[一、Python 函数基础](#一、Python 函数基础)
[1. 函数定义](#1. 函数定义)
[2. 代码示例](#2. 代码示例)
[1. 位置参数](#1. 位置参数)
[2. 默认参数](#2. 默认参数)
[3. 可变参数 (*args)](#3. 可变参数 (*args))
[4. 关键字参数 (**kwargs)](#4. 关键字参数 (**kwargs))
前言
这部分内容之前写过，但感觉不是特别好，不方便以后翻阅，所以重新整理。有问题欢迎随时指正。
一、Python 函数基础
1. 函数定义
python
def function_name(parameters):
"""函数文档字符串（可选）"""
# 函数体
return value # 可选返回值2. 代码示例
python
# 基本加法函数
def add_numbers(a, b):
"""返回两个数字的和"""
result = a + b
return result
# 调用函数
sum_result = add_numbers(3, 5)
print(sum_result) # 输出 8二、函数参数类型
1. 位置参数
python
def greet(name, greeting):
print(f"{greeting}, {name}!")
greet("Alice", "Hello") # 输出 "Hello, Alice!"2. 默认参数
python
def power(base, exponent=2):
return base ** exponent
print(power(3)) # 输出 9 (3^2)
print(power(2, 4)) # 输出 16 (2^4)3. 可变参数 (*args)
python
def average(*numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)
print(average(1, 2, 3)) # 输出 2.0
print(average(4, 5, 6, 7)) # 输出 5.54. 关键字参数 (**kwargs)
python
def person_info(**details):
for key, value in details.items():
print(f"{key}: {value}")
person_info(name="Bob", age=30, city="New York")
# 输出：
# name: Bob
# age: 30
# city: New York三、实际应用案例
案例1：数据处理函数
python
import csv
import json
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Union
def process_sales_data(file_path: str,
start_date: str = None,
end_date: str = None) -> List[Dict[str, Union[str, float]]]:
"""
完整销售数据处理函数
功能：
1. 读取CSV文件
2. 数据清洗和验证
3. 数据类型转换
4. 日期范围过滤
5. 计算附加字段
6. 处理异常数据
参数：
file_path (str): 数据文件路径
start_date (str): 过滤开始日期 (YYYY-MM-DD)
end_date (str): 过滤结束日期 (YYYY-MM-DD)
返回：
List[Dict]: 处理后的数据列表，每个元素为包含处理结果的字典
"""
processed_data = []
try:
# 1. 读取CSV文件
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.DictReader(f)
raw_data = [row for row in reader]
if not raw_data:
raise ValueError("文件为空或格式不正确")
# 2. 数据清洗和处理
for idx, row in enumerate(raw_data, 1):
try:
# 数据验证
required_fields = ['order_id', 'order_date', 'product', 'quantity', 'unit_price']
for field in required_fields:
if field not in row or not row[field].strip():
raise ValueError(f"记录 {idx} 缺少必要字段: {field}")
# 类型转换
order_date = datetime.strptime(row['order_date'], '%Y-%m-%d')
quantity = int(row['quantity'])
unit_price = float(row['unit_price'])
# 计算总金额
total = quantity * unit_price
# 日期过滤
if start_date and end_date:
start = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')
end = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')
if not (start <= order_date <= end):
continue
# 构建处理后的记录
processed_record = {
'order_id': row['order_id'],
'order_date': order_date.strftime('%Y-%m-%d'),
'product': row['product'].strip().title(),
'quantity': quantity,
'unit_price': unit_price,
'total_amount': round(total, 2),
'discount': calculate_discount(quantity, total)
}
processed_data.append(processed_record)
except (ValueError, TypeError) as e:
print(f"记录 {idx} 处理失败: {str(e)}")
continue
# 3. 数据后处理
if processed_data:
# 按日期排序
processed_data.sort(key=lambda x: x['order_date'])
# 保存处理后的数据
save_processed_data(processed_data)
return processed_data
except FileNotFoundError:
print(f"错误：文件 {file_path} 未找到")
return []
except Exception as e:
print(f"处理过程中发生意外错误: {str(e)}")
return []
def calculate_discount(quantity: int, total: float) -> float:
"""计算折扣逻辑"""
if quantity > 100:
return round(total * 0.15, 2)
elif quantity > 50:
return round(total * 0.1, 2)
return 0.0
def save_processed_data(data: List[Dict],
format: str = 'csv',
output_file: str = 'processed_sales.csv'):
"""保存处理后的数据"""
try:
if format == 'csv':
with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data[0].keys())
writer.writeheader()
writer.writerows(data)
elif format == 'json':
with open(output_file.replace('.csv', '.json'), 'w') as f:
json.dump(data, f, indent=2)
print(f"数据已保存至 {output_file}")
except Exception as e:
print(f"保存数据失败: {str(e)}")
# 生成模拟测试数据
def generate_sample_data(file_name: str = 'sales_data.csv'):
sample_data = [
['order_id', 'order_date', 'product', 'quantity', 'unit_price'],
['1001', '2023-01-05', ' Laptop ', '2', '899.99'],
['1002', '2023-02-12', ' Mouse ', '50', '19.99'],
['1003', '2023-03-18', ' Keyboard ', '120', '49.99'],
['1004', '2023-03-20', ' Monitor ', '1', '299.99'],
['1005', 'invalid_date', ' Headphones ', '5', '149.99'], # 无效日期
['1006', '2023-04-01', ' Cable ', 'thirty', '9.99'], # 无效数量
['1007', '2023-05-15', ' ', '10', '29.99'] # 缺失产品名称
]
with open(file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(sample_data)
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
# 生成测试数据
generate_sample_data()
# 处理数据（带日期过滤）
processed = process_sales_data(
file_path='sales_data.csv',
start_date='2023-02-01',
end_date='2023-03-31'
)
# 显示处理结果
print("\n成功处理的记录:")
for record in processed:
print(f"{record['order_date']} | {record['product']:10} | "
f"数量: {record['quantity']:3} | 总金额: ${record['total_amount']:7.2f} "
f"(折扣: ${record['discount']:.2f})")
# 保存JSON格式
save_processed_data(processed, format='json', output_file='sales_processed.json')案例2：计算器程序
python
def calculator():
"""简单命令行计算器"""
while True:
print("\n操作选项：")
print("1. 加法 2. 减法 3. 乘法 4. 除法 5. 退出")
choice = input("请选择操作 (1-5): ")
if choice == '5':
break
num1 = float(input("输入第一个数字: "))
num2 = float(input("输入第二个数字: "))
if choice == '1':
print(f"结果: {num1 + num2}")
elif choice == '2':
print(f"结果: {num1 - num2}")
elif choice == '3':
print(f"结果: {num1 * num2}")
elif choice == '4':
if num2 != 0:
print(f"结果: {num1 / num2}")
else:
print("错误：除数不能为零！")
else:
print("无效的输入！")
# 启动计算器
calculator()