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[Python知识库]12_Python_函数高级

函数进阶

目标

函数参数和返回值的作用
函数的返回值进阶
函数的参数进阶
递归函数
闭包
装饰器

01. 函数参数和返回值的作用

函数根据 有没有参数 以及 有没有返回值，可以 相互组合，一共有 4 种 组合形式

无参数，无返回值
无参数，有返回值
有参数，无返回值
有参数，有返回值

在这里插入图片描述

定义函数时，是否接收参数，或者是否返回结果，是根据 实际的功能需求 来决定的！

如果函数 内部处理的数据不确定，就可以将外界的数据以参数传递到函数内部
如果希望一个函数 执行完成后，向外界汇报执行结果，就可以增加函数的返回值

1.1 无参数，无返回值

此类函数，不接收参数，也没有返回值，应用场景如下：

只是单纯地做一件事情，例如 显示菜单
在函数内部 针对全局变量进行操作，例如：新建名片，最终结果 记录在全局变量 中

注意：

如果全局变量的数据类型是一个 可变类型，在函数内部可以使用方法修改全局变量的内容 —— 变量的引用不会改变
在函数内部，使用赋值语句 才会 修改变量的引用

1.2 无参数，有返回值

此类函数，不接收参数，但是有返回值，应用场景如下：

采集数据，例如 温度计，返回结果就是当前的温度，而不需要传递任何的参数

1.3 有参数，无返回值

此类函数，接收参数，没有返回值，应用场景如下：

函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数处理不同的数据
例如 名片管理系统 针对 找到的名片 做修改、删除操作

1.4 有参数，有返回值

此类函数，接收参数，同时有返回值，应用场景如下：

函数内部的代码保持不变，针对 不同的参数处理不同的数据，并且 返回期望的处理结果
例如 名片管理系统 使用 字典默认值 和 提示信息 提示用户输入内容
- 如果输入，返回输入内容
- 如果没有输入，返回字典默认值

02. 函数的返回值进阶

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

问题：一个函数执行后能否返回多个结果？

示例 —— 温度和湿度测量

假设要开发一个函数能够同时返回当前的温度和湿度
先完成返回温度的功能如下：

def measure():
    """返回当前的温度"""
    
    print("开始测量...")
    temp = 39
    print("测量结束...")
    
    return temp

result = measure()
print(result)

在利用元组在返回温度的同时，也能够返回湿度
改造如下：

def measure():
    """返回当前的温度"""

    print("开始测量...")
    temp = 39
    wetness = 10
    print("测量结束...")

    return (temp, wetness)

提示：如果一个函数返回的是元组，括号可以省略

技巧

在 Python 中，可以 将一个元组 使用 赋值语句 同时赋值给 多个变量
注意：变量的数量需要和元组中的元素数量保持一致

result = temp, wetness = measure()

面试题 —— 交换两个数字

题目要求

有两个整数变量 a = 6, b = 100
不使用其他变量，交换两个变量的值

解法 1 —— 使用其他变量

# 解法 1 - 使用临时变量
c = b
b = a
a = c

解法 2 —— 不使用临时变量

# 解法 2 - 不使用临时变量
a = a + b
b = a - b
a = a - b

解法 3 —— Python 专有，利用元组

a, b = b, a

03. 函数的参数进阶

3.1. 不可变和可变的参数

问题 1：在函数内部，针对参数使用 赋值语句，会不会影响调用函数时传递的 实参变量？ —— 不会！

无论传递的参数是可变还是 不可变
- 只要 针对参数 使用 赋值语句，会在 函数内部 修改 局部变量的引用，不会影响到外部变量的引用

def demo(num, num_list):

    print("函数内部")

    # 赋值语句
    num = 200
    num_list = [1, 2, 3]

    print(num)
    print(num_list)

    print("函数代码完成")


gl_num = 99
gl_list = [4, 5, 6]
demo(gl_num, gl_list)
print(gl_num)
print(gl_list)

问题 2：如果传递的参数是 可变类型，在函数内部，使用方法修改了数据的内容，同样会影响到外部的数据

def mutable(num_list):

    # num_list = [1, 2, 3]
    num_list.extend([1, 2, 3])
    
    print(num_list)

gl_list = [6, 7, 8]
mutable(gl_list)
print(gl_list)

面试题 —— `+=`

在 python 中，列表变量调用 += 本质上是在执行列表变量的 extend 方法，不会修改变量的引用

def demo(num, num_list):

    print("函数内部代码")

