0

0

如何创建和调用Python中的函数?

WBOY

WBOY

发布时间:2023-05-08 19:13:06

|

1596人浏览过

|

来源于亿速云

转载

创建函数

函数用 def 语句创建,语法如下:

def 函数名(参数列表):  # 具体情况具体对待,参数可有可无
	"""函数说明文档字符串"""
    函数封装的代码
    ……

标题行由 def 关键字,函数的名字,以及参数的集合(如果有的话)组成

def 子句的剩余部分包括了一个虽然可选但是强烈推荐的文档字串,和必需的函数体

函数名称 的命名应该 符合 标识符的命名规则

def washing_machine():  # 洗衣机可以帮我们完成
    print("打水")
    print("洗衣服")
    print("甩干")

调用函数

使用一对圆括号 () 调用函数,如果没有圆括号,只是对函数的引用

任何输入的参数都必须放置在括号中

图例:

Python中函数如何创建与调用

案例:加洗衣粉

def washing_machine():  # 洗衣机可以帮我们完成
    print("打水")
    print("加洗衣粉!!!")
    print("洗衣服")
    print("甩干")
# 早上洗衣服
washing_machine()
# 中午洗衣服
washing_machine()
# 晚上洗衣服
washing_machine()

Python中函数如何创建与调用

总结

  • 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 'menu' is not defined (名称错误:menu 这个名字没有被定义)

函数的参数

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

问题

当我们想洗其他的东西,要手动改方法内部的代码:

def washing_machine():  # 洗衣机可以帮我们完成
    print("打水")
    print("加洗衣粉!!!")
    print("洗床单")  # 洗被套
    print("甩干")

在函数内部有一定的变化的值:

def washing_machine():  # 洗衣机可以帮我们完成
    print("打水")
    print("加洗衣粉!!!")
    print("洗衣服")
    print("甩干")
washing_machine()
def washing_machine():  # 洗衣机可以帮我们完成
    print("打水")
    print("加洗衣粉!!!")
    print("洗床单")
    print("甩干")
washing_machine()
......

思考一下存在什么问题

函数只能处理固定的数据

如何解决?

如果能够把需要处理的数据,在调用函数时,传递到函数内部就好了!

传递参数

  • 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

  • 调用函数时,实参的个数需要与形参个数一致,实参将依次传递给形参

def washing_machine(something):  # 洗衣机可以帮我们完成
    print("打水")
    print("加洗衣粉!!!")
    print("洗" + something)
    print("甩干")
# 洗衣服
washing_machine("衣服")
# 洗床单
washing_machine("床单")

图例

Python中函数如何创建与调用

def washing_machine(xidiji,something):  # 洗衣机可以帮我们完成
    print("打水")
    print("加" + xidiji)
    print("洗衣服" + something)
    print("甩干")
#早上洗衣服
#按照参数位置顺序传递参数的方式叫做位置传参
#使用洗衣机,执行洗衣机内部的逻辑
washing_machine("洗衣液","衣服")#something = 衣服
#中午洗被罩
washing_machine("洗衣粉","被罩")# something = 被罩
#晚上洗床单
washing_machine("五粮液","床单")# something = 床单

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

AI Web Designer
AI Web Designer

AI网页设计师,快速生成个性化的网站设计

下载

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

位置参数

与 shell 脚本类似,程序名以及参数都以位置参数的方式传递给 python 程序,使用 sys 模块的 argv 列表接收

图例

Python中函数如何创建与调用

默认参数

默认参数就是声明了 默认值 的参数,因为给参数赋予了默认值,所以在函数调用时,不向该参数传入值也是允许的

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

案例:计算任意两个数字的和

# 函数的返回值: return, 用于对后续逻辑的处理
# 理解: 把结果揣兜里,后续想干啥干啥,想打印打印,想求和就求和
# 注意:
# a. 函数中如果没有return,那么解释器会自动加一个return None
# b. return表示函数的终止,return后的代码都不会执行
# 1 定义一个函数,计算两个数的和
# 2 计算这两个数的和是不是偶数
def get_sum(x, y=100):  # 默认参数
    he = x + y  # sum = 10 + 20
    return he   # return 30
    print("return表示函数的终止,return后的代码都不会执行")
# 将函数return后的结果赋值给变量dc: dc = sum  ->  dc = 30
dc = get_sum(10, 20)  # x = 10, y = 20
print("dc:", dc)  # 30
dc1 = get_sum(10)  # x = 10, y = 100
print("dc1:", dc1)  # 110
# if dc % 2 == 0:
#     print("偶数")
# else:
#     print("奇数")
#默认参数
#注意:具有默认值的参数后面不能跟没有默认值的参数
def get_sum(a=20,b=5,c=10):
    he = a + b+ c
    return he
 
dc = get_sum(1,2,3) #a=1 b=2 c=3
print("dc:",dc) # 6
dc1 = get_sum(1,2)  # a=1 b=2 c=10
print("dc1:",dc1) # 13
dc2 = get_sum(1)  # a=1 b=5 c=10
print("dc2:",dc2) # 16
dc3 = get_sum()
print("dc3:",dc3) # 35

