疏老师-python训练营-Day26函数专题1：函数定义与参数

知识点回顾：

1. 函数的定义
2. 变量作用域：局部变量和全局变量
3. 函数的参数类型：位置参数、默认参数、不定参数
4. 传递参数的手段：关键词参数
5. 传递参数的顺序：同时出现三种参数类型时

一.知识点

DAY 26

到目前为止，我们已经使用了许多Python内置的函数（如 print(), len(), sum(), range()）以及各种库（如NumPy, Pandas）提供的函数。这些函数就像是别人为我们准备好的工具。今天，我们将学习如何创建自己的工具——自定义函数。

函数的定义

函数的基本写法如下所示：

def function_name(parameter1, parameter2, ...):"""Docstring: 描述函数的功能、参数和返回值 (可选但强烈推荐)"""# 函数体: 实现功能的代码# ...return value # 可选，用于返回结果

• def: 关键字，表示开始定义一个函数。
• function_name: 函数的名称，应遵循Python的命名约定（通常是小写字母和下划线，例如 calculate_area,用英文单词含义和下划线来作为函数名）。
• parameter1, parameter2, ...: 函数的参数（也叫形参），是函数在被调用时接收的输入值。参数是可选的。
• (): 参数列表必须放在圆括号中，即使没有参数，括号也不能省略。
• : 冒号表示函数定义的头部结束，接下来是缩进的函数体。
• Docstring (文档字符串): 位于函数定义第一行的多行字符串（通常用三引号 """Docstring goes here"""）。用于解释函数的作用、参数、返回值等。可以通过 help(function_name) 或 function_name.doc 查看。这个写法可选，为了后续维护和查看，建议加上这一段更加规范
• 函数体 (Function Body): 缩进的代码块，包含实现函数功能的语句。
• return value: return 语句用于从函数中返回一个值。如果函数没有 return 语句，或者 return 后面没有值，它会自动返回 None。一个函数可以有多个 return 语句（例如在不同的条件分支中）。

带参数的函数

函数的参数我们有如下称呼：

• Parameters (形参): 在函数定义中列出的变量名 (如 name, feature1, feature2)。
• Arguments (实参): 在函数调用时传递给函数的实际值 (如 "张三", 10, 25)，也就是实际的数值（实参）传给了 形参（定义时候的变量）

注意点： 定义的时候把函数的参数称之为形参，调用的时候把函数的参数称之为实参。

# 函数可以返回多种类型的数据，包括列表、字典等
# 例如，在数据预处理中，一个函数可能返回处理后的特征列表
def preprocess_data(raw_data_points):"""模拟数据预处理，例如将所有数据点乘以2。Args:raw_data_points (list): 原始数据点列表。Returns:list: 处理后的数据点列表。"""processed = []for point in raw_data_points:processed.append(point * 2) # 假设预处理是乘以2return processeddata = [1, 2, 3, 4, 5]
processed_data = preprocess_data(data)print(f"原始数据: {data}")
print(f"预处理后数据: {processed_data}") # 输出: [2, 4, 6, 8, 10]

函数的参数类型

在我们ctrl跳转到一些函数内部的时候，会发现写法相对我们日常定义的简单函数更加复杂，主要是参数形式比较丰富

参数有以下类型：

• 位置参数 (Positional Arguments): 调用时按顺序匹配。
• 默认参数值 (Default Parameter Values): 定义函数时给参数指定默认值，调用时如果未提供该参数，则使用默认值。
• 可变数量参数 (*args 和 **kwargs)：
  • *args: 将多余的位置参数收集为一个元组。
  • **kwargs: 将多余的关键字参数收集为一个字典。

可能你还听过关键字参数 (Keyword Arguments)这个说法，但是他并非是一种参数，而是一种传递参数的手段: 调用时通过 参数名=值 的形式指定，可以不按顺序。他可以传位置参数的值，也可以传默认参数的值，也可以传可变参数的值，也可以传关键字参数的值。为了可读性，更推荐对所有参数均采取关键字参数传递。

为了可读性，更推荐对所有参数采取关键词参数的写法

假设一个复杂的绘图函数

plot_data(data, x_col, y_col, "blue", "-", True, False, "My Plot", "X-axis", "Y-axis") # 不清晰

使用关键字参数

plot_data(data=my_data, x_column='time', y_column='value',color='blue', linestyle='-', show_grid=True, use_log_scale=False,title="My Awesome Plot", xlabel="Time (s)", ylabel="Value") # 非常清晰

