码重用

函数使用步骤

定义函数

def 函数名(): 代码1 代码2 ...

调用函数

函数名()

函数的参数：函数调用的时候可以传入真实数据，增大函数的使用的灵活性

形参：函数定义时书写的参数(非真实数据)

实参：函数调用时书写的参数(真实数据)

函数的返回值

作用：函数调用后，返回需要的计算结果

写法

return 表达式

函数的说明文档

作用：保存函数解释说明的信息

写法

def 函数名(): """ 函数说明文档 """

函数嵌套调用：一个函数内部嵌套调用另外一个函数

函数定义

定义函数

def 函数名(参数): 代码1 代码2 ......

调用函数

函数名(参数)

注意：

1. 不同的需求，参数可有可无。 2. 在Python中，函数必须==先定义后使用==。

具体例子

使用函数，完成加法

def sum_num(a, b): return a + b # 用result变量保存函数返回值 result = sum_num(1, 2) print(result)

3

函数说明文档

对于python当中许多内置的函数，可以使用help()来获得函数的具体使用方法

当然大家在平时写函数的过程中，为了便于其他人员的使用，增加可读性，也可以适当写函数说明文档

定义函数的说明文档

def 函数名(参数): """ 说明文档的位置 """ 代码 ......

查看函数的说明文档

help(函数名)

help(print)

Help on built-in function print in module builtins: print(...) print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False) Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default. Optional keyword arguments: file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout. sep: string inserted between values, default a space. end: string appended after the last value, default a newline. flush: whether to forcibly flush the stream.

使用help(函数名)就可以很容易看到print()当中的参数了

def sum_num(a, b): """ 求和函数 """ return a + b help(sum_num)

Help on function sum_num in module __main__: sum_num(a, b) 求和函数

嵌套使用

同时在python中函数也可以嵌套使用的

def testB(): print('---- testB start----') print('这里是testB函数执行的代码...(省略)...') print('---- testB end----') def testA(): print('---- testA start----') testB() print('---- testA end----') testA()

---- testA start---- ---- testB start---- 这里是testB函数执行的代码...(省略)... ---- testB end---- ---- testA end----

如果函数A中，调用了另外一个函数B，那么先把函数B中的任务都执行完毕之后才会回到上次 函数A执行的位置。

变量作用域

变量作用域指的是变量生效的范围，主要分为两类：==局部变量==和==全局变量==。

局部变量

所谓局部变量是定义在函数体内部的变量，即只在函数体内部生效。

def testA(): a = 100 print(a) testA() # 100 print(a) # 报错：name 'a' is not defined

变量a是定义在testA函数内部的变量，在函数外部访问则立即报错。

局部变量的作用：在函数体内部，临时保存数据，即当函数调用完成后，则销毁局部变量。

全局变量

所谓全局变量，指的是在函数体内、外都能生效的变量。

思考：如果有一个数据，在函数A和函数B中都要使用，该怎么办？

答：将这个数据存储在一个全局变量里面。

a = 100 # 定义全局变量a def testA(): print(a) # 访问全局变量a，并打印变量a存储的数据 def testB(): print(a) # 访问全局变量a，并打印变量a存储的数据 testA() # 100 testB() # 100

global 关键字声明a是全局变量

a = 100 # 定义全局变量a def testA(): print(a) def testB(): global a a = 200 print(a) testA() testB()

100 200

函数的返回值、参数

返回值

思考：如果一个函数如些两个return (如下所示)，程序如何执行？

def return_num(): return 1 return 2 result = return_num() print(result) # 1

答：只执行了第一个return，原因是因为return可以退出当前函数，导致return下方的代码不执行。

思考：如果一个函数要有多个返回值，该如何书写代码？

def return_num(): return 1, 2 result = return_num() print(result) # (1, 2)

注意：

return a, b写法，返回多个数据的时候，默认是元组类型。

return后面可以连接列表、元组或字典，以返回多个值。

def return_num(): return (10, 20) return_num()

(10, 20)

位置参数

位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。

注意：传递和定义参数的顺序及个数必须一致。

def user_info(name, age, gender): print(f'您的名字是{name}, 年龄是{age}, 性别是{gender}') user_info('北山啦', 20, '男')

