【Python】3.函数与列表

文章目录

• 一、函数
• • 1、函数是什么？
  • 2、语法格式
  • 3、函数参数
  • 4、函数返回值
  • 5、变量作用域
  • 6、函数执行过程
  • 7、链式调用
  • 8、嵌套调用
  • 9、函数递归
  • 10、参数默认值
  • 11、关键字参数
  • 小结
• 二、列表和元组
• • 1、列表是什么，元组是什么？
  • 2、创建列表
  • 3、访问下标
  • 4、切片操作
  • 5、遍历列表元素
  • 6、新增元素
  • 7、查找元素
  • 8、删除元素
  • 9、连接列表
  • 10、关于元组
  • 小结

一、函数

1、函数是什么？

编程中的函数和数学中的函数有一定的相似之处。

数学上的函数，比如 y = sin x，x 取不同的值，y 就会得到不同的结果。

编程中的函数，是一段 可以被重复使用的代码片段 。

举例： 求数列的和，不使用函数。

# 1、求 1-100 的和
sum = 0
for i in range(1,101):
    sum += i
print(sum)
# 2、求 300-400 的和
sum = 0
for i in range(300,401):
    sum += i
print(sum)
# 3、求 1-1000 的和
sum = 0
for i in range(1,1001):
    sum += i
print(sum)

可以发现，这几组代码基本是相似的，只有一点点差异。因此可以把重复代码提取出来做成一个函数。

举例： 求数列的和，使用函数。

# 定义数列求和函数
def calcSum(beg,end):
    sum = 0
    for i in range(beg,end + 1):
        sum += i
    print(sum)

# 调用函数
calcSum(1,100)
calcSum(300,400)
calcSum(1,1000)

运行结果：

可以明显的看到，重复的代码已经被消除了。

2、语法格式

创建函数/定义函数：

def 函数名(形参列表):
    函数体
    return 返回值

调用函数/使用函数：

函数名(实参列表)           // 不考虑返回值
返回值 = 函数名(实参列表)   // 考虑返回值

• 函数定义时并不会执行函数体内容，必须要调用才会执行。调用几次就会执行几次。

def test1():
    print('hello')

运行结果：

• 函数必须先定义，再使用。

test3()
def test3():
    print('hello')

报错：

还没有执行到定义，就先执行调用了，此时就会报错。

动漫里释放技能之前，需要大喊招式的名字，就是 "先定义, 再使用"。

3、函数参数

在函数定义的时候，可以在 ( ) 中指定 "形式参数" (简称 形参 )，然后在调用的时候，由调用者把 "实际参数" (简称 实参) 传递进去。

这样就可以做到一份函数，针对不同的数据进行计算处理。

参考前面代码：

# 定义数列求和函数
def calcSum(beg,end):
    sum = 0
    for i in range(beg,end + 1):
        sum += i
    print(sum)

# 调用函数
calcSum(1,100)
calcSum(300,400)
calcSum(1,1000)

上面的代码中，beg，end 就是函数的形参。1, 100 /300, 400 就是函数的实参。

在执行 sum(1, 100) 的时候，就相当于 beg = 1, end = 100 ，然后在函数内部就可以针对 1-100 进行运算。

在执行 sum(300, 400) 的时候，就相当于 beg = 300, end = 400 ，然后在函数内部就可以针对 300-400 进行运算。

注意:

• 一个函数可以有一个形参，也可以有多个形参，也可以没有形参。
• 一个函数的形参有几个，那么传递实参的时候也得传几个。保证个数要匹配。

def test(a,b,c):
    print(a,b,c)
test(1,2,3)

运行结果：

• 和 C++ / Java 不同，Python 是动态类型的编程语言，函数的形参不必指定参数类型。换句话说，一个函数可以支持多种不同类型的参数。

def test(a):
    print(a)
test(10)
test('hello')
test(True)

运行结果：

4、函数返回值

函数的参数可以视为是函数的 "输入"，而函数的返回值，就可以视为是函数的 "输出" 。

此处的 "输入"，"输出" 是更广义的输入输出，不是单纯指通过控制台输入输出。

我们可以把函数想象成一个 "工厂"。工厂需要买入原材料，进行加工，并生产出产品。

函数的参数就是原材料，函数的返回值就是生产出的产品。

代码一：

def calcSum(beg, end):
    sum = 0
    for i in range(beg, end + 1):
        sum += i
    print(sum)

calcSum(1, 100)

