在之前的課程中，我們講到過關于函數的知識，我們還講到過Python中常用的數據類型，這些類型的變量都可以作為函數的參數或返回值；通過前幾節課的學習，我們又知道了寫在類中的函數通常稱之為方法，它代表了類或者對象可以接收的消息。如果我們把這些知識匯總一下，我們的函數就可以做更多的事情。

關鍵字參數

下面是一個判斷傳入的三條邊長能否構成三角形的函數，在調用函數傳入參數時，我們可以指定參數名，也可以不指定參數名，代碼如下所示。

def can_form_triangle(a, b, c):

print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}')

return a + b > c and b + c > a and a + c > b

# 調用函數傳入參數不指定參數名按位置對號入座

print(can_form_triangle(1, 2, 3))

# 調用函數通過“參數名=參數值”的形式按順序傳入參數

print(can_form_triangle(a=1, b=2, c=3))

# 調用函數通過“參數名=參數值”的形式不按順序傳入參數

print(can_form_triangle(c=3, a=1, b=2))

在沒有特殊處理的情況下，函數的參數都是位置參數，也就意味著傳入參數的時候對號入座即可，如上面代碼的第7行所示，傳入的參數值1、2、3會依次賦值給參數a、b、c。當然，也可以通過參數名=參數值的方式傳入函數所需的參數，因為指定了參數名，傳入參數的順序可以進行調整，如上面代碼的第9行和第11行所示。

調用函數時，如果希望函數的調用者必須以參數名=參數值的方式傳參，可以用命名關鍵字參數取代位置參數。所謂命名關鍵字參數，是在函數的參數列表中，寫在*之后的參數，代碼如下所示。

def can_form_triangle(*, a, b, c):

print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}')

return a + b > c and b + c > a and a + c > b

# TypeError: can_form_triangle() takes 0 positional arguments but 3 were given

# print(is_valid_for_triangle(3, 4, 5))

# 傳參時必須使用“參數名=參數值”的方式，位置不重要

print(can_form_triangle(a=3, b=4, c=5))

print(can_form_triangle(c=5, b=4, a=3))注意：上面的can_form_triangle函數，參數列表中的*是一個分隔符，*前面的參數都是位置參數，而*后面的參數就是命名關鍵字參數。

我們之前講過在函數的參數列表中可以使用可變參數*args來接收任意數量的參數，但是我們需要看看，*args是否能夠接收帶參數名的參數。

def calc(*args):

result = 0

for arg in args:

result += arg

return result

print(calc(a=1, b=2, c=3))

執行上面的代碼會引發TypeError錯誤，錯誤消息為calc() got an unexpected keyword argument 'a'，由此可見，*args并不能處理帶參數名的參數。我們在設計函數時，如果既不知道調用者會傳入的參數個數，也不知道調用者會不會指定參數名，那么同時使用可變參數和關鍵字參數。關鍵字參數會將傳入的帶參數名的參數組裝成一個字典，參數名就是字典中鍵值對的鍵，而參數值就是字典中鍵值對的值，代碼如下所示。

def calc(*args, **kwargs):

result = 0

for arg in args:

result += arg

for value in kwargs.values():

result += value

return total

print(calc()) # 0

print(calc(1, 2, 3)) # 6

print(calc(a=1, b=2, c=3)) # 6

print(calc(1, 2, c=3, d=4)) # 10提示：不帶參數名的參數(位置參數)必須出現在帶參數名的參數(關鍵字參數)之前，否則將會引發異常。例如，執行calc(1, 2, c=3, d=4, 5)將會引發SyntaxError錯誤，錯誤消息為positional argument follows keyword argument，翻譯成中文意思是“位置參數出現在關鍵字參數之后”。

高階函數的用法

在前面幾節課中，我們講到了面向對象程序設計，在面向對象的世界中，一切皆為對象，所以類和函數也是對象。函數的參數和返回值可以是任意類型的對象，這就意味著函數本身也可以作為函數的參數或返回值，這就是所謂的高階函數。

如果我們希望上面的calc函數不僅僅可以做多個參數求和，還可以做多個參數求乘積甚至更多的二元運算，我們就可以使用高階函數的方式來改寫上面的代碼，將加法運算從函數中移除掉，具體的做法如下所示。

def calc(*args, init_value, op, **kwargs):

result = init_value

for arg in args:

result = op(result, arg)

for value in kwargs.values():

result = op(result, value)

return result

注意，上面的函數增加了兩個參數，其中init_value代表運算的初始值，op代表二元運算函數。經過改造的calc函數不僅僅可以實現多個參數的累加求和，也可以實現多個參數的累乘運算，代碼如下所示。

def add(x, y):

return x + y

def mul(x, y):

return x * y

print(calc(1, 2, 3, x=4, y=5, init_value=0, op=add)) # 15

print(calc(1, 2, init_value=1, op=mul, x=3, y=4, z=5)) # 120

通過對高階函數的運用，calc函數不再和加法運算耦合，所以靈活性和通用性會變強，這是編程中一種常用的技巧，但是最初學者來說可能會稍微有點難以理解。需要注意的是，將函數作為參數和調用函數是有顯著的區別的，調用函數需要在函數名后面跟上圓括號，而把函數作為參數時只需要函數名即可。上面的代碼也可以不用定義add和mul函數，因為Python標準庫中的operator模塊提供了代表加法運算的add和代表乘法運算的mul函數，我們直接使用即可，代碼如下所示。