    # num = num + num
    num += num
    # num_list.extend(num_list) 由于是调用方法，所以不会修改变量的引用
    # 函数执行结束后，外部数据同样会发生变化
    num_list += num_list

    print(num)
    print(num_list)
    print("函数代码完成")


gl_num = 9
gl_list = [1, 2, 3]
demo(gl_num, gl_list)
print(gl_num)
print(gl_list)

3.2 缺省参数

定义函数时，可以给 某个参数 指定一个默认值，具有默认值的参数就叫做 缺省参数
调用函数时，如果没有传入 缺省参数 的值，则在函数内部使用定义函数时指定的 参数默认值
函数的缺省参数，将常见的值设置为参数的缺省值，从而 简化函数的调用
例如：对列表排序的方法

gl_num_list = [6, 3, 9]

# 默认就是升序排序，因为这种应用需求更多
gl_num_list.sort()
print(gl_num_list)

# 只有当需要降序排序时，才需要传递 `reverse` 参数
gl_num_list.sort(reverse=True)
print(gl_num_list)

指定函数的缺省参数

在参数后使用赋值语句，可以指定参数的缺省值

def print_info(name, gender=True):

    gender_text = "男生"
    if not gender:
        gender_text = "女生"

    print("%s 是 %s" % (name, gender_text))

提示

缺省参数，需要使用 最常见的值 作为默认值！
如果一个参数的值 不能确定，则不应该设置默认值，具体的数值在调用函数时，由外界传递！

缺省参数的注意事项

1) 缺省参数的定义位置

必须保证 带有默认值的缺省参数 在参数列表末尾
所以，以下定义是错误的！

def print_info(name, gender=True, title):

2) 调用带有多个缺省参数的函数

在 调用函数时，如果有 多个缺省参数，需要指定参数名，这样解释器才能够知道参数的对应关系！

def print_info(name, title="", gender=True):
    """

    :param title: 职位
    :param name: 班上同学的姓名
    :param gender: True 男生 False 女生
    """

    gender_text = "男生"

    if not gender:
        gender_text = "女生"

    print("%s%s 是 %s" % (title, name, gender_text))


# 提示：在指定缺省参数的默认值时，应该使用最常见的值作为默认值！
print_info("小明")
print_info("老王", title="班长")
print_info("小美", gender=False)

3.3 多值参数（知道）

定义支持多值参数的函数

有时可能需要 一个函数 能够处理的参数个数是不确定的，这个时候，就可以使用 多值参数
python 中有两种多值参数：
- 参数名前增加一个 * 可以接收元组
- 参数名前增加两个 * 可以接收字典
一般在给多值参数命名时，习惯使用以下两个名字
- *args —— 存放元组参数，前面有一个 *
- **kwargs —— 存放字典参数，前面有两个 *
args 是 arguments 的缩写，有变量的含义
kw 是 keyword 的缩写，kwargs 可以记忆 键值对参数

def demo(num, *args, **kwargs):

    print(num)
    print(args)
    print(kwargs)


demo(1, 2, 3, 4, 5, name="小明", age=18, gender=True)

提示：多值参数 的应用会经常出现在网络上一些大牛开发的框架中，知道多值参数，有利于我们能够读懂大牛的代码

多值参数案例 —— 计算任意多个数字的和

需求

定义一个函数 sum_numbers，可以接收的 任意多个整数
功能要求：将传递的 所有数字累加 并且返回累加结果

def sum_numbers(*args):

    num = 0
    # 遍历 args 元组顺序求和
    for n in args:
        num += n

    return num

print(sum_numbers(1, 2, 3))

元组和字典的拆包（知道）

在调用带有多值参数的函数时，如果希望：
- 将一个 元组变量，直接传递给 args
- 将一个 字典变量，直接传递给 kwargs
就可以使用拆包，简化参数的传递，拆包的方式是：
- 在 元组变量前，增加一个 *
- 在 字典变量前，增加两个 *

def demo(*args, **kwargs):

    print(args)
    print(kwargs)


# 需要将一个元组变量/字典变量传递给函数对应的参数
gl_nums = (1, 2, 3)
gl_xiaoming = {"name": "小明", "age": 18}

# 会把 num_tuple 和 xiaoming 作为元组传递个 args
# demo(gl_nums, gl_xiaoming)
demo(*gl_nums, **gl_xiaoming)

04. 函数的递归

函数调用自身的 编程技巧 称为递归

4.1 递归函数的特点

特点

一个函数 内部 调用自己
- 函数内部可以调用其他函数，当然在函数内部也可以调用自己

代码特点

函数内部的代码是相同的，只是针对参数不同，处理的结果不同
当 参数满足一个条件 时，函数不再执行
- 这个非常重要，通常被称为递归的出口，否则 会出现死循环！

示例代码

def sum_numbers(num):

    print(num)
    