代码二：

def calcSum(beg, end):
    sum = 0
    for i in range(beg, end + 1):
        sum += i
    return sum

result = calcSum(1,100)
print(result)

这两个代码的区别就在于，前者直接在函数内部进行了打印，后者则使用 return 语句把结果返回给函数调用者，再由调用者负责打印。

我们一般倾向于第二种写法。

实际开发中我们的一个通常的编程原则是 "逻辑和用户交互分离"。而第一种写法的函数中，既包含了计算逻辑，又包含了和用户交互(打印到控制台上)。这种写法是不太好的，如果后续我们需要的是把计算结果保存到文件中，或者通过网络发送，或者展示到图形化界面里，那么第一种写法的函数就难以胜任了。

而第二种写法则专注于做计算逻辑，不负责和用户交互。那么就很容易把这个逻辑搭配不同的用户交互代码，来实现不同的效果。

• 一个函数中可以有多个 return 语句。

例如： 判定一个整数是否是奇数。

def isOdd(num):
    if num % 2 == 1:
        return True
    else:
        return False

result = isOdd(5)
print(result)

运行结果：

• 执行到 return 语句，函数就会立即执行结束，回到调用位置。

def isOdd(num):
    if num % 2 == 0:
        return False
    return True

result = isOdd(10)
print(result)

如果 num 是偶数，则进入 if 之后，就会触发 return False，也就不会再继续执行 return True了。

• 一个函数是可以一次返回多个返回值的。使用 , 来分割多个返回值。

def getPoint():
    x = 10
    y = 20
    return x,y

a,b = getPoint()

• 如果只想关注其中的部分返回值，可以使用 _ 来忽略不想要的返回值。

def getPoint():
    x = 10
    y = 20
    return x,y

_,b = getPoint()

5、变量作用域

观察以下代码

def getPoint():
    x = 10
    y = 20
    return x, y

x, y = getPoint()

在这个代码中, 函数内部存在 x, y, 函数外部也有 x, y.

但是这两组 x, y 不是相同的变量，而只是恰好有一样的名字。

变量只能在所在的函数内部生效

在函数 getPoint() 内部定义的 x, y 只是在函数内部生效。一旦出了函数的范围，这两个变量就不再生效了。

def getPoint():
    x = 10
    y = 20
    return x, y

getPoint()
print(x, y)

报错：

在不同的作用域中, 允许存在同名的变量

虽然名字相同，实际上是不同的变量。

x = 20

def test():
    x = 10
    print(f'函数内部 x = {x}')

test()
print(f'函数外部 x = {x}')

运行结果：

注意：

• 在函数内部的变量，称为 "局部变量"。
• 不在任何函数内部的变量，称为 "全局变量"。

如果函数内部尝试访问的变量在局部不存在，就会尝试去全局作用域中查找。

x = 20

def test():
    print(f'x = {x}')

test()

运行结果：

如果想在函数内部去修改全局变量的值，就需要使用 global 关键字声明。

x = 20

def test():
    global x
    x = 10
    print(f'函数内部 x = {x}')

test()

print(f'函数外部 x = {x}')

运行结果：

如果此处没有 global，则函数内部的 x = 10 就会被视为是创建一个局部变量 x，这样就和全局变量 x 不相关了。

if / while / for 等语句块不会影响到变量作用域 。

换而言之，在 if / while / for 中定义的变量，在语句外面也可以正常使用。

for i in range(1, 3):
    print(f'函数内部 i = {i}')

print(f'函数外部 i = {i}')

运行结果：

6、函数执行过程

• 调用函数才会执行函数体代码，不调用则不会执行。
• 函数体执行结束(或者遇到 return 语句)，则回到函数调用位置，继续往下执行。

def test():
    print("执行函数内部代码")
    print("执行函数内部代码")
    print("执行函数内部代码")

print("1111")
test()
print("2222")
test()
print("3333")

运行结果：

这个过程还可以使用 PyCharm 自带的调试器来观察。

• 点击行号右侧的空白, 可以在代码中插入 断点
• 右键, Debug, 可以按照调试模式执行代码. 每次执行到断点, 程序都会暂停下来.
• 使用 Step Into (F7) 功能可以逐行执行代码.