Python中函数如何创建与调用

 修改菲波那切数列

def new_fib(n=8):
    list01 = [0,1]  #定义列表,指定初始值
    for dc in range(n-2):
        list01.append(list01[-1]+list01[-2])
    return list01
 
dc = new_fib()   #不加参数默认是8
dc1 = new_fib(10)
print("dc:",dc)
print("dc1:",dc1)

Python中函数如何创建与调用

生成随机密码:

#练习:生成随机密码
#创建 randpass.py 脚本,要求如下:
#编写一个能生成8位随机密码的程序
#使用 random 的 choice 函数随机取出字符
#由用户决定密码长度
import random
def new_password():
    n = int(input("密码长度:"))
    password = ""
    all = "0123456789zxcvbnmlkjhgfdsaqwertyuiopPOIUYTREWQASDFGHJKLMNBVCXZ" # 0-9 a-z A-Z
    random.choice(all)
    for i in range(n):
        dc = random.choice(all)
        password += dc
    # print("passwd:",password)
    return password
# 调用函数,才能执行函数内部逻辑
dc = new_password()
print("dc:",dc)

Python中函数如何创建与调用

#练习:生成随机密码
#创建 randpass.py 脚本,要求如下:
#编写一个能生成8位随机密码的程序
#使用 random 的 choice 函数随机取出字符
#由用户决定密码长度
import random,string
def new_password():
    n = int(input("密码长度:"))
    password = ""
    all = string.ascii_letters + string.digits
    random.choice(all)
    for i in range(n):
        dc = random.choice(all)
        password += dc
    # print("passwd:",password)
    return password
# 调用函数,才能执行函数内部逻辑
dc = new_password()
print("dc:",dc)

Python中函数如何创建与调用

模块基础

定义模块

基本概念
  • 模块是从逻辑上组织python代码的形式

  • 当代码量变得相当大的时候,最好把代码分成一些有组织的代码段,前提是保证它们的 彼此交互

  • 这些代码片段相互间有一定的联系,可能是一个包含数据成员和方法的类,也可能是一组相关但彼此独立的操作函数

导入模块 (import)

  • 使用 import 导入模块

  • 模块属性通过 “模块名.属性” 的方法调用

  • 如果仅需要模块中的某些属性,也可以单独导入

为什么需要导入模块?

可以提升开发效率,简化代码

Python中函数如何创建与调用

正确使用

# test.py,将 file_copy.py 放在同级目录下
# 需求:要将/etc/passwd复制到/tmp/passwd
src_path = "/etc/passwd"
dst_path = "/tmp/passwd"
# 如何复制?
# 调用已有模块中的方法
#    - 很推荐,简单粗暴不动脑
#    - 直接使用 file_copy.py的方法即可
 
# 导入方法一:直接导入模块
import file_copy  # 要注意路径问题
file_copy.copy(src_path, dst_path)
 
# 导入方法二:只导入 file_copy 模块的 copy 方法
from file_copy import copy  # 如果相同时导入多个模块 from file_copy import *
copy(src_path, dst_path)
 
# 导入方法四:导入模块起别名 as
import file_copy as fc
fc.copy(src_path, dst_path)

常用的导入模块的方法

  • 一行指导入一个模块,可以导入多行, 例如:import random

  • 只导入模块中的某些方法,例如:from random import choice, randint

模块加载 (load)

  • 一个模块只被 加载一次,无论它被导入多少次

  • 只加载一次可以 阻止多重导入时,代码被多次执行

  • 如果两个文件相互导入,防止了无限的相互加载

  • 模块加载时,顶层代码会自动执行,所以只将函数放入模块的顶层是最好的编程习惯

模块特性及案例

模块特性

模块在被导入时,会先完整的执行一次模块中的 所有程序

案例

# foo.py
print(__name__)
 
# bar.py
import foo  # 导入foo.py,会将 foo.py 中的代码完成的执行一次,所以会执行 foo 中的 print(__name__)

结果:

# foo.py   ->   __main__   当模块文件直接执行时,__name__的值为‘__main__’# bar.py   ->   foo        当模块被另一个文件导入时,__name__的值就是该模块的名字

Python中函数如何创建与调用

所以我们以后在 Python 模块中执行代码的标准格式:

def test():
    ......
if __name__ == "__main__":
    test()

相关文章

python速学教程(入门到精通)
python速学教程(入门到精通)

python怎么学习?python怎么入门?python在哪学?python怎么学才快?不用担心,这里为大家提供了python速学教程(入门到精通),有需要的小伙伴保存下载就能学习啦!

