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新手上路必学的Python函数基础知识，全在这里了（多段代码举例）

發(fā)布時間：2025/3/15 python 19 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了新手上路必学的Python函数基础知识，全在这里了（多段代码举例）小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

導(dǎo)讀：函數(shù)是Python中最重要、最基礎(chǔ)的代碼組織和代碼復(fù)用方式。根據(jù)經(jīng)驗，如果你需要多次重復(fù)相同或類似的代碼，就非常值得寫一個可復(fù)用的函數(shù)。通過給一組Python語句一個函數(shù)名，形成的函數(shù)可以幫助你的代碼更加可讀。

函數(shù)聲明時使用def關(guān)鍵字，返回時使用return關(guān)鍵字：

def?my_function(x,?y,?z=1.5):??

if?z?>?1:??

????return?z?*?(x?+?y)??

else:??

????return?z?/?(x?+?y)??

有多條返回語句是沒有問題的。如果Python達(dá)到函數(shù)的尾部時仍然沒有遇到return語句，就會自動返回None。

每個函數(shù)都可以有位置參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)。關(guān)鍵字參數(shù)最常用于指定默認(rèn)值或可選參數(shù)。在前面的函數(shù)中，x和y是位置參數(shù)，z是關(guān)鍵字參數(shù)。這意味著函數(shù)可以通過以下任意一種方式進行調(diào)用：

my_function(5,?6,?z=0.7)??

my_function(3.14,?7,?3.5)??

my_function(10,?20)??

函數(shù)參數(shù)的主要限制是關(guān)鍵字參數(shù)必須跟在位置參數(shù)后(如果有的話)。你可以按照任意順序指定關(guān)鍵字參數(shù)；這可以讓你不必強行記住函數(shù)參數(shù)的順序，而只需用參數(shù)名指定。

也可以使用關(guān)鍵字參數(shù)向位置參數(shù)傳參。在前面的例子中，我們也可以這樣寫：

my_function(x=5,?y=6,?z=7)??

my_function(y=6,?x=5,?z=7)??

在部分場景中，這樣做有助于代碼可讀性

01 命名空間、作用域和本地函數(shù)

函數(shù)有兩種連接變量的方式：全局、本地。在Python中另一種更貼切地描述變量作用域的名稱是命名空間。在函數(shù)內(nèi)部，任意變量都是默認(rèn)分配到本地命名空間的。本地命名空間是在函數(shù)被調(diào)用時生成的，并立即由函數(shù)的參數(shù)填充。當(dāng)函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后，本地命名空間就會被銷毀(除了一些特殊情況)。考慮以下函數(shù)：

def?func():??

????a?=?[]??

????for?i?in?range(5):??

????????a.append(i)??

當(dāng)func()調(diào)用時，空的列表會被創(chuàng)建，五個元素被添加到列表，之后a會在函數(shù)退出時被銷毀。假設(shè)我們像下面這樣聲明a：

a?=?[]??

def?func():??

????for?i?in?range(5):??

????????a.append(i)??

在函數(shù)外部給變量賦值是可以的，但是那變量必須使用global關(guān)鍵字聲明為全局變量：

In?[168]:?a?=?None??

In?[169]:?def?bind_a_variable():??

.....:????????global?a??

.....:????????a?=?[]??

.....:????????bind_a_variable()??

.....:??

In?[170]:?print(a)??

[]??

我簡單的講下global關(guān)鍵字的用法。通常全局變量用來存儲系統(tǒng)中的某些狀態(tài)。如果你發(fā)現(xiàn)你大量使用了全局變量，可能表明你需要面向?qū)ο缶幊?使用類)

02 返回多個值

當(dāng)我在使用Java和C++編程后第一次使用Python編程時，我最喜歡的特性就是使用簡單語法就可以從函數(shù)中返回多個值。以下是代碼：

def?f():??

a?=?5??

b?=?6??

c?=?7??

return?a,?b,?c??

a,?b,?c?=?f()??

在數(shù)據(jù)分析和其他科研應(yīng)用，你可能會發(fā)現(xiàn)經(jīng)常需要返回多個值。這里實質(zhì)上是返回了一個對象，也就是元組，而元組之后又被拆包為多個結(jié)果變量。在前面的例子中，我們可以用下面的代碼代替：

return_value?=?f()??