    # 递归的出口很重要，否则会出现死循环
    if num == 1:
        return

    sum_numbers(num - 1)
    
sum_numbers(3)

在这里插入图片描述

4.2 递归案例 —— 计算数字累加

需求

定义一个函数 sum_numbers
能够接收一个 num 的整数参数
计算 1 + 2 + … num 的结果

def sum_numbers(num):

    if num == 1:
        return 1
    
    # 假设 sum_numbers 能够完成 num - 1 的累加
    temp = sum_numbers(num - 1)

    # 函数内部的核心算法就是 两个数字的相加
    return num + temp

print(sum_numbers(2))

在这里插入图片描述

提示：递归是一个 编程技巧，初次接触递归会感觉有些吃力！在处理 不确定的循环条件时，格外的有用，例如：遍历整个文件目录的结构

05.闭包

函数只是一段可执行代码，编译后就“固化”了，每个函数在内存中只有一份实例，得到函数的入口点便可以执行函数了。函数还可以嵌套定义，即在一个函数内部可以定义另一个函数，有了嵌套函数这种结构，便会产生闭包问题。

5.1.函数嵌套

在函数里面还可以定义函数，可以嵌套多层，执行需要被调用。

def outer():
    print('outer----hello')
    def inner():  # inner这个函数是在outer函数内部定义的
        print('inner----hello')
    inner()  # inner函数只在outer函数内部可见

outer()

inner()     # 这里会报错，在outer函数外部无法访问到inner函数

5.2.什么是闭包

闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体(即：闭包=函数块+引用环境)。

def outer(n):
    num = n
    def inner():
        return num+1
    return inner

print(outer(3)())  # 4
print(outer(5)())  # 5

在这段程序中，函数 inner 是函数 outer 的内嵌函数，并且 inner 函数是outer函数的返回值。我们注意到一个问题：内嵌函数 inner 中引用到外层函数中的局部变量num，Python解释器会这么处理这个问题呢？先让我们来看看这段代码的运行结果，当我们调用分别由不同的参数调用 outer 函数得到的函数时，得到的结果是隔离的(相互不影响)，也就是说每次调用outer函数后都将生成并保存一个新的局部变量num,这里outer函数返回的就是闭包。 如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure).

闭包：定义，符合下面的就是闭包
1、嵌套函数
2、内部引用外部函数的变量
3、返回值是内部函数

闭包本身意义不大，主要用于装饰器，目前只需要知道闭包的定义，知道闭包的特点

5.3.修改外部变量的值

闭包里默认不能修改外部变量。

def outer(n):
    num = n
    def inner():
        num = num + 1
        return num
    return inner

print(outer(1)())

上述代码运行时会报错！

UnboundLocalError: local variable 'num' referenced before assignment

原因分析
在python里，只要看到了赋值语句，就会认为赋值语句的左边是一个局部变量。num = num + 1 这段代码里，num 在=的左边，python解析器会认为我们要修改inner函数里num这个局部变量，而这个变量使用之前是未声明的，所以会报错。

解决方案
我们分析过，报错的原因在于当我们在闭包内修改外部变量时，会被python解析器误会为内部函数的局部变量。所以，解决方案就在于，我们需要想办法，让解析器知道我们不是要修改局部变量，而是要修改外部变量。

解决方法：使用 nonlocal 关键字

def outer(n):
    num = n
    def inner():
        nonlocal num  # 修改前使用nonlocal关键字对 num 变量进行说明
        num = num + 1
        return num
    return inner

print(outer(2)())

def outer():
    a=100

    def inner():
        b=200
        # b +=a #内部函数可以使用外部变量
        nonlocal a #内部函数不可以修改外部变量，如果要修改外部函数的变量，在内部函数中添加nonlocal
        a +=20
        result=locals()
        print('我是内部函数',a)
        print(result)
    # print(a)
    inner()

outer()

