09 不可或缺的自定义函数
你好，我是景霄。
实际工作生活中，我曾见到不少初学者编写的Python程序，他们长达几百行的代码中，却没有一个函数，通通按顺序堆到一块儿，不仅让人读起来费时费力，往往也是错误连连。
一个规范的值得借鉴的Python程序，除非代码量很少（比如10行、20行以下），基本都应该由多个函数组成，这样的代码才更加模块化、规范化。
函数是Python程序中不可或缺的一部分。事实上，在前面的学习中，我们已经用到了很多Python的内置函数，比如sorted()表示对一个集合序列排序，len()表示返回一个集合序列的长度大小等等。这节课，我们主要来学习Python的自定义函数。
函数基础
那么，到底什么是函数，如何在Python程序中定义函数呢？
说白了，函数就是为了实现某一功能的代码段，只要写好以后，就可以重复利用。我们先来看下面一个简单的例子:
def my_func(message):
print('Got a message: {}'.format(message))
# 调用函数 my_func()
my_func('Hello World')
# 输出
Got a message: Hello World
其中：
- def是函数的声明；
- my_func是函数的名称；
- 括号里面的message则是函数的参数；
- 而print那行则是函数的主体部分，可以执行相应的语句；
- 在函数最后，你可以返回调用结果（return或yield），也可以不返回。
总结一下，大概是下面的这种形式：
和其他需要编译的语言（比如C语言）不一样的是，def是可执行语句，这意味着函数直到被调用前，都是不存在的。当程序调用函数时，def语句才会创建一个新的函数对象，并赋予其名字。
我们一起来看几个例子，加深你对函数的印象：
这里，我们定义了my_sum()这个函数，它有两个参数a和b，作用是相加；随后，调用my_sum()函数，分别把3和5赋于a和b；最后，返回其相加的值，赋于变量result，并输出得到8。
再来看一个例子：
def find_largest_element(l):
if not isinstance(l, list):
print('input is not type of list')
return
if len(l) == 0:
print('empty input')
return
largest_element = l[0]
for item in l:
if item > largest_element:
largest_element = item
print('largest element is: {}'.format(largest_element))
find_largest_element([8, 1,-3, 2, 0])
# 输出
largest element is: 8
这个例子中，我们定义了函数find_largest_element，作用是遍历输入的列表，找出最大的值并打印。因此，当我们调用它，并传递列表 [8, 1, -3, 2, 0] 作为参数时，程序就会输出 largest element is: 8。
需要注意，主程序调用函数时，必须保证这个函数此前已经定义过，不然就会报错，比如：
my_func('hello world')
def my_func(message):
print('Got a message: {}'.format(message))
# 输出
NameError: name 'my_func' is not defined
但是，如果我们在函数内部调用其他函数，函数间哪个声明在前、哪个在后就无所谓，因为def是可执行语句，函数在调用之前都不存在，我们只需保证调用时，所需的函数都已经声明定义：
def my_func(message):
my_sub_func(message) # 调用my_sub_func()在其声明之前不影响程序执行
def my_sub_func(message):
print('Got a message: {}'.format(message))
my_func('hello world')
# 输出
Got a message: hello world
另外，Python函数的参数可以设定默认值，比如下面这样的写法：
这样，在调用函数func()时，如果参数param没有传入，则参数默认为0；而如果传入了参数param，其就会覆盖默认值。
前面说过，Python和其他语言相比的一大特点是，Python是dynamically typed的，可以接受任何数据类型（整型，浮点，字符串等等）。对函数参数来说，这一点同样适用。比如还是刚刚的my_sum函数，我们也可以把列表作为参数来传递，表示将两个列表相连接：
同样，也可以把字符串作为参数传递，表示字符串的合并拼接：
当然，如果两个参数的数据类型不同，比如一个是列表、一个是字符串，两者无法相加，那就会报错：
我们可以看到，Python不用考虑输入的数据类型，而是将其交给具体的代码去判断执行，同样的一个函数（比如这边的相加函数my_sum()），可以同时应用在整型、列表、字符串等等的操作中。
在编程语言中，我们把这种行为称为多态。这也是Python和其他语言，比如Java、C等很大的一个不同点。当然，Python这种方便的特性，在实际使用中也会带来诸多问题。因此，必要时请你在开头加上数据的类型检查。
Python函数的另一大特性，是Python支持函数的嵌套。所谓的函数嵌套，就是指函数里面又有函数，比如：
这里函数f1()的内部，又定义了函数f2()。在调用函数f1()时，会先打印字符串'hello'，然后f1()内部再调用f2()，打印字符串'world'。你也许会问，为什么需要函数嵌套？这样做有什么好处呢？
其实，函数的嵌套，主要有下面两个方面的作用。
第一，函数的嵌套能够保证内部函数的隐私。内部函数只能被外部函数所调用和访问，不会暴露在全局作用域，因此，如果你的函数内部有一些隐私数据（比如数据库的用户、密码等），不想暴露在外，那你就可以使用函数的的嵌套，将其封装在内部函数中，只通过外部函数来访问。比如：
def connect_DB():
def get_DB_configuration():
...