在這個例子中，return_value是一個3個元素的元組。像之前那樣一次返回多個值還有一種潛在的、更有吸引力的實現(xiàn)：

def?f():??

a?=?5??

b?=?6??

c?=?7??

return?{'a'?:?a,?'b'?:?b,?'c'?:?c}??

具體用哪種技術(shù)取決于你需要做什么的事。

03 函數(shù)是對象

由于Python的函數(shù)是對象，很多在其他語言中比較難的構(gòu)造在Python中非常容易實現(xiàn)。假設(shè)我們正在做數(shù)據(jù)清洗，需要將一些變形應(yīng)用到下列字符串列表中:

In?[171]:?states?=?['?Alabama?',?'Georgia!',?'Georgia',?'georgia',?'FlOrIda',??

.....:?'south?carolina##',?'West?virginia?']??

任何處理過用戶提交數(shù)據(jù)的人都對這樣的數(shù)據(jù)感到凌亂。為了使這些數(shù)據(jù)整齊、可用于分析，有很多是事情需要去做：去除空格、移除標(biāo)點符號、調(diào)整適當(dāng)?shù)拇笮憽Ｒ环N方式是使用內(nèi)建的字符串方法，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)庫中的正則表達(dá)式模塊re：

import?re??

def?clean_strings(strings):??

????result?=?[]??

????for?value?in?strings:??

????????value?=?value.strip()??

????????value?=?re.sub('[!#?]',?'',?value)??

????????value?=?value.title()??

????????result.append(value)??

????return?result??

結(jié)果如下：

In?[173]:?clean_strings(states)??

Out[173]:??

['Alabama',??

'Georgia',??

'Florida',??

'South?Carolina',??

'West?Virginia']??

另一種會讓你覺得有用的實現(xiàn)就是將特定的列表操作應(yīng)用到某個字符串的集合上：

def?remove_punctuation(value):??

return?re.sub('[!#?]',?'',?value)??

clean_ops?=?[str.strip,?remove_punctuation,?str.title]??

def?clean_strings(strings,?ops):??

????result?=?[]??

????for?value?in?strings:??

????????for?function?in?ops:??

????????????value?=?function(value)??

????????result.append(value)??

????return?result?

結(jié)果如下：

In?[175]:?clean_strings(states,?clean_ops)??

Out[175]:??

['Alabama',??

'Georgia',??

'Florida',??

'South?Carolina',??

'West?Virginia']??

像這種更為函數(shù)化的模式可以使你在更高層次上方便地修改字符串變換方法。clean_strings函數(shù)現(xiàn)在也具有更強的復(fù)用性、通用性。

你可以將函數(shù)作為一個參數(shù)傳給其他的函數(shù)，比如內(nèi)建的map函數(shù)，可以將一個函數(shù)應(yīng)用到一個序列上：

In?[176]:?for?x?in?map(remove_punctuation,?states):??

.....:????????print(x)??

Alabama??

Georgia??

georgia??

FlOrIda??

south?carolina??

West?virginia??

04 匿名(Lambda)函數(shù)

Python支持所謂的匿名或lambda函數(shù)。匿名函數(shù)是一種通過單個語句生成函數(shù)的方式，其結(jié)果是返回值。匿名函數(shù)使用lambda關(guān)鍵字定義，該關(guān)鍵字僅表達(dá)“我們聲明一個匿名函數(shù)”的意思：

def?short_function(x):??

????return?x?*?2??

equiv_anon?=?lambda?x:?x?*?2??

匿名函數(shù)在數(shù)據(jù)分析中非常方便，因為在很多案例中數(shù)據(jù)變形函數(shù)都可以作為函數(shù)的參數(shù)。匿名函數(shù)代碼量小(也更為清晰)，將它作為參數(shù)進行傳值，比寫一個完整的函數(shù)或者將匿名函數(shù)賦值給局部變量更好。舉個例子，考慮下面的不佳示例：

def?apply_to_list(some_list,?f):??

????return?[f(x)?for?x?in?some_list]??

ints?=?[4,?0,?1,?5,?6]??

apply_to_list(ints,?lambda?x:?x?*?2)??

