微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

实例讲解Python中函数的调用与定义

调用函数

#!/usr/bin/env python3 
# -*- coding: utf-8 -*- 
 
# 函数调用 
>>> abs(100) 
100 
>>> abs(-110) 
110 
>>> abs(12.34) 
12.34 
>>> abs(1,2) 
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>",line 1,in <module> 
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given) 
>>> abs('a') 
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>",in <module> 
TypeError: bad operand type for abs(): 'str' 
>>> max(1,2) 
2 
>>> max(2,3,1,-5) 
3 
>>> int('123') 
123 
>>> int(12.34) 
12 
>>> str(1.23) 
'1.23' 
>>> str(100) 
'100' 
>>> bool(1) 
True 
>>> bool('') 
False 
>>> a = abs # 变量a指向abs函数,相当于引用 
>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数 
1 
 
>>> n1 = 255 
>>> n2 = 1000 
>>> print(hex(n1)) 
0xff 
>>> print(hex(n2)) 
0x3e8 

定义函数

#!/usr/bin/env python3 
# -*- coding: utf-8 -*- 
 
#函数定义 
def myAbs(x): 
 if x >= 0: 
  return x 
 else: 
  return -x 
 
a = 10 
myAbs(a) 
 
def nop(): # 空函数 
 pass 

pass语句什么都不做 。
实际上pass可以用来作为占位符,比如现在还没想好怎么写函数代码,就可以先写一个pass,让代码运行起来。  
  

if age >= 18: 
 pass 
#缺少了pass,代码就会有语法错误 
>>> if age >= 18: 
... 
 File "<stdin>",line 2 
 
 ^ 
IndentationError: expected an indented block 
 
>>> myAbs(1,in <module> 
TypeError: myAbs() takes 1 positional argument but 2 were given 
>>> myAbs('A') 
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>",in <module> 
 File "<stdin>",line 2,in myAbs 
TypeError: unorderable types: str() >= int() 
>>> abs('A') 
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>",in <module> 
TypeError: bad operand type for abs(): 'str' 
 
def myAbs(x): 
 if not isinstance(x,(int,float)): 
  raise TypeError('bad operand type') 
 if x >= 0: 
  return x 
 else: 
  return -x 
 
>>> myAbs('A') 
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>",line 3,in myAbs 
TypeError: bad operand type 

 
返回两个值?  

import math 
def move(x,y,step,angle = 0): 
 nx = x + step * math.cos(angle) 
 ny = y - step * math.sin(angle) 
 return nx,ny 
 
>>> x,y = move(100,100,60,math.pi / 6) 
>>> print(x,y) 
151.96152422706632 70.0 

 
其实上面只是一种假象,Python函数返回的仍然是单一值 。

>>> r = move(100,math.pi / 6) 
>>> print(r) 
(151.96152422706632,70.0) 

实际上返回的是一个tuple! 
但是,语法上,返回一个tuple可以省略括号,  而多个变量可以同时接受一个tuple,按位置赋给对应的值。 
所以,Python的函数返回多值实际就是返回一个tuple,但是写起来更方便。  
  函数执行完毕也没有return语句时,自动return None。 
 
练习  :

import math 
def quadratic(a,b,c): 
 x1 = (-b + math.sqrt(b * b - 4 * a * c)) / (2 * a) 
 x2 = (-b - math.sqrt(b * b - 4 * a * c)) / (2 * a) 
 return x1,x2 
 
x1,x2 = quadratic(2,5,1) 
print(x1,x2) 
 
>>> import math 
>>> def quadratic(a,c): 
...  x1 = (-b + math.sqrt(b * b - 4 * a * c)) / (2 * a) 
...  x2 = (-b - math.sqrt(b * b - 4 * a * c)) / (2 * a) 
...  return x1,x2 
... 
>>> x1,1) 
>>> print(x1,x2) 
-0.21922359359558485 -2.2807764064044154

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


使用爬虫利器 Playwright,轻松爬取抖查查数据 我们先分析登录的接口,其中 url 有一些非业务参数:ts、he、sign、secret。 然后根据这些参数作为关键词,定位到相关的 js 代码。 最后,逐步进行代码的跟踪,发现大部分的代码被混淆加密了。 花费了大半天,来还原这些混淆加密的代码
轻松爬取灰豚数据的抖音商品数据 调用两次登录接口实现模拟登录 我们分析登录接口,发现调用了两次不同的接口;而且,需要先调用 https://login.huitun.com/weChat/userLogin,然后再调用 https://dyapi.huitun.com/userLogin 接口。 登
成功绕过阿里无痕验证码,一键爬取飞瓜数据 飞瓜数据的登录接口,接入了阿里云的无痕验证码;通过接口方式模拟登录,难度比较高。所以,我们使用自动化的方式来实现模拟登录,并且获取到 cookie 数据。 [阿里无痕验证码] https://help.aliyun.com/document_detail/1
一文教你从零开始入门蝉妈妈数据爬取,成功逆向破解数据加密算法 通过接口进行模拟登录 我们先通过正常登录的方式,分析对应的登录接口。通过 F12 打开谷歌浏览器的调试面板,可以看到登录需要传递的一些参数;其中看到密码是被加密了。 不过我们通过经验可以大概猜测一下,应该是通过 md5 算法加密了。 接下
抽丝剥茧成功破解红人点集的签名加密算法 抽丝剥茧破解登录签名算法,成功实现模拟登录 headers = {} phone_num = &quot;xxxx&quot; password = &quot;xxxx&quot; md5_hash = hashlib.md5() md5_hash.upda
轻松绕过 Graphql 接口爬取有米有数的商品数据 有米有数数据的 API 接口,使用的是一种 API 查询语言 graphql。所有的 API 只有一个入口,具体的操作隐藏在请求数据体里面传输。 模拟登录,获取 sessionId 调用登录接口,进行模拟登录。 cookies = {} head
我最近重新拾起了计算机视觉,借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo,额外定制了一些内容,原本想打包成exe然后发给朋友,不过在这当中遇到了许多小问题,都解决了,记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning,跟d
说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,
记得大一学Python的时候,有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写,就琢磨了一个偷懒的好办法,用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码(偷懒)。以下是判断整数和复数的两段小代码: 相信看到这里,你也有所顿悟,能拓展出更多有意思的方法~
文章目录 3 直方图Histogramplot1. 基本直方图的绘制 Basic histogram2. 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram3. 带箱形图的直方图 Histogram with a boxplot on t