7、链式调用

前面的代码很多都是写作：

# 判定是否是奇数
def isOdd(num):
    if num % 2 == 0:
        return False
    else:
        return True

result = isOdd(10)
print(result)

实际上也可以简化写成：

print(isOdd(10))

把一个函数的返回值，作为另一个函数的参数，这种操作称为 链式调用。

8、嵌套调用

函数内部还可以调用其他的函数，这个动作称为 "嵌套调用"。

def test():
    print("执行函数内部代码")
    print("执行函数内部代码")
    print("执行函数内部代码")

test 函数内部调用了 print 函数，这里就属于嵌套调用。

一个函数里面可以嵌套调用任意多个函数。

函数嵌套的过程是非常灵活的。

def a():
    print("函数 a")
def b():
    print("函数 b")
    a()
def c():
    print("函数 c")
    b()
def d():
    print("函数 d")
    c()
    
d()

运行结果：

如果把代码稍微调整，打印结果则可能发生很大变化。

def a():
    print("函数 a")
def b():
    a()
    print("函数 b")
def c():
    b()
    print("函数 c")
def d():
    c()
    print("函数 d")
    
d()

运行结果：

函数之间的调用关系，在 Python 中会使用一个特定的数据结构来表示，称为 函数调用栈 。每次函数调用，都会在调用栈里新增一个元素，称为 栈帧。

可以通过 PyCharm 调试器看到函数调用栈和栈帧。

在调试状态下, PyCharm 左下角一般就会显示出函数调用栈。

如图：

每个函数的局部变量，都包含在自己的栈帧中。

def a():
    num1 = 10
    print("函数 a")
def b():
    num2 = 20
    a()
    print("函数 b")
def c():
    num3 = 30
    b()
    print("函数 c")
def d():
    num4 = 40
    c()
    print("函数 d")

d()

运行结果：

如图：

选择不同的栈帧，就可以看到各自栈帧中的局部变量。

9、函数递归

递归是 嵌套调用 中的一种特殊情况，即一个函数嵌套调用自己。

举例： 使用递归计算 5!。

def factor(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * factor(n - 1)

result = factor(5)
print(result)

运行结果：

上述代码中，就属于典型的递归操作。在 factor 函数内部，又调用了 factor 自身。

注意： 递归代码务必要保证

• 存在递归结束条件。比如 if n == 1 就是结束条件，当 n 为1的时候，递归就结束了。
• 每次递归的时候，要保证函数的实参是逐渐逼近结束条件的。

如果上述条件不能满足，就会出现 "无限递归" 。这是一种典型的代码错误。

例如：

def factor(n):
    return n * factor(n - 1)

result = factor(5)
print(result)

报错：

如前面所描述，函数调用时会在函数调用栈中记录每一层函数调用的信息。

但是函数调用栈的空间不是无限大的。如果调用层数太多，就会超出栈的最大范围，导致出现问题。

递归的优点

1. 递归类似于 "数学归纳法" ，明确初始条件和递推公式，就可以解决一系列的问题。
2. 递归代码往往代码量非常少。

递归的缺点

1. 递归代码往往难以理解，很容易超出掌控范围。
2. 递归代码容易出现栈溢出的情况。
3. 递归代码往往可以转换成等价的循环代码。并且通常来说循环版本的代码执行效率要略高于递归版本。

实际开发的时候，使用递归要慎重!

10、参数默认值

Python 中的函数，可以给形参指定默认值。

带有默认值的参数，可以在调用的时候不传参。

例如： 计算两个数的和。

def add(x,y,debug = False):
    if debug:
        print(f'调试信息：x={x},y={y}')
    return x + y

print(add(10,20))
print(add(10,20,True))

运行结果：

此处 debug=False 即为参数默认值. 当我们不指定第三个参数的时候, 默认 debug 的取值即为 False.

带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面

def add(x, debug=False, y):
    if debug:
        print(f'调试信息: x={x}, y={y}')
    return x + y
print(add(10, 20))

11、关键字参数

在调用函数的时候，需要给函数指定实参。一般默认情况下是按照形参的顺序依次传递实参的。

但是我们也可以通过 关键字参数，来调整这里的传参顺序，显式指定当前实参传递给哪个形参。

def test(x, y):
    print(f'x = {x}')
    print(f'y = {y}')
    
test(x=10, y=20)
test(y=100, x=200)

运行结果：

形如上述 test(x=10, y=20) 这样的操作，即为关键字参数。

小结

函数是编程语言中的一个核心语法机制。Python 中的函数和大部分编程语言中的函数功能都是基本类似的。

我们当下最关键要理解的主要就是三个点：

• 函数的定义
• 函数的调用
• 函数的参数传递

二、列表和元组

1、列表是什么，元组是什么？

编程中，经常需要使用变量来保存/表示数据。

如果代码中需要表示的数据个数比较少，我们直接创建多个变量即可。

num1 = 10
num2 = 20
num3 = 30
......