你也可以寫成[x * 2 for x in ints] ，但是在這里我們能夠簡單地將一個自定義操作符傳遞給apply_to_list函數(shù)。

另一個例子，假設(shè)你想要根據(jù)字符串中不同字母的數(shù)量對一個字符串集合進行排序：

In?[177]:?strings?=?['foo',?'card',?'bar',?'aaaa',?'abab']??

這里我們可以將一個匿名函數(shù)傳給列表的sort方法：

In?[178]:?strings.sort(key=lambda?x:?len(set(list(x))))??

In?[179]:?strings??

Out[179]:?['aaaa',?'foo',?'abab',?'bar',?'card']??

和def關(guān)鍵字聲明的函數(shù)不同，匿名函數(shù)對象自身并沒有一個顯式的__name__ 屬性，這是lambda函數(shù)被稱為匿名函數(shù)的一個原因。

05 柯里化：部分函數(shù)應(yīng)用

柯里化是計算機科學(xué)術(shù)語(以數(shù)學(xué)家Haskell Curry命名)，它表示通過部分參數(shù)應(yīng)用的方式從已有的函數(shù)中衍生出新的函數(shù)。例如，假設(shè)我們有一個不重要的函數(shù)，其功能是將兩個數(shù)加一起：

def?add_numbers(x,?y):??

return?x?+?y??

使用這個函數(shù)，我們可以衍生出一個只有一個變量的新函數(shù)，add_five，可以給參數(shù)加上5：

add_five?=?lambda?y:?add_numbers(5,?y)??

第二個參數(shù)對于函數(shù)add_numers就是柯里化了。這里并沒有什么神奇的地方，我們真正做的事只是定義了一個新函數(shù)，這個新函數(shù)調(diào)用了已經(jīng)存在的函數(shù)。內(nèi)建的functools模塊可以使用pratial函數(shù)簡化這種處理：

from?functools?import?partial??

add_five?=?partial(add_numbers,?5)??

06 生成器

通過一致的方式遍歷序列，例如列表中的對象或者文件中的一行行內(nèi)容，這是Python的一個重要特性。這個特性是通過迭代器協(xié)議來實現(xiàn)的，迭代器協(xié)議是一種令對象可遍歷的通用方式。例如，遍歷一個字典，獲得字典的鍵：

In?[180]:?some_dict?=?{'a':?1,?'b':?2,?'c':?3}??

In?[181]:?for?key?in?some_dict:??

.....:????????print(key)??

a???

b??

c??

當(dāng)你寫下for key in some_dict 的語句時，Python解釋器首先嘗試根據(jù)some_dict生成一個迭代器：

In?[182]:?dict_iterator?=?iter(some_dict)??

In?[183]:?dict_iterator??

Out[183]:?<dict_keyiterator?at?0x7fbbd5a9f908>??

迭代器就是一種用于在上下文中(比如for循環(huán))向Python解釋器生成對象的對象。大部分以列表或列表型對象為參數(shù)的方法都可以接收任意的迭代器對象。包括內(nèi)建方法比如min、max和sum，以及類型構(gòu)造函數(shù)比如list和tuple：

In?[184]:?list(dict_iterator)??

Out[184]:?['a',?'b',?'c']??

用迭代器構(gòu)造新的可遍歷對象是一種非常簡潔的方式。普通函數(shù)執(zhí)行并一次返回單個結(jié)果，而生成器則“惰性”地返回一個多結(jié)果序列，在每一個元素產(chǎn)生之后暫停，直到下一個請求。如需創(chuàng)建一個生成器，只需要在函數(shù)中將返回關(guān)鍵字return替換為yield關(guān)鍵字：

def?squares(n=10):??

print('Generating?squares?from?1?to?{0}'.format(n?**?2))??

for?i?in?range(1,?n?+?1):??

????yield?i?**?2??

當(dāng)你實際調(diào)用生成器時，代碼并不會立即執(zhí)行：

In?[186]:?gen?=?squares()??

In?[187]:?gen??

Out[187]:?<generator?object?squares?at?0x7fbbd5ab4570>??

直到你請求生成器中的元素時，它才會執(zhí)行它的代碼：

In?[188]:?for?x?in?gen:??

.....:?print(x,?end='?')??

Generating?squares?from?1?to?100??

1?4?9?16?25?36?49?64?81?100??

