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Python 函數和庫的深度講解

開發 前端
函數是一段可以被多次調用的代碼塊,它有助于組織代碼并提高其可讀性和復用性。在 Python 中,使用 def 關鍵字來定義一個函數。

函數

定義

函數是一段可以被多次調用的代碼塊,它有助于組織代碼并提高其可讀性和復用性。在 Python 中,使用 def 關鍵字來定義一個函數。

語法
def function_name(parameters):
    """文檔字符串"""
    # 函數體
    return [expression]

function_name 是函數的名字。

parameters 是傳遞給函數的參數列表。

文檔字符串(docstring)是對函數功能的描述,雖然不是強制性的,但推薦編寫。

函數體包含了執行特定任務的一系列語句。

return 用于從函數返回值,如果不需要返回任何值,可以省略 return 語句或寫成 return None。

示例

def greet(name, greeting="Hello"):
    """打印問候信息"""
    print(f"{greeting}, {name}!")
# 調用函數
greet("Alice")  # 輸出: Hello, Alice!
greet("Bob", "Hi")  # 輸出: Hi, Bob!

參數類型

位置參數:必須按照正確的順序傳遞。

關鍵字參數:通過參數名傳遞,允許跳過某些參數,并且可以不按順序。

默認參數:為參數提供默認值,當沒有給定該參數時使用默認值。

可變參數:使用 *args 和 **kwargs 來接受不定數量的位置參數和關鍵字參數。

定義

庫(或者稱為模塊)是一個包含已編寫的 Python 代碼文件(.py),它可以被其他程序導入并重用。庫通常封裝了完成特定任務的功能,比如數學運算、圖形繪制、網絡請求等。

標準庫

Python 自帶了一個龐大的標準庫,涵蓋了廣泛的編程需求,例如:

os 模塊提供了許多與操作系統交互的功能。

sys 模塊訪問一些由解釋器使用或維護的變量以及與解釋器強交互的函數。

datetime 提供日期和時間處理。

math 提供基本的數學運算。

第三方庫

除了標準庫外,還有大量的第三方庫,這些庫可以通過包管理工具如 pip 安裝。常見的第三方庫包括:

numpy 用于科學計算。

pandas 用于數據操作和分析。

matplotlib 用于繪圖。

requests 用于發送 HTTP 請求。

導入庫

要使用庫中的功能,需要先導入它。有幾種不同的方式來導入庫:

import module_name:導入整個模塊。

from module_name import some_function:從模塊中導入特定的函數或類。

import module_name as alias:導入模塊并為其指定別名。

from module_name import *:從模塊中導入所有公開的對象(不推薦,因為可能會導致命名沖突)。

示例

# 導入整個 math 模塊
import math
print(math.sqrt(16))  # 計算平方根
# 從 datetime 模塊導入 datetime 類
from datetime import datetime
now = datetime.now()
print(now)
# 導入 requests 庫并發送 GET 請求
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')
print(response.text)

如何使用函數

定義函數

使用 def 關鍵字來定義一個函數。

函數名應當遵循變量命名規則,通常使用小寫字母和下劃線。

在圓括號中定義參數列表(如果有的話)。

以冒號結尾,接著是縮進的函數體。

def greet(name):
    """這是一個簡單的函數,用于向某人問好"""
    print(f"Hello, {name}!")
# 調用函數
greet("Alice")

參數

可以有零個或多個參數。

參數之間用逗號分隔。

默認參數值允許你調用函數時省略某些參數。

def greet(name, greeting="Hello"):
    print(f"{greeting}, {name}!")
# 調用函數并傳遞參數
greet("Bob")  # 使用默認問候語
greet("Charlie", "Hi")  # 提供自定義問候語

返回值

使用 return 語句可以讓函數返回結果。

如果沒有 return 語句,或者 return 后面沒有跟隨表達式,則函數將返回 None。

def add(a, b):
    return a + b
result = add(3, 5)
print(f"The result is: {result}")

