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笨鸟编程-零基础入门Pyhton教程

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4.6. 定义函数

发布者: 三寸日光

我们可以定义一个函数用来生成任意上界的菲波那契数列:

>>> def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
...     """Print a Fibonacci series up to n."""
...     a, b = 0, 1
...     while a < n:
...         print a,
...         a, b = b, a+b
...
>>> # Now call the function we just defined:
... fib(2000)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

关键字 def 引入了一个函数 定义 。在其后必须跟有函数名和包括形式参数的圆括号。函数体语句从下一行开始,必须是缩进的。

函数体的第一行语句可以是可选的字符串文本,这个字符串是函数的文档字符串,或者称为 docstring 。 有些工具通过 docstrings 自动生成在线的或可打印的文档,或者让用户通过代码交互浏览;在你的代码中包含 docstrings 是一个好的实践,让它成为习惯吧。

函数 调用 会为函数局部变量生成一个新的符号表。 确切地说,所有函数中的变量赋值都是将值存储在局部符号表。 变量引用首先在局部符号表中查找,然后是包含函数的局部符号表,然后是全局符号表,最后是内置名字表。 因此,全局变量不能在函数中直接赋值(除非用 global 语句命名),尽管他们可以被引用。

函数引用的实际参数在函数调用时引入局部符号表,因此,实参总是 传值调用 (这里的  总是一个对象引用 ,而不是该对象的值)。一个函数被另一个函数调用时,一个新的局部符号表在调用过程中被创建。

一个函数定义会在当前符号表内引入函数名。 函数名指代的值(即函数体)存在一个被 Python 解释器认定为 用户自定义函数 的类型。 这个值可以赋予其他的名字(即变量名),然后它也可以被当做函数使用。 这可以作为通用的重命名机制:

>>> fib
<function fib at 10042ed0>
>>> f = fib
>>> f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

如果你使用过其他语言,你可能会反对说: fib 不是一个函数,而是一个方法,因为它并不返回任何值。 事实上,没有 return 语句的函数确实会返回一个值,虽然是一个相当令人厌烦的值(指 None )。 这个值被称为 None (这是一个内建名称)。 如果 None 值是唯一被书写的值,那么在写的时候通常会被解释器忽略(即不输出任何内容)。 如果你确实想看到这个值的输出内容,请使用 print:

>>> fib(0)
>>> print fib(0)
None

以下示例演示了如何从函数中返回一个包含菲波那契数列的数值链表,而不是打印它:

>>> def fib2(n): # return Fibonacci series up to n
...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
...     result = []
...     a, b = 0, 1
...     while a < n:
...         result.append(a)    # see below
...         a, b = b, a+b
...     return result
...
>>> f100 = fib2(100)    # call it
>>> f100                # write the result
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

和以前一样,这个例子演示了一些新的 Python 功能:

  • return 语句从函数中返回一个值,不带表达式的 return 返回 None 。过程结束后也会返回 None 。
  • 语句 result.append(b) 称为链表对象 result 的一个 方法 ( method )。方法是一个“属于”某个对象的函数,它被命名为 obj.methodename ,这里的 obj 是某个对象(可能是一个表达式), methodename 是某个在该对象类型定义中的方法的命名。不同的类型定义不同的方法。不同类型可能有同样名字的方法,但不会混淆。。示例中演示的 append() 方法由链表对象定义,它向链表中加入一个新元素。在示例中它等同于 result = result + [b] ,不过效率更高。

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