但是有的时候，代码中需要表示的数据特别多，甚至也不知道要表示多少个数据。这个时候就需要用到列表。

列表是一种让程序猿在代码中批量表示/保存数据的方式。

就像我们去超市买辣条，如果就只是买一两根辣条，那咱们直接拿着辣条就走了。

但是如果一次买个十根八根的，这个时候用手拿就不好拿，超市老板就会给我们个袋子。

这个袋子, 就相当于 列表。

元组和列表相比，是非常相似的，只是列表中放的元素可以修改调整，而元组中放的元素是创建元组的时候就设定好的，不能修改调整。

列表就是买散装辣条，装好了袋子之后，随时可以把袋子打开，再往里多加辣条或者拿出去一些辣条。

元组就是买包装辣条，厂家生产好了辣条之后，一包就是固定的这么多，不能变动了。

2、创建列表

创建列表主要有两种方式。[ ] 表示一个空的列表.

alist = [ ]
alist = list()

print(type(alist))

运行结果：

• 如果需要往里面设置初始值，可以直接写在 [ ] 当中。

可以直接使用 print 来打印 list 中的元素内容。

alist = [1, 2, 3, 4]
print(alist)

运行结果：

• 列表中存放的元素允许是不同的类型。(这一点和 C++/Java 差别较大)。

alist = [1, 'hello', True]
print(alist)

运行结果：

因为 list 本身是 Python 中的内建函数，不宜再使用 list 作为变量名，因此命名为 alist 。

3、访问下标

• 可以通过下标访问操作符 [ ] 来获取到列表中的任意元素。

我们把 [ ] 中填写的数字，称为 下标 或者 索引 。

alist = [1, 2, 3, 4]
print(alist[2])

运行结果：

注意： 下标是从 0 开始计数的，因此下标为 2 ，则对应着 3 这个元素。

• 通过下标不光能读取元素内容，还能修改元素的值。

alist = [1, 2, 3, 4]
alist[2] = 100
print(alist)

运行结果：

• 因为下标是从 0 开始的，因此下标的有效范围是 [0，列表长度 - 1]。使用 len 函数可以获取到列表的元素个数。

alist = [1, 2, 3, 4]
print(len(alist))

运行结果：

• 下标可以取负数，表示倒数第几个元素 。
  

alist = [1, 2, 3, 4]
print(alist[3])
print(alist[-1])

运行结果：

alist[-1] 相当于 alist[len(alist) - 1]。

4、切片操作

通过下标操作是一次取出里面的一个元素。

通过切片操作则是一次取出一组连续的元素，相当于得到一个 子列表。

• 使用 [ : ] 的方式进行切片操作。

alist = [1, 2, 3, 4]
print(alist[1:3])

运行结果：

alist[1:3] 中的 1:3 表示的是 [1, 3) 这样的由下标 构成的前闭后开区间。

也就是从下标为1的元素（2）开始，到下标为3的元素（4）结束，但是不包含下标为 3 的元素。

所以最终结果只有 2, 3。

• 切片操作中可以省略前后边界。

alist = [1, 2, 3, 4]
print(alist[1:])    # 省略后边界, 表示获取到列表末尾
print(alist[:-1])   # 省略前边界, 表示从列表开头获取
print(alist[:])     # 省略两个边界, 表示获取到整个列表

运行结果：

• 切片操作还可以指定 步长 ，也就是每访问一个元素后，下标自增几步。

alist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(alist[::1])
print(alist[::2])
print(alist[::3])
print(alist[::5])

运行结果：

• 切片操作指定的步长还可以是负数，此时是从后往前进行取元素。表示每访问一个元素之后，下标自减几步。

alist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(alist[::-1])
print(alist[::-2])
print(alist[::-3])
print(alist[::-5])