内部函数不能修改外部函数的变量，要修改需要使用：nonlocal 外部变量
变量搜索规则：
1、内层函数
2、外层函数
3、全局
4、系统

内层函数要调用外层函数变量：nonlocal
内层函数要调用全局变量： global

6.装饰器

装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题。但对于好多初次接触这个知识的人来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，这个都不会，别跟人家说你会Python, 看了下面的文章，保证你学会装饰器。

6.1.先明白这段代码

#### 第一波 ####
def foo():
    print('foo')

foo  # 表示是函数
foo()  # 表示执行foo函数

#### 第二波 ####
def foo():
    print('foo')

foo = lambda x: x + 1

foo()  # 执行lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为foo这个名字被重新指向了另外一个匿名函数

函数名仅仅是个变量，只不过指向了定义的函数而已，所以才能通过函数名()调用，如果函数名=xxx被修改了，那么当在执行函数名()时，调用的就不知之前的那个函数了

2.需求来了

初创公司有N个业务部门，基础平台部门负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下：

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def f1():
    print('f1')

def f2():
    print('f2')

def f3():
    print('f3')

def f4():
    print('f4')

############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()
f2()
f3()
f4()

############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()
f2()
f3()
f4()

目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。

老大把工作交给 Low B，他是这么做的：

跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。太棒了，有充足的时间泡妹子…

当天Low B 被开除了…

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

############### 基础平台提供的功能如下 ############### 

def f1():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print('f1')

def f2():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print('f2')

def f3():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print('f3')

def f4():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print('f4')

############### 业务部门不变 ############### 
### 业务部门A 调用基础平台提供的功能### 

f1()
f2()
f3()
f4()

### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ### 

f1()
f2()
f3()
f4()

过了一周 Low BB 被开除了…

老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：

只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改

############### 基础平台提供的功能如下 ############### 

def check_login():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    pass


def f1():

    check_login()

    print('f1')

def f2():

    check_login()

    print('f2')

def f3():

    check_login()

    print('f3')

def f4():

    check_login()

    print('f4')

老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：

老大说：
写代码要遵循开放封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：

封闭：已实现的功能代码块
开放：对扩展开发

如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：

def w1(func):
    def inner():
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        func()
    return inner

@w1
def f1():
    print('f1')
@w1
def f2():
    print('f2')
@w1
def f3():
    print('f3')
@w1
def f4():
    print('f4')

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。

Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？

老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰巧屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，决定和Low BBB交个好朋友。

详细的开始讲解了：

单独以f1为例：

def w1(func):
    def inner():
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        func()
    return inner

@w1
def f1():
    print('f1')

python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：

1、def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
2、@w1
没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。

从表面上看解释器着实会执行这两句，但是 @w1 这一句代码里却有大文章， @函数名是python的一种语法糖。

上例@w1内部会执行一下操作：

执行w1函数

执行w1函数，并将 @w1 下面的函数作为w1函数的参数，即：@w1 等价于 w1(f1) 所以，内部就会去执行：

 def inner(): 
     #验证 1
     #验证 2
     #验证 3
     f1()    # func是参数，此时 func 等于 f1 
 return inner# 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数 ,其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中

w1的返回值

将执行完的w1函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名f1 即将w1的返回值再重新赋值给 f1，即：

 新f1 = def inner(): 
             #验证 1
             #验证 2
             #验证 3
             原来f1()
         return inner

所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行新f1 函数，在新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将原来f1 函数的返回值返回给了业务调用者。

如此一来，即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值返回给业务调用者。Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！

6.3.再议装饰器

# 定义函数：完成包裹数据
def makeBold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

# 定义函数：完成包裹数据
def makeItalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makeBold
def test1():
    return "hello world-1"

@makeItalic
def test2():
    return "hello world-2"

@makeBold
@makeItalic
def test3():
    return "hello world-3"

print(test1())
print(test2())
print(test3())

运行结果:

<b>hello world-1</b>
<i>hello world-2</i>
<b><i>hello world-3</i></b>

6.4.装饰器(decorator)功能

引入日志
函数执行时间统计
执行函数前预备处理
执行函数后清理功能
权限校验等场景
缓存

6.5 装饰器示例

例1:无参数的函数

def check_time(action):
    def do_action():
        action()
    return do_action

@check_time
def go_to_bed():
     print('去睡觉')

go_to_bed()

上面代码理解装饰器执行行为可理解成

result = check_time(go_to_bed)  # 把go_to_bed 当做参数传入给 check_time函数，再定义一个变量用来保存check_time的运行结果
result()  # check_time 函数的返回值result是一个函数, result()再调用这个函数，让它再调用go_to_bed函数