文檔字符串

在函數的第一行添加文檔字符串(docstring),用來解釋函數的作用。

這是一個良好的編程習慣,可以幫助其他開發者理解你的代碼。

def multiply(x, y):
    """
    Multiply two numbers and return the result.
    :param x: First number to be multiplied.
    :param y: Second number to be multiplied.
    :return: The product of x and y.
    """
    return x * y
# 查看文檔字符串
print(multiply.__doc__)

局部變量與全局變量

在函數內部定義的變量為局部變量,只在該函數作用域內可見。

全局變量在整個文件范圍內可見,但如果你想要在一個函數內部修改全局變量,需要使用 global 關鍵字聲明。

x = 10  # 全局變量
def update_x():
    global x
    x = 20  # 修改全局變量
update_x()
print(f"Updated global x: {x}")

匿名函數

可以使用 lambda 表達式創建匿名函數。

匿名函數適用于那些簡單且不需要多次使用的場合。

# 使用 lambda 創建一個簡單的加法函數
add = lambda a, b: a + b
# 調用匿名函數
print(add(4, 6))

如何使用庫

安裝庫

首先,你需要安裝所需的庫。Python 的包管理工具 pip 可以幫助你輕松地安裝第三方庫。

使用 pip 安裝庫
pip install 庫名
例如,安裝 requests 庫:
pip install requests

導入庫

一旦安裝了庫,就可以在你的 Python 腳本中導入并使用它。

導入整個庫

import 庫名
從庫中導入特定的函數或類
from 庫名 import 函數名, 類名
為庫指定別名
import 庫名 as 別名

使用庫

下面是一些具體的示例,展示如何導入和使用常見的庫。

示例 1: 使用 math 標準庫

math 庫提供了許多數學運算的功能。

import math
# 計算平方根
result = math.sqrt(16)
print(f"Square root of 16 is: {result}")
# 計算圓周率
pi_value = math.pi
print(f"Value of pi is: {pi_value}")

示例 2: 使用 datetime 標準庫

datetime 庫提供了處理日期和時間的功能。

from datetime import datetime
# 獲取當前日期和時間
now = datetime.now()
print(f"Current date and time: {now}")
# 格式化日期和時間
formatted_date = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"Formatted date and time: {formatted_date}")

示例 3: 使用 requests 第三方庫

requests 庫用于發送 HTTP 請求。

import requests
# 發送 GET 請求
response = requests.get('https://api.github.com')
print(f"Status Code: {response.status_code}")
print(f"Response Content: {response.json()}")
# 發送 POST 請求
url = 'https://httpbin.org/post'
data = {'key': 'value'}
response = requests.post(url, data=data)
print(f"POST Response: {response.json()}")

示例 4: 使用 pandas 第三方庫

pandas 是一個強大的數據分析庫,提供了高性能的數據結構和數據分析工具。

import pandas as pd
# 創建一個簡單的 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 數據篩選
filtered_df = df[df['Age'] > 28]
print(f"Filtered DataFrame: \n{filtered_df}")
# 數據排序
sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=False)
print(f"Sorted DataFrame: \n{sorted_df}")
# 統計信息
stats = df.describe()
print(f"Statistics: \n{stats}")

示例 5: 使用 matplotlib 第三方庫

matplotlib 是一個繪圖庫,可以用來創建靜態、動態及交互式的可視化圖表。

import matplotlib.pyplot as plt
# 繪制折線圖
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.grid(True)
plt.show()
# 繪制柱狀圖
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 20, 15, 25]
plt.bar(labels, values)
plt.title('Bar Chart')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

總結

安裝庫:使用 pip 命令安裝。

導入庫:使用 import 或 from ... import ... 語句。

使用庫:調用庫中的函數或方法來執行所需的操作。

責任編輯:華軒 來源: 測試開發學習交流
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