运行结果：

• 如果切片中填写的数字越界了，不会有负面效果。只会尽可能的把满足条件的元素找到。

alist = [1, 2, 3, 4]
print(alist[100:200])

运行结果：

5、遍历列表元素

"遍历" 指的是把元素一个一个的取出来，再分别进行处理。

• 最简单的办法就是使用 for 循环访问。

alist = [1, 2, 3, 4]
for i in alist:
    print(i)

运行结果：

• 也可以先使用 for循环生成下标，再按下标访问。

alist = [1, 2, 3, 4]
for i in range(0, len(alist)):
    print(alist[i])

运行结果：

• 还可以使用 while 循环生成下标，再按下标访问。

alist = [1, 2, 3, 4]
i = 0
while i < len(alist):
    print(alist[i])
    i += 1

6、新增元素

• 使用 append 方法，向列表末尾插入一个元素(尾插)。

alist = [1, 2, 3, 4]
alist.append('hello')
print(alist)

运行结果：

• 使用 insert 方法，向任意位置插入一个元素。

insert方法的第一个参数表示要插入元素的下标。

alist = [1, 2, 3, 4]
alist.insert(1, 'hello')
print(alist)

运行结果：

PS：什么是 "方法" (method)。

方法其实就是函数。只不过函数是独立存在的，而方法往往要依附于某个 "对象"。

像上述代码 alist.append，append 就是依附于 alist，相当于是 "针对 alist 这个列表，进行尾插操作"。

7、查找元素

• 使用 in 操作符，判定元素是否在列表中存在。返回值是布尔类型。

alist = [1, 2, 3, 4]
print(2 in alist)
print(10 in alist)

运行结果：

• 使用 index 方法，查找元素在列表中的下标。返回值是一个整数。如果元素不存在，则会抛出异常。

alist = [1, 2, 3, 4]
print(alist.index(2))
print(alist.index(4))

运行结果：

8、删除元素

• 使用 pop 方法删除尾部元素。

alist = [1, 2, 3, 4]
alist.pop()
print(alist)

运行结果：

• pop 也能按照下标来删除元素。

alist = [1, 2, 3, 4]
alist.pop(2)
print(alist)

运行结果：

• 使用 remove 方法，按照值删除元素。

alist = [1, 2, 3, 4]
alist.remove(2)
print(alist)

运行结果：

9、连接列表

• 使用 + 能够把两个列表拼接在一起。

此处的 + 结果会生成一个新的列表，而不会影响到旧列表的内容。

alist = [1, 2, 3, 4]
blist = [5,6,7]
print(alist + blist)

运行结果：

• 使用 extend 方法，相当于把一个列表拼接到另一个列表的后面。

a.extend(b)是把 b 中的内容拼接到 a 的末尾，不会修改 b，但是会修改 a。

alist = [1, 2, 3, 4]
blist = [5, 6, 7]
alist.extend(blist)
print(alist)
print(blist)

运行结果：

10、关于元组

元组的功能和列表相比，基本是一致的。

元组使用 ( ) 来表示。

atuple = ( )
atuple = tuple()

元组不能修改里面的元素，列表则可以修改里面的元素。

因此像读操作，比如访问下标、切片、遍历、in、index、+ 等，元组也是一样支持的。

但是像写操作，比如修改元素、新增元素、删除元素、extend 等，元组则不能支持。

另外，元组在 Python 中很多时候是默认的集合类型。例如，当一个函数返回多个值的时候。

def getPoint():
    return 10, 20

result = getPoint()
print(type(result))

运行结果：

此处的 result 的类型，其实就是元组。

问题来了，既然已经有了列表，为啥还需要有元组？

元组相比于列表来说，优势有两方面：

• 你有一个列表，现在需要调用一个函数进行一些处理。但是你又不是特别确认这个函数是否会把你的列表数据弄乱。那么这时候传一个元组就安全很多。
• 我们马上要讲的字典，是一个键值对结构。要求字典的键必须是 "可hash对象" (字典本质上也是一个hash表)。而一个可hash对象的前提就是不可变。因此元组可以作为字典的键，但是列表不行。

小结

列表和元组都是日常开发最常用到的类型。最核心的操作就是根据 [ ] 来按下标操作。

在需要表示一个 "序列" 的场景下，就可以考虑使用列表和元组。

如果元素不需要改变，则优先考虑元组。

如果元素需要改变，则优先考虑列表。