当一个函数有很多参数时，如果只用位置参数，调用者可能需要反复查看函数定义才能确定每个参数的含义。使用关键字参数，每个值的含义都通过其前面的参数名清晰地标示出来。

*args (收集位置参数)

*args: 将多余的位置参数收集为一个元组。

当函数被调用时，Python 会先尝试用调用时提供的位置参数去填充函数定义中所有明确定义的、非关键字的形参 (也就是那些普通的，没有 * 或 ** 前缀的参数，包括有默认值的和没有默认值的)。 如果在填充完所有这些明确定义的形参后，调用时还有剩余的位置参数，那么这些“多余的”位置参数就会被收集起来，形成一个元组 (tuple)，并赋值给 *args 指定的那个变量（通常就是 args）。 如果调用时提供的位置参数数量正好等于或少于明确定义的形参数量（且满足了所有必需参数），那么 *args 就会是一个空元组 ()。

**kwargs (收集关键字参数)

**kwargs: 将多余的关键字参数收集为一个字典。

当函数被调用时，Python 会先处理完所有的位置参数（包括填充明确定义的形参和收集到 *args 中）。 然后，Python 会看调用时提供的关键字参数 (形如 name=value)。它会尝试用这些关键字参数去填充函数定义中所有与关键字同名的、明确定义的形参（这些形参可能之前没有被位置参数填充）。

如果在填充完所有能通过名字匹配上的明确定义的形参后，调用时还有剩余的关键字参数（即这些关键字参数的名字在函数定义中没有对应的明确形参名），那么这些“多余的”关键字参数就会被收集起来，形成一个字典 (dictionary)，并赋值给 **kwargs 指定的那个变量（通常就是 kwargs）。

如果调用时提供的所有关键字参数都能在函数定义中找到对应的明确形参名，那么 **kwargs 就会是一个空字典 {}。

*args 和 **kwargs 的核心目的是让函数能够接收不定数量的参数，并以元组和字典的形式在函数内部进行处理。

也就是说 当位置参数用完了 就自动变成*args，当关键词参数用完了 就自动变成**kwarges

# 同时出现 *args 和 **kwargs，注意参数的传入顺序
def process_data(id_num, name, *tags, status="pending", **details): # 注意，这里的status 是仅关键字参数，必须通过关键词传值print(f"ID: {id_num}")print(f"Name: {name}")print(f"Tags (*args): {tags}")print(f"Status: {status}")          # status 是一个有默认值的普通关键字参数print(f"Details (**kwargs): {details}")print("-" * 20)# 调用1:
process_data(101, "Alice", "vip", "new_user", location="USA", age=30)
# ID: 101
# Name: Alice
# Tags (*args): ('vip', 'new_user')  <-- "vip", "new_user" 是多余的位置参数，被 *tags 收集
# Status: pending                    <-- status 使用默认值，因为调用中没有 status=...
# Details (**kwargs): {'location': 'USA', 'age': 30} <-- location 和 age 是多余的关键字参数，被 **details 收集
# --------------------# 调用2:
process_data(102, "Bob", status="active", department="Sales")
# ID: 102
# Name: Bob
# Tags (*args): ()                   <-- 没有多余的位置参数
# Status: active                     <-- status 被关键字参数 'active' 覆盖
# Details (**kwargs): {'department': 'Sales'} <-- department 是多余的关键字参数
# --------------------# 调用3:
process_data(103, "Charlie", "admin") # 'admin' 会被 *tags 捕获
# ID: 103
# Name: Charlie
# Tags (*args): ('admin',)
# Status: pending
# Details (**kwargs): {}
# --------------------# 调用4: (演示关键字参数也可以用于定义中的位置参数)
process_data(name="David", id_num=104, profession="Engineer")
# ID: 104
# Name: David
# Tags (*args): ()
# Status: pending
# Details (**kwargs): {'profession': 'Engineer'}
# --------------------

以上是知识点学习，对了，我自己补充一下，函数不仅可以传参，也可以传函数，比如你让1和2这两个数字做加减乘除或者一堆的运算。看一下我的例子。我这个函数中形参fuc可以是sum,divide等等而不是1，2。

## 对1,2进行加减乘除运算函数
def opertions(fuc):x=fuc(1,2)return xdef sum(a,b):return a+b
def divide(a,b):return a/b
def sub(a,b):return a-b
def mult(a,b):return a*bprint(opertions(sum))
print(opertions(divide))
print(opertions(sub))
print(opertions(mult))