return host, username, password
conn = connector.connect(get_DB_configuration())
return conn
这里的函数get_DB_configuration，便是内部函数，它无法在connect_DB()函数以外被单独调用。也就是说，下面这样的外部直接调用是错误的：
我们只能通过调用外部函数connect_DB()来访问它，这样一来，程序的安全性便有了很大的提高。
第二，合理的使用函数嵌套，能够提高程序的运行效率。我们来看下面这个例子：
def factorial(input):
# validation check
if not isinstance(input, int):
raise Exception('input must be an integer.')
if input < 0:
raise Exception('input must be greater or equal to 0' )
...
def inner_factorial(input):
if input <= 1:
return 1
return input * inner_factorial(input-1)
return inner_factorial(input)
print(factorial(5))
这里，我们使用递归的方式计算一个数的阶乘。因为在计算之前，需要检查输入是否合法，所以我写成了函数嵌套的形式，这样一来，输入是否合法就只用检查一次。而如果我们不使用函数嵌套，那么每调用一次递归便会检查一次，这是没有必要的，也会降低程序的运行效率。
实际工作中，如果你遇到相似的情况，输入检查不是很快，还会耗费一定的资源，那么运用函数的嵌套就十分必要了。
函数变量作用域
Python函数中变量的作用域和其他语言类似。如果变量是在函数内部定义的，就称为局部变量，只在函数内部有效。一旦函数执行完毕，局部变量就会被回收，无法访问，比如下面的例子：
我们在函数内部定义了file这个变量，这个变量只在read_text_from_file这个函数里有效，在函数外部则无法访问。
相对应的，全局变量则是定义在整个文件层次上的，比如下面这段代码：
MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):
if value < MIN_VALUE or value > MAX_VALUE:
raise Exception('validation check fails')
这里的MIN_VALUE和MAX_VALUE就是全局变量，可以在文件内的任何地方被访问，当然在函数内部也是可以的。不过，我们不能在函数内部随意改变全局变量的值。比如，下面的写法就是错误的：
MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):
...
MIN_VALUE += 1
...
validation_check(5)
如果运行这段代码，程序便会报错：
这是因为，Python的解释器会默认函数内部的变量为局部变量，但是又发现局部变量MIN_VALUE并没有声明，因此就无法执行相关操作。所以，如果我们一定要在函数内部改变全局变量的值，就必须加上global这个声明：
MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):
global MIN_VALUE
...
MIN_VALUE += 1
...