1. 生成器表達(dá)式

生成器表達(dá)式來創(chuàng)建生成器更為簡單。生成器表達(dá)式與列表、字典、集合的推導(dǎo)式很類似，創(chuàng)建一個生成器表達(dá)式，只需要將列表推導(dǎo)式的中括號替換為小括號即可：

In?[189]:?gen?=?(x?**?2?for?x?in?range(100))??

In?[190]:?gen??

Out[190]:?<generator?object?<genexpr>?at?0x7fbbd5ab29e8>??

上面的代碼與下面更為復(fù)雜的生成器是等價的：

def?_make_gen():??

for?x?in?range(100):??

????yield?x?**?2??

gen?=?_make_gen()??

在很多情況下，生成器表達(dá)式可以作為函數(shù)參數(shù)用于替代列表推導(dǎo)式：

In?[191]:?sum(x?**?2?for?x?in?range(100))??

Out[191]:?328350??

In?[192]:?dict((i,?i?**2)?for?i?in?range(5))??

Out[192]:?{0:?0,?1:?1,?2:?4,?3:?9,?4:?16}??

2. itertools模塊

標(biāo)準(zhǔn)庫中的itertools模塊是適用于大多數(shù)數(shù)據(jù)算法的生成器集合。例如，groupby可以根據(jù)任意的序列和一個函數(shù)，通過函數(shù)的返回值對序列中連續(xù)的元素進行分組，參見下面的例子：

In?[193]:?import?itertools??

In?[194]:?first_letter?=?lambda?x:?x[0]??

In?[195]:?names?=?['Alan',?'Adam',?'Wes',?'Will',?'Albert',?'Steven']??

In?[196]:?for?letter,?names?in?itertools.groupby(names,?first_letter):??

.....:????????print(letter,?list(names))?#?names是一個生成器??

A?['Alan',?'Adam']??

W?['Wes',?'Will']??

A?['Albert']??

S?['Steven']??

下表是一些我認(rèn)為經(jīng)常用到的itertools函數(shù)的列表。你可以通過查詢Python官方文檔來獲得更多關(guān)于內(nèi)建工具庫的信息。

函數(shù)	描述
combinations(iterable, ?k)	根據(jù)iterable參數(shù)中的所有元素生成一個包含所有可能K元組的序列，忽略元素的順序，也不進行替代(需要替代請參考函數(shù) combinations_with_replacement )
permutations(iterable, ?k)	根據(jù)itrable參數(shù)中的按順序生成包含所有可能K元組的序列
groupby(iterable[, ?keyfunc])	根據(jù)每一個獨一的Key生成 (key, sub-iterator) 元組
product(*iterables, ?repeat=1)	以元組的形式，根據(jù)輸入的可遍歷對象們生成笛卡爾積，與嵌套的for循環(huán)類似

07 錯誤和異常處理

優(yōu)雅地處理Python的錯誤或異常是構(gòu)建穩(wěn)定程序的重要組成部分。在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中，很多函數(shù)只能處理特定的輸入。例如，Python的float函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)字，但是對不正確的輸入會產(chǎn)生ValueError:

In?[197]:?float('1.2345')??

Out[197]:?1.2345??

In?[198]:?float('something')??

---------------------------------------------------------------------------??

ValueError?Traceback?(most?recent?call?last)??

<ipython-input-198-439904410854>?in?<module>()??

---->?1?float('something')??

ValueError:?could?not?convert?string?to?float:?'something'??

假設(shè)我們想要在float函數(shù)運行失敗時可以優(yōu)雅地返回輸入?yún)?shù)。我們可以通過將float函數(shù)寫入一個try/except代碼段來實現(xiàn)：

def?attempt_float(x):??

try:??

????return?float(x)??

except:??

????return?x??

如果float(x)執(zhí)行時拋出了異常，則代碼段中的except部分代碼將會被執(zhí)行：

In?[200]:?attempt_float('1.2345')??

Out[200]:?1.2345??

In?[201]:?attempt_float('something')??

Out[201]:?'something??

你可能會注意到，除了ValueError，float函數(shù)還會拋出其他的異常：

In?[202]:?float((1,?2))??

---------------------------------------------------------------------------??

TypeError?Traceback?(most?recent?call?last)??