作业：

题目1：计算圆的面积

• 任务： 编写一个名为 calculate_circle_area 的函数，该函数接收圆的半径 radius 作为参数，并返回圆的面积。圆的面积 = π * radius² (可以使用 math.pi 作为 π 的值)
• 要求：函数接收一个位置参数 radius。计算半径为5、0、-1时候的面积

• 注意点：可以采取try-except 使函数变得更加稳健，如果传入的半径为负数，函数应该返回 0 (或者可以考虑引发一个ValueError，但为了简单起见，先返回0)。

关于题目1的try-except我问过ai要主动提出，怎么主动呢，看代码。ai说用if-else更简单直接，所以我两个都写了代码

try-except:

# 其实本题咏if-else来写最简单用try-except必须使用raise函数主动抛出异常这个异常叫ValueError
import math 
x = math.pi  # 圆周率 π
def calculate_circle_area(radius):try:# 主动检测半径是否为负数，如果是，抛出 ValueErrorif radius < 0:raise ValueError("半径不能为负数")  result = x * (radius ** 2)except ValueError as e:# 捕获到“半径为负”的异常时，返回 0print(f"发生错误: {e}",end='')return 0return result# 测试：传入半径为 -1print(calculate_circle_area(-1))
print(calculate_circle_area(5))
print(calculate_circle_area(0))

if-else：

# if-else来算圆的半径
import math 
x = math.pi  # 圆周率 π
def calculate_circle_area(radius):if radius<0:result=0else :result = x*(radius**2)return result
print(calculate_circle_area(5))
print(calculate_circle_area(-1))
print(calculate_circle_area(0))

题目2：计算矩形的面积

• 任务： 编写一个名为 calculate_rectangle_area 的函数，该函数接收矩形的长度 length 和宽度 width 作为参数，并返回矩形的面积。
• 公式： 矩形面积 = length * width
• 要求：函数接收两个位置参数 length 和 width。
  • 函数返回计算得到的面积。
  • 如果长度或宽度为负数，函数应该返回 0。

def calculate_rectangle_area(length,width):if length<0 or width<0:s=0else :s=length*widthreturn s
print(calculate_rectangle_area(1,5))
print(calculate_rectangle_area(1,-5))
print(calculate_rectangle_area(1,0))

题目3：计算任意数量数字的平均值

• 任务： 编写一个名为 calculate_average 的函数，该函数可以接收任意数量的数字作为参数（引入可变位置参数 (*args)），并返回它们的平均值。
• 要求：使用 *args 来接收所有传入的数字。
  • 如果没有任何数字传入，函数应该返回 0。
  • 函数返回计算得到的平均值。

def calculate_average(*args):num=len(args)sum=0if num==0:result=0else:for i in range(0,num):sum=sum+args[i]result=sum/numreturn result
print(calculate_average(1,2))
print(calculate_average())
print(calculate_average(1))

题目4：打印用户信息

• 任务： 编写一个名为 print_user_info 的函数，该函数接收一个必需的参数 user_id，以及任意数量的额外用户信息（作为关键字参数）。
• 要求：
  • user_id 是一个必需的位置参数。
  • 使用 **kwargs 来接收额外的用户信息。
  • 函数打印出用户ID，然后逐行打印所有提供的额外信息（键和值）。
  • 函数不需要返回值

def print_user_info(user_id,**kwargs):user_info={}user_info['user_id']=user_idprint(user_id)for key,value in kwargs.items():user_info[key]=valueprint(key,value)
print_user_info(13,name='良子大卫戴',weight=200,height=153)

题目5：格式化几何图形描述

• 任务： 编写一个名为 describe_shape 的函数，该函数接收图形的名称 shape_name (必需)，一个可选的 color (默认 “black”)，以及任意数量的描述该图形尺寸的关键字参数 (例如 radius=5 对于圆，length=10, width=4 对于矩形)。
• 要求：shape_name 是必需的位置参数。
  • color 是一个可选参数，默认值为 “black”。
  • 使用 **kwargs 收集描述尺寸的参数。
  • 函数返回一个描述字符串，格式如下：
  • “A [color] [shape_name] with dimensions: [dim1_name]=[dim1_value], [dim2_name]=[dim2_value], …”如果 **kwargs 为空，则尺寸部分为 “with no specific dimensions.”
  • 输出范例如下：