validation_check(5)
这里的global关键字，并不表示重新创建了一个全局变量MIN_VALUE，而是告诉Python解释器，函数内部的变量MIN_VALUE，就是之前定义的全局变量，并不是新的全局变量，也不是局部变量。这样，程序就可以在函数内部访问全局变量，并修改它的值了。
另外，如果遇到函数内部局部变量和全局变量同名的情况，那么在函数内部，局部变量会覆盖全局变量，比如下面这种：
在函数validation_check()内部，我们定义了和全局变量同名的局部变量MIN_VALUE，那么，MIN_VALUE在函数内部的值，就应该是3而不是1了。
类似的，对于嵌套函数来说，内部函数可以访问外部函数定义的变量，但是无法修改，若要修改，必须加上nonlocal这个关键字：
def outer():
x = "local"
def inner():
nonlocal x # nonlocal关键字表示这里的x就是外部函数outer定义的变量x
x = 'nonlocal'
print("inner:", x)
inner()
print("outer:", x)
outer()
# 输出
inner: nonlocal
outer: nonlocal
如果不加上nonlocal这个关键字，而内部函数的变量又和外部函数变量同名，那么同样的，内部函数变量会覆盖外部函数的变量。
def outer():
x = "local"
def inner():
x = 'nonlocal' # 这里的x是inner这个函数的局部变量
print("inner:", x)
inner()
print("outer:", x)
outer()
# 输出
inner: nonlocal
outer: local
闭包
这节课的第三个重点，我想再来介绍一下闭包（closure）。闭包其实和刚刚讲的嵌套函数类似，不同的是，这里外部函数返回的是一个函数，而不是一个具体的值。返回的函数通常赋于一个变量，这个变量可以在后面被继续执行调用。
举个例子你就更容易理解了。比如，我们想计算一个数的n次幂，用闭包可以写成下面的代码：
def nth_power(exponent):
def exponent_of(base):
return base ** exponent
return exponent_of # 返回值是exponent_of函数
square = nth_power(2) # 计算一个数的平方
cube = nth_power(3) # 计算一个数的立方
square
# 输出
<function __main__.nth_power.<locals>.exponent(base)>
cube
# 输出
<function __main__.nth_power.<locals>.exponent(base)>
print(square(2)) # 计算2的平方
print(cube(2)) # 计算2的立方
# 输出
4 # 2^2
8 # 2^3
这里外部函数nth_power()返回值，是函数exponent_of()，而不是一个具体的数值。需要注意的是，在执行完square = nth_power(2)和cube = nth_power(3)后，外部函数nth_power()的参数exponent，仍然会被内部函数exponent_of()记住。这样，之后我们调用square(2)或者cube(2)时，程序就能顺利地输出结果，而不会报错说参数exponent没有定义了。
看到这里，你也许会思考，为什么要闭包呢？上面的程序，我也可以写成下面的形式啊！
确实可以，不过，要知道，使用闭包的一个原因，是让程序变得更简洁易读。设想一下，比如你需要计算很多个数的平方，那么你觉得写成下面哪一种形式更好呢？
# 不适用闭包
res1 = nth_power_rewrite(base1, 2)
res2 = nth_power_rewrite(base2, 2)
res3 = nth_power_rewrite(base3, 2)
...
# 使用闭包
square = nth_power(2)
res1 = square(base1)
res2 = square(base2)
res3 = square(base3)
...
显然是第二种，是不是？首先直观来看，第二种形式，让你每次调用函数都可以少输入一个参数，表达更为简洁。
其次，和上面讲到的嵌套函数优点类似，函数开头需要做一些额外工作，而你又需要多次调用这个函数时，将那些额外工作的代码放在外部函数，就可以减少多次调用导致的不必要的开销，提高程序的运行效率。
另外还有一点，我们后面会讲到，闭包常常和装饰器（decorator）一起使用。
总结
这节课，我们一起学习了Python函数的概念及其应用，有这么几点你需要注意:
- Python中函数的参数可以接受任意的数据类型，使用起来需要注意，必要时请在函数开头加入数据类型的检查；
- 和其他语言不同，Python中函数的参数可以设定默认值；
- 嵌套函数的使用，能保证数据的隐私性，提高程序运行效率；
- 合理地使用闭包，则可以简化程序的复杂度，提高可读性。
思考题
最后给你留一道思考题。在实际的学习工作中，你遇到过哪些使用嵌套函数或者是闭包的例子呢？欢迎在下方留言，与我讨论，也欢迎你把这篇文章分享给你的同事、朋友。
- William 👍（10） 💬（1）
快排封装，增加index参数会用到嵌套。 ```python def quickSort(arr): def partition(arr, left, right): pivot = arr[left] while left < right: while left < right and arr[right] > pivot: right -= 1 if left < right: arr[left] = arr[right] while left < right and arr[left] < pivot: left += 1 if left < right: arr[right] = arr[left] arr[left] = pivot return left def innerQuickSort(arr, left, right): stack = [] stack.append(left) stack.append(right) while len(stack) > 0: right = stack.pop() left = stack.pop() pivotIndex = partition(arr, left, right) if pivotIndex + 1 < right: stack.append(pivotIndex+1) stack.append(right) if left + 1 < pivotIndex: stack.append(left) stack.append(pivotIndex - 1) innerQuickSort(arr, 0, len(arr)-1) arr = [394, 129, 11, 39, 28] quickSort(arr) print(arr) ```
