python函数方法

‘壹’ python如何在命令行定义函数

Python在命令行定义函数的方法如下：
打开电脑运行窗体，输入cmd,点击确定
命令行窗口，输入python,进入python命令行，编写函数后，敲两次回车，即定义好了函数
测试函数可以正常使用
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‘贰’ python中count函数怎么用

统计列表中字符的出现频率
inp_lst = ['Apple','Banana','Apple','Grapes','Jackfruit','Apple']

lst_cnt = inp_lst.count('Apple')
print(lst_cnt)

‘叁’ python中的函数是什么

Python3 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

• 函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。

• 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。

• 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

• 函数内容以冒号:起始，并且缩进。

• return [表达式]结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的 return 相当于返回 None。



语法

Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

• def 函数名（参数列表）:


• 函数体



默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

让我们使用函数来输出"Hello World！"：

#!/usr/bin/python3

defhello():
print("Hello World!")

hello()


更复杂点的应用，函数中带上参数变量:

实例(Python 3.0+)

比较两个数，并返回较大的数:

#!/usr/bin/python3
def max(a, b): if a > b: return a
else: return b
a = 4b = 5print(max(a, b))

以上实例输出结果：

• 5



实例(Python 3.0+)

计算面积函数:

#!/usr/bin/python3
# 计算面积函数def area(width, height): return width * height
def print_welcome(name): print("Welcome", name)
print_welcome("Runoob")w = 4h = 5print("width =", w, " height =", h, " area =", area(w, h))

以上实例输出结果：

• Welcome Runoobwidth = 4 height = 5 area = 20



函数调用

定义一个函数：给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。

这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从 Python 命令提示符执行。

如下实例调用了printme()函数：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
# 定义函数def printme( str ): # 打印任何传入的字符串
print (str)
return
# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果：

• 我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数



参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

• a=[1,2,3]a="Runoob"



以上代码中，[1,2,3]是 List 类型，"Runoob"是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

• 不可变类型：变量赋值a=5后再赋值a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变 a 的值，相当于新生成了 a。

• 可变类型：变量赋值la=[1,2,3,4]后再赋值la[2]=5则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

• 不可变类型：类似 C++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如 fun(a)，传递的只是 a 的值，没有影响 a 对象本身。如果在 fun(a)）内部修改 a 的值，则是新生成来一个 a。

• 可变类型：类似 C++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun(la)，则是将 la 真正的传过去，修改后 fun 外部的 la 也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

通过id()函数来查看内存地址变化：

实例(Python 3.0+)

def change(a): print(id(a)) # 指向的是同一个对象
a=10
print(id(a)) # 一个新对象
a=1print(id(a))change(a)

以上实例输出结果为：




可以看见在调用函数前后，形参和实参指向的是同一个对象（对象 id 相同），在函数内部修改形参后，形参指向的是不同的 id。

传可变对象实例

可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明def changeme( mylist ): "修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print ("函数内取值: ", mylist)
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print ("函数外取值: ", mylist)

传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下：

• 函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]



参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

• 必需参数

• 关键字参数

• 默认参数

• 不定长参数

必需参数

必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用 printme() 函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print (str)
return
# 调用 printme 函数，不加参数会报错printme()

以上实例输出结果：

• Traceback (most recent call last):


• File "test.py", line 10, in <mole>


• printme()TypeError: printme() missing 1 required positional argument: 'str'



关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print (str)
return
#调用printme函数printme( str = "菜鸟教程")

以上实例输出结果：

• 菜鸟教程



以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
#可写函数说明def printinfo( name, age ): "打印任何传入的字符串"
print ("名字: ", name)
print ("年龄: ", age)
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="runoob" )

以上实例输出结果：

• 名字: runoob年龄: 50



默认参数

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ): "打印任何传入的字符串"
print ("名字: ", name)
print ("年龄: ", age)
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="runoob" )print ("------------------------")printinfo( name="runoob" )

以上实例输出结果：

• 名字: runoob年龄: 50------------------------名字: runoob年龄: 35



不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

• def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):


• "函数_文档字符串"


• function_suite return [expression]



加了星号*的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ): "打印任何传入的参数"
print ("输出: ")
print (arg1)
print (vartuple)
# 调用printinfo 函数printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

• 输出: 70(60, 50)


• 如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。如下实例：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ): "打印任何传入的参数"
print ("输出: ")
print (arg1)
for var in vartuple: print (var)
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

• 输出:10输出:706050



还有一种就是参数带两个星号**基本语法如下：

• def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):


• "函数_文档字符串"


• function_suite return [expression]



加了两个星号**的参数会以字典的形式导入。

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明def printinfo( arg1, **vardict ): "打印任何传入的参数"
print ("输出: ")
print (arg1)
print (vardict)
# 调用printinfo 函数printinfo(1, a=2,b=3)

以上实例输出结果：

• 输出: 1{'a': 2, 'b': 3}



声明函数时，参数中星号*可以单独出现，例如:

• def f(a,b,*,c):


• return a+b+c



如果单独出现星号*后的参数必须用关键字传入。

• >>> def f(a,b,*,c):... return a+b+c... >>> f(1,2,3) # 报错Traceback (most recent call last):


• File "<stdin>", line 1, in <mole>TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given>>> f(1,2,c=3) # 正常6>>>



匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

• lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。

• lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

• lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

• 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

• lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression



如下实例：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))

以上实例输出结果：

• 相加后的值为 : 30相加后的值为 : 40



return语句

return [表达式]语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): # 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print ("函数内 : ", total)
return total
# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )print ("函数外 : ", total)

以上实例输出结果：

• 函数内 : 30函数外 : 30



强制位置参数

Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式。

• 在以下的例子中，形参 a 和 b 必须使用指定位置参数，c 或 d 可以是位置形参或关键字形参，而 e 或 f 要求为关键字形参:def f(a, b, /, c, d, *, e, f):