下载

相关标签:

本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

WorkBuddy
WorkBuddy

腾讯云推出的AI原生桌面智能体工作台

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
TypeScript类型系统进阶与大型前端项目实践
TypeScript类型系统进阶与大型前端项目实践

本专题围绕 TypeScript 在大型前端项目中的应用展开,深入讲解类型系统设计与工程化开发方法。内容包括泛型与高级类型、类型推断机制、声明文件编写、模块化结构设计以及代码规范管理。通过真实项目案例分析,帮助开发者构建类型安全、结构清晰、易维护的前端工程体系,提高团队协作效率与代码质量。

26

2026.03.13

Python异步编程与Asyncio高并发应用实践
Python异步编程与Asyncio高并发应用实践

本专题围绕 Python 异步编程模型展开,深入讲解 Asyncio 框架的核心原理与应用实践。内容包括事件循环机制、协程任务调度、异步 IO 处理以及并发任务管理策略。通过构建高并发网络请求与异步数据处理案例,帮助开发者掌握 Python 在高并发场景中的高效开发方法,并提升系统资源利用率与整体运行性能。

46

2026.03.12

C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践
C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践

本专题围绕 C# 在现代后端架构中的微服务实践展开,系统讲解基于 ASP.NET Core 构建可扩展服务体系的核心方法。内容涵盖服务拆分策略、RESTful API 设计、服务间通信、API 网关统一入口管理以及服务治理机制。通过真实项目案例,帮助开发者掌握构建高可用微服务系统的关键技术,提高系统的可扩展性与维护效率。

178

2026.03.11

Go高并发任务调度与Goroutine池化实践
Go高并发任务调度与Goroutine池化实践

本专题围绕 Go 语言在高并发任务处理场景中的实践展开,系统讲解 Goroutine 调度模型、Channel 通信机制以及并发控制策略。内容包括任务队列设计、Goroutine 池化管理、资源限制控制以及并发任务的性能优化方法。通过实际案例演示,帮助开发者构建稳定高效的 Go 并发任务处理系统,提高系统在高负载环境下的处理能力与稳定性。

51

2026.03.10

Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践
Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践

本专题围绕 Kotlin 在 Android 应用开发中的架构实践展开,重点讲解模块化设计与组件化开发的实现思路。内容包括项目模块拆分策略、公共组件封装、依赖管理优化、路由通信机制以及大型项目的工程化管理方法。通过真实项目案例分析,帮助开发者构建结构清晰、易扩展且维护成本低的 Android 应用架构体系,提升团队协作效率与项目迭代速度。

92

2026.03.09

JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践
JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践

本专题围绕 JavaScript 在浏览器中的执行与渲染机制展开,系统讲解 DOM 构建、CSSOM 解析、重排与重绘原理,以及关键渲染路径优化方法。内容涵盖事件循环机制、异步任务调度、资源加载优化、代码拆分与懒加载等性能优化策略。通过真实前端项目案例,帮助开发者理解浏览器底层工作原理,并掌握提升网页加载速度与交互体验的实用技巧。

102

2026.03.06

Rust内存安全机制与所有权模型深度实践
Rust内存安全机制与所有权模型深度实践

本专题围绕 Rust 语言核心特性展开,深入讲解所有权机制、借用规则、生命周期管理以及智能指针等关键概念。通过系统级开发案例,分析内存安全保障原理与零成本抽象优势,并结合并发场景讲解 Send 与 Sync 特性实现机制。帮助开发者真正理解 Rust 的设计哲学,掌握在高性能与安全性并重场景中的工程实践能力。

227

2026.03.05

PHP高性能API设计与Laravel服务架构实践
PHP高性能API设计与Laravel服务架构实践

本专题围绕 PHP 在现代 Web 后端开发中的高性能实践展开,重点讲解基于 Laravel 框架构建可扩展 API 服务的核心方法。内容涵盖路由与中间件机制、服务容器与依赖注入、接口版本管理、缓存策略设计以及队列异步处理方案。同时结合高并发场景,深入分析性能瓶颈定位与优化思路,帮助开发者构建稳定、高效、易维护的 PHP 后端服务体系。

532

2026.03.04

AI安装教程大全
AI安装教程大全

2026最全AI工具安装教程专题:包含各版本AI绘图、AI视频、智能办公软件的本地化部署手册。全篇零基础友好,附带最新模型下载地址、一键安装脚本及常见报错修复方案。每日更新,收藏这一篇就够了,让AI安装不再报错!

171

2026.03.04

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
最新Python教程 从入门到精通
最新Python教程 从入门到精通

共4课时 | 22.5万人学习

Django 教程
Django 教程

共28课时 | 5万人学习

SciPy 教程
SciPy 教程

共10课时 | 1.9万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号