1. 函数
抽象是程序能够被人理解的关键所在。程序应非常抽象，如获取用户输入构造列表，查找列表中最大的值，并进行打印：
list_a = get_input() max_value = max(list_a) print(max_value)
看到这些代码，可以很容易这个程序是做什么的，至于这些操作的具体细节，将在独立的函数中给出。
虽然我们并没有具体讲解过函数定义，但是我们已经使用过Python 的内置函数 print，input 等。函数可用于减少代码重复，并使程序更易于理解和维护。可以将函数理解为一个“子程序”：函数本质上是一个命名语句序列，可以通过引用函数名称，在程序中的任何位置执行这些指令。创建函数的代码称为“函数定义”，当函数在程序中使用时，称为函数被“调用”。
1.1 自定义函数
通过定义函数可以隐藏计算细节，函数定义需要一个函数名、一系列参数(也可以不使用参数)以及一个函数体，函数也可以显式地返回一个值，函数定义的一般形式如下所示：
def name_of_function(paramters): body_of_function
例如编写一个求圆面积的函数：
def area_of_circle(radius): area = 3.14 * radius ** 2 return area
在这个函数定义中，def 是告诉 Python 要定义一个函数，函数名(这里为 area_of_circle )用于函数后续的调用，函数名后的括号里是函数的形式参数列表。在这个函数中，radius 是唯一的形式参数，函数体可以是任何一段 Python 代码，return 语句用于调用函数时返回一个值，只能用于函数体中，执行 return 语句会结束对函数的调用。如果要调用 area_of_circle 函数，需要为其提供一个实际参数值，函数调用是一个表达式，表达式的值就是调用函数返回的值：
>>> area_of_circle(10) 314.0 >>> area = area_of_circle(10) >>> print(area) 314.0
函数被调用时，将执行以下过程：
1.调用程序在函数调用点暂停执行
2.函数形参获得实参提供的值
3.执行函数体中的代码，直至遇到 return 语句，return 后面的表达式的值作为函数调用的值；或者直到函数体中没有语句可以继续执行，这时函数返回的值为 None；
4.如果 return 后面没有表达式，返回的值也为 None返回到函数被调用的点执行之后的代码
我们已经知道，函数也可以不包含参数或返回值，例如以下简单的函数示例：
def hello_world():
for i in range(3):
print('Hello World!')
调用此函数，将打印三行 ‘Hello World!'，且函数的返回值为 None：
>>> value = hello_world() Hello World! Hello World! Hello World! >>> print(value) None
1.2 函数与参数
编写函数时，常常需要多个参数，那么不同参数是如何赋值的呢？在 Python 中，有两种方法可以将形参绑定到实参。最常用的方法是使用位置参数，即第一个形参绑定到第一个实参，第二个形参绑定到第二个实参，以此类推；第二种方法是关键字参数，即形参根据名称绑定到实参：
def inforname(name, sex, address):
print("My name is {}, my gender is {}, and my home address is {}.".format(name, sex, address))
以下几种函数调用方式是等价的，其中第一种方式为位置参数，其他方法为关键字参数
inforname('panxiaohui', 'male', 'henan')
inforname('panxiaohui', address = 'henan', sex = 'male')
inforname('panxiaohui', 'male', address = 'henan')
inforname(address = 'henan', sex = 'male', name = 'panxiaohui')
关键字参数可以放在位置参数后，但位置参数不能放在关键字参数后：
>>> inforname('panxiaohui', sex = 'male', 'henan')
File "<stdin>", line 1
inforname('panxiaohui', sex = 'male', 'henan')
^
SyntaxError: positional argument follows keyword argument
前面我们在介