2019-05-29 - Geek_7777 👍（7） 💬（3）
闭包，调用square(2)，这个参数2为啥能传给base，不太懂请教下
2020-02-16 - 路伴友行 👍（6） 💬（1）
顺便我想多问一句，在Python里是不推荐使用递归的，是因为Python没有对递归做优化，那使用 yield from 来代替递归会不会好些呢？ 其实我上一个例子就是一个尝试，我之前只尝试过打印栈信息，只看到有2层，就是不清楚有些其他什么弊端。
2019-05-29 - JOKERBAI 👍（6） 💬（4）
老师，您说的“函数的调用和声明哪个在前哪个在后是无所谓的。”请问这句话怎么理解呢？ 如下是会报异常NameError: name 'f' is not defined： f() def f(): print("test")
2019-05-29 - Vincent 👍（6） 💬（1）
关于嵌套函数：“我们只能通过调用外部函数 connect_DB() 来访问它，这样一来，程序的安全性便有了很大的提高。” 这个怎么就安全了呢？这个安全指的是什么安全呢？
2019-05-29 - Gfcn 👍（5） 💬（1）
没想到连闭包都讲，真的是干货满满，32个赞
2019-09-30 - SCAR 👍（2） 💬（1）
老师函数嵌套的作用二的例子，如果是在大量的调用函数时，可能还是分开检查和递归比较好，因为嵌套内函数是函数的一个local变量，在大量调用函数的时候，local变量是不断产生和销毁的，这会非常费时间，它可能会反噬掉一次类型检查节省下来的时间。看下面我贴出的计算1百万次100阶乘的时间，所以还是要根据具体情况来定，当然大部分时候函数不会这么大量调用。 def factorial(input): # validation check if not isinstance(input, int): raise Exception('input must be an integer.') if input < 0: raise Exception('input must be greater or equal to 0' ) ... def inner_factorial(input): if input <= 1: return 1 return input * inner_factorial(input-1) return inner_factorial(input) def factorial_1(input): # validation check if not isinstance(input, int): raise Exception('input must be an integer.') if input < 0: raise Exception('input must be greater or equal to 0' ) def inner_factorial_1(input): if input <= 1: return 1 return input*inner_factorial_1(input-1) %%time for i in range(1000000): factorial(100) CPU times: user 21.6 s, sys: 11.6 ms, total: 21.6 s Wall time: 21.7 s %%time for i in range(1000000): factorial_1(100) inner_factorial_1(100) CPU times: user 19.7 s, sys: 12 ms, total: 19.7 s Wall time: 19.7 s
2019-05-29 - MickeyW 👍（1） 💬（1）
python里的闭包也会跟javaScript里的闭包一样，有内存得不到释放的问题么？
2019-12-28 - Geek_5c241c 👍（1） 💬（1）
MIN_VALUE = 1 MAX_VALUE = 10 def validation_check(value): MIN_VALUE = 3 validation_check(1) print(MIN_VALUE) 仍然是1而不是文章里面说的3，是不是弄错了？
2019-05-29 - rogerr 👍（1） 💬（1）
连接数据库的密码信息虽然在嵌套的函数里，但对于脚本来说还是明文的
2019-05-29 - third 👍（1） 💬（1）
1.Python中...是啥意思？发现在代码中运行没有错误。也没有百度到 2.#不是说全局变量可以在文件的任意地方都可以被访问吗？,我试了下，去掉x的赋值，就可以访问了。这是什么原因呢？ #x=10 def outer(): print(x) x = "local" def inner(): nonlocal x # nonlocal 关键字表示这里的 x 就是外部函数 outer 定义的变量 x x = 'nonlocal' print("inner:", x) inner() print("outer:", x) x=10 outer() #报错Traceback (most recent call last): # File "D:/软件/Python/Lib/idlelib/新p/学习分析/写着玩.py", line 11, in <module> # outer() # File "D:/软件/Python/Lib/idlelib/新p/学习分析/写着玩.py", line 2, in outer # print(x) # UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
2019-05-29 - 徐辰伟 👍（1） 💬（1）
文章中说函数的声明和调用哪个在前，哪个在后都无所谓。可是实际试了下先调用再声明会报错？
2019-05-29 - 蚊子为什么不咬猫 👍（0） 💬（1）
正则表达式算吗？ r = re.compile('[^\w]') r.match()
2020-03-13 - 拾掇拾掇 👍（0） 💬（1）
全局声明不可能类型，那么在函数内部只要想全局修改都要加global，所以得出global适合用于不可变类型，因为可变类型不需要也不会报错?
2020-02-13 - 她の他 👍（0） 💬（1）
使用装饰器计算某个函数的执行时间，可以做简单的权限校验
2019-05-29