import operator

print(calc(init_value=0, op=operator.add, 1, 2, 3, x=4, y=5)) # 15

print(calc(init_value=1, op=operator.mul, 1, 2, x=3, y=4, z=5)) # 120

Python內置函數中有不少高階函數，我們前面提到過的filter和map函數就是高階函數，前者可以實現對序列中元素的過濾，后者可以實現對序列中元素的映射，例如我們要去掉一個整數列表中的奇數，并對所有的偶數求平方得到一個新的列表，就可以直接使用這兩個函數來做到，具體的做法是如下所示。

def is_even(num):

return num % 2 == 0

def square(num):

return num ** 2

numbers1 = [35, 12, 8, 99, 60, 52]

numbers2 = list(map(square, filter(is_even, numbers1)))

print(numbers2) # [144, 64, 3600, 2704]

當然，要完成上面代碼的功能，也可以使用列表生成式，列表生成式的做法更為簡單優雅。

numbers1 = [35, 12, 8, 99, 60, 52]

numbers2 = [num ** 2 for num in numbers1 if num % 2 == 0]

print(numbers2) # [144, 64, 3600, 2704]

Lambda函數

在使用高階函數的時候，如果作為參數或者返回值的函數本身非常簡單，一行代碼就能夠完成，那么我們可以使用Lambda函數來表示。Python中的Lambda函數是沒有的名字函數，所以很多人也把它叫做匿名函數，匿名函數只能有一行代碼，代碼中的表達式產生的運算結果就是這個匿名函數的返回值。上面代碼中的is_even和square函數都只有一行代碼，我們可以用Lambda函數來替換掉它們，代碼如下所示。

numbers1 = [35, 12, 8, 99, 60, 52]

numbers2 = list(map(lambda x: x ** 2, filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers1)))

print(numbers2) # [144, 64, 3600, 2704]

通過上面的代碼可以看出，定義Lambda函數的關鍵字是lambda，后面跟函數的參數，如果有多個參數用逗號進行分隔；冒號后面的部分就是函數的執行體，通常是一個表達式，表達式的運算結果就是Lambda函數的返回值，不需要寫return 關鍵字。

如果需要使用加減乘除這種簡單的二元函數，也可以用Lambda函數來書寫，例如調用上面的calc函數時，可以通過傳入Lambda函數來作為op參數的參數值。當然，op參數也可以有默認值，例如我們可以用一個代表加法運算的Lambda函數來作為op參數的默認值。

def calc(*args, init_value=0, op=lambda x, y: x + y, **kwargs):

result = init_value

for arg in args:

result = op(result, arg)

for value in kwargs.values():

result = op(result, value)

return result

# 調用calc函數，使用init_value和op的默認值

print(calc(1, 2, 3, x=4, y=5)) # 15

# 調用calc函數，通過lambda函數給op參數賦值

print(calc(1, 2, 3, x=4, y=5, init_value=1, op=lambda x, y: x * y)) # 120提示：注意上面的代碼中的calc函數，它同時使用了可變參數、關鍵字參數、命名關鍵字參數，其中命名關鍵字參數要放在可變參數和關鍵字參數之間，傳參時先傳入可變參數，關鍵字參數和命名關鍵字參數的先后順序并不重要。

有很多函數在Python中用一行代碼就能實現，我們可以用Lambda函數來定義這些函數，調用Lambda函數就跟調用普通函數一樣，代碼如下所示。

import operator, functools

# 一行代碼定義求階乘的函數

fac = lambda num: functools.reduce(operator.mul, range(1, num + 1), 1)

# 一行代碼定義判斷素數的函數

is_prime = lambda x: x > 1 and all(map(lambda f: x % f, range(2, int(x ** 0.5) + 1)))

# 調用Lambda函數

print(fac(10)) # 3628800

print(is_prime(9)) # False提示1：上面使用的reduce函數是Python標準庫functools模塊中的函數，它可以實現對數據的歸約操作，通常情況下，過濾(filter)、映射(map)和歸約(reduce)是處理數據中非常關鍵的三個步驟，而Python的標準庫也提供了對這三個操作的支持。

提示2：上面使用的all函數是Python內置函數，如果傳入的序列中所有布爾值都是True，all函數就返回True，否則all函數就返回False。

簡單的總結

Python中的函數可以使用可變參數*args和關鍵字參數**kwargs來接收任意數量的參數，而且傳入參數時可以帶上參數名也可以沒有參數名，可變參數會被處理成一個元組，而關鍵字參數會被處理成一個字典。Python中的函數也是對象，所以函數可以作為函數的參數和返回值，也就是說，在Python中我們可以使用高階函數。如果我們要定義的函數非常簡單，只有一行代碼且不需要名字，可以將函數寫成Lambda函數(匿名函數)的形式。溫馨提示：大家如果覺得這個專欄還不錯，一定記得點贊收藏喲！

總結

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