您的名字是北山啦, 年龄是20, 性别是男

关键字参数

函数调用，通过“键=值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。

def user_info(name, age, gender): print(f'您的名字是{name}, 年龄是{age}, 性别是{gender}') user_info('Rose', age=20, gender='女') user_info('小明', gender='男', age=16)

您的名字是Rose, 年龄是20, 性别是女 您的名字是小明, 年龄是16, 性别是男

注意：函数调用时，如果有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序。

user_info(gender='男', age=16, '小明')

File "C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp/ipykernel_13808/292338224.py", line 1 user_info(gender='男', age=16,'小明') ^ SyntaxError: positional argument follows keyword argument

缺省参数

缺省参数也叫默认参数，用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可不传该默认参数的值（注意：所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用）。

注意：函数调用时，如果为缺省参数传值则修改默认参数值；否则使用这个默认值。

def user_info(name, age, gender='男'): print(f'您的名字是{name}, 年龄是{age}, 性别是{gender}') user_info('TOM', 20) user_info('Rose', 18, '女')

您的名字是TOM, 年龄是20, 性别是男 您的名字是Rose, 年龄是18, 性别是女

不定长参数

不定长参数也叫可变参数。用于不确定调用的时候会传递多少个参数(不传参也可以)的场景。此时，可用包裹(packing)位置参数，或者包裹关键字参数，来进行参数传递，会显得非常方便。

包裹位置传递

def user_info(*args):#*必须写，args可以为其他的 print(args) # ('TOM',) user_info('TOM') # ('TOM', 18) user_info('TOM', 18)

注意：传进的所有参数都会被args变量收集，它会根据传进参数的位置合并为一个元组(tuple)，args是元组类型，这就是包裹位置传递。

包裹关键字传递

def user_info(**kwargs): print(kwargs) # {'name': 'TOM', 'age': 18, 'id': 110} user_info(name='TOM', age=18, id=110)

综上：无论是包裹位置传递还是包裹关键字传递，都是一个组包的过程。

拆包

拆包:元组

拆包:字典

def return_num(): return 100, 200 num1, num2 = return_num() print(num1) print(num2)

100 200

dict1 = {'name': 'beishanla', 'age': 20} a, b = dict1 print(a) print(b)

name age

for i in dict1.keys(): print(i)

name age

lambda表达式

lambda 参数列表 ： 表达式

lambda表达式的参数可有可无，函数的参数在lambda表达式中完全适用。

lambda表达式能接收任何数量的参数但只能返回一个表达式的值。

递归

def sum_number(num): if num == 1: return 1 return num + sum_number(num-1) sum_number(3)

lambda表达式的简单例子

def f1(a, b): return a + b print(f1(1, 2))

3

def f2(a, b): return a if a > b else b print(f2(1000, 500))

1000

列表数据按字典key的值排序

infos = [ {'name': 'beishanla', 'age': 20}, {'name': 'zhagnzk', 'age': 21}, {'name': 'zhangy', 'age': 22}, ] infos.sort(key=lambda x: x['name'], reverse=True) print(infos)

[{'name': 'zhangy', 'age': 22}, {'name': 'zhagnzk', 'age': 21}, {'name': 'beishanla', 'age': 20}]

map、filter、reduce

map:

map(func, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表(Python2)/迭代器(Python3)返回。

square = list(map(lambda x: x**2, range(10))) print(square)

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

square = [x**2 for x in range(10)] print(square)

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

filter:filter(func, lst)函数用于过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回一个 filter 对象。如果要转换为列表, 可以使用 list() 来转换。

result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10))) result

[0, 2, 4, 6, 8]

reduce:reduce(func，lst)，其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

注意：reduce()传入的参数func必须接收2个参数。

import functools list1 = [1, 2, 3, 4, 5] def func(a, b): return a + b result = functools.reduce(func, list1) print(result) # 15

15

文件操作

文件操作步骤

打开

文件对象 = open(目标文件, 访问模式) with open(目标文件,访问模式):

操作

读

文件对象.read() 文件对象.readlines() 文件对象.readline()

写

文件对象.write()

seek()

关闭

文件对象.close()

主访问模式

w：写，文件不存在则新建该文件

r：读，文件不存在则报错

a：追加

文件和文件夹操作

重命名：os.rename()

获取当前目录：os.getcwd()

获取目录列表：os.listdir()

Python

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。