<ipython-input-202-842079ebb635>?in?<module>()??

---->?1?float((1,?2))??

TypeError:?float()?argument?must?be?a?string?or?a?number,?not?'tuple'??

你可能只想處理ValueError，因為TypeError(輸入的不是字符串或數(shù)值)可能表明你的程序中有個合乎語法的錯誤。為了實現(xiàn)這個目的，在except后面寫下異常類型：

def?attempt_float(x):??

try:??

????return?float(x)??

except?ValueError:??

????return?x??

然后我們可以得到：

In?[204]:?attempt_float((1,?2))??

---------------------------------------------------------------------------??

TypeError?Traceback?(most?recent?call?last)??

<ipython-input-204-9bdfd730cead>?in?<module>()??

---->?1?attempt_float((1,?2))??

<ipython-input-203-3e06b8379b6b>?in?attempt_float(x)??

1?def?attempt_float(x):??

2?try:??

---->?3?return?float(x)??

4?except?ValueError:??

5?return?x??

TypeError:?float()?argument?must?be?a?string?or?a?number,?not?'tuple'??

你可以通過將多個異常類型寫成元組的方式同事捕獲多個異常(小括號是必不可少的)：

def?attempt_float(x):??

try:??

????return?float(x)??

except?(TypeError,?ValueError):??

????return?x??

某些情況下，你可能想要處理一個異常，但是你希望一部分代碼無論try代碼塊是否報錯都要執(zhí)行。為了實現(xiàn)這個目的，使用finally關(guān)鍵字：

f?=?open(path,?'w')??

try:??

????write_to_file(f)??

finally:??

????f.close()??

這樣，我們可以讓f在程序結(jié)束后總是關(guān)閉。類似的，你可以使用else來執(zhí)行當(dāng)try代碼塊成功執(zhí)行時才會執(zhí)行的代碼：

f?=?open(path,?'w')??

try:??

????write_to_file(f)??

except:??

????print('Failed')??

else:??

????print('Succeeded')??

finally:??

????f.close()??

IPython中的異常

如果當(dāng)你正在%run一個腳本或執(zhí)行任何語句報錯時，IPython將會默認(rèn)打印出完整的調(diào)用堆棧跟蹤(報錯追溯)，會將堆棧中每個錯誤點附近的幾行上下文代碼打印出：

In?[10]:?%run?examples/ipython_bug.py??

---------------------------------------------------------------------------??

AssertionError?Traceback?(most?recent?call?last)??

/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py?in?<module>()??

13?throws_an_exception()??

14??

--->?15?calling_things()??

/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py?in?calling_things()??

11?def?calling_things():??

12?works_fine()??

--->?13?throws_an_exception()??

14??

15?calling_things()??

/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py?in?throws_an_exception()??

7?a?=?5??

8?b?=?6??

---->?9?assert(a?+?b?==?10)??

10??

11?def?calling_things():??

AssertionError:??

比標(biāo)準(zhǔn)Python解釋器提供更多額外的上下文是IPython的一大進步(標(biāo)準(zhǔn)Python解釋器不提供任何額外的上下文)。你可以使用%xmode命令來控制上下文的數(shù)量，可以從Plain(普通)模式(與標(biāo)準(zhǔn)Python解釋器一致)切換到Verbose(復(fù)雜)模式(可以顯示函數(shù)的參數(shù)值以及更多有用信息)。

關(guān)于作者：韋斯·麥金尼（Wes McKinney）是流行的Python開源數(shù)據(jù)分析庫pandas的創(chuàng)始人。他是一名活躍的演講者，也是Python數(shù)據(jù)社區(qū)和Apache軟件基金會的Python/C++開源開發(fā)者。目前他在紐約從事軟件架構(gòu)師工作。

本文摘編自《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》（原書第2版），經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

延伸閱讀《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》

轉(zhuǎn)載請聯(lián)系微信：togo-maruko

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推薦語：適合剛學(xué)Python的數(shù)據(jù)分析師或剛學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)以及科學(xué)計算的Python編程者。閱讀本書可以獲得一份關(guān)于在Python下操作、處理、清洗、規(guī)整數(shù)據(jù)集的完整說明。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的新手上路必学的Python函数基础知识，全在这里了（多段代码举例）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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