• print(a, b, c, d, e, f)



以下使用方法是正确的:

• f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)



以下使用方法会发生错误:

• f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60) # b 不能使用关键字参数的形式f(10, 20, 30, 40, 50, f=60) # e 必须使用关键字参数的形式

‘肆’ python的高级特征及用法介绍

【导读】Python 是一种美丽的语言，它简单易用却非常强大。任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目，并在
stackoverflow 上寻找某个问题的答案，然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python
功能，下面就给大家进行python的高级特征及用法介绍。

1、Map 函数

Map() 是一种内置的 Python
函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。

2、Lambda 函数

Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。

Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名。这是因为 lambda
函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数。

lambda 函数可以使用任意数量的参数，但表达式只能有一个。

3、Generator 函数

Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for
循环，它节省了很多内存。

4、Filter 函数

filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回
True 的元素。

5、Itertools 模块

Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句(包括列表、元组和字典)中使用的数据类型。

使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。

以上就是python的高级特征及用法介绍，希望对于大家的python学习能有所帮助，想要学习更多的python高级技能，希望大家持续关注!

‘伍’ Python 里面的 函数 和 方法 怎么区分

在Python里，函数在很多时候就叫方法，比如在类里面定义函数，其实就是类的方法。

还有自定义函数，其实也可以称做自定义方法。

不用太在意称呼，没什么区别，你知道别人说方法其实就是函数就行。反之亦然

‘陆’ Python中定义函数的使用方法

4.6. 定义函数
我们可以创建一个用来生成指定边界的斐波那契数列的函数:
>>> 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, end=' ')
... a, b = b, a+b
... print()
...
>>> # 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。（更多关于 docstrings 的信息请参考 文档字符串） 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。确切的说，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 值 总是一个对象 引用 ，而不是该对象的值）。[1] 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）有一个被 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），然后它也可以被当作函数使用。这可以作为通用的重命名机制:
>>> fib
>>> 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() 函数:

‘柒’ Python中字典的内建函数用法是什么

字典内置函数&方法
Python字典包含了以下内置函数：
1 cmp(dict1, dict2)
比较两个字典元素。
2 len(dict)
计算字典元素个数，即键的总数。
3 str(dict)
输出字典可打印的字符串表示。
4 type(variable)
返回输入的变量类型，如果变量是字典就返回字典类型。

‘捌’ python回调函数的使用方法

python回调函数的使用方法
在计算机程序设计中，回调函数，或简称回调（Callback），是指通过函数参数传递到其它代码的，某一块可执行代码的引用。这一设计允许了底层代码调用在高层定义的子程序
有两种类型的回调函数：

那么，在python中如何实现回调函数呢，看代码：
代码如下:

def my_callback(input):
print "function my_callback was called with %s input" % (input,)

def caller(input, func):
func(input)

for i in range(5):
caller(i, my_callback)

‘玖’ python 方法和函数的区别

在Python中，对这两个东西有明确的规定：
函数function —— A series of statements which returns some value to a caller. It can also be passed zero or more arguments which may be used in the execution of the body.

方法method —— A function which is defined inside a class body. If called as an attribute of an instance of that class, the method will get the instance object as its first argument (which is usually called self).
从定义的角度上看，我们知道函数(function)就相当于一个数学公式，它理论上不与其它东西关系，它只需要相关的参数就可以。所以普通的在mole中定义的称谓函数是很有道理的。
那么方法的意思就很明确了，它是与某个对象相互关联的，也就是说它的实现与某个对象有关联关系。这就是方法。虽然它的定义方式和函数是一样的。也就是说，在Class定义的函数就是方法。
从上面的角度看似乎很有道理。

>>> def fun():
pass
>>> type(fun)
<class 'function'> #没有问题

>>> class Cla():
def fun():
pass
@classmethod
def fun1(cls):
pass
@staticmethod
def fun2():
pass
>>> i=Cla()
>>> Cla.fun.__class__
<class 'function'> #为什么还是函数
>>> i.fun.__class__ #这个还像话
<class 'method'>
>>> type(Cla.fun1)
<class 'method'>#这里又是方法
>>> type(i.fun1)
<class 'method'>＃这里仍然是方法
>>> type(Cla.fun2)
<class 'function'>＃这里却是函数
>>> type(i.fun2)
<class 'function'>＃这里却是函数
事实上，上面的结果是可以解释的：
1，普通方法（老版中直接就是"instancemethod"）在mole中与在Class中定义的普通函数，从其本身而言是没有什么区别的，他们都是对象函数属性。 之所以会被说在Class中的定义的函数被称为方法，是因为它本来就是面向将来的实例对象的，其实他们就是实例方法，这些方法是与实例相联系的（从实例出发访问该函数会自动赋值）。所以你从Class访问仍然是一个函数
2，类方法（"classmethod"），因为类同样是对象，所以如果函数与类进行联系了话（与实例方法一样的模式）那么就能够这么说了！
3，静态方法，虽然定义在内部，并且也较方法，但是却不与任何对象联系，与从类访问方法是一样的，他们仍然是函数。
这样看来上面的定义可以改改了：
函数的定义自然不变。
方法的定义可以是这样的，与某个对象进行绑定使用的函数。注意哦。绑定不是指" . "这个符号，这个符号说实在的只有域名的作用。绑定在这里是指，会默认赋值该绑定的对象。

‘拾’ python中如何调用写文件函数

python中调用写文件函数的方法：

使用“open(‘文件路径’, ‘w’)”语句就可以打开文件了，然后用“write(内容)”函数就可以将文件写入进去了

示例代码如下：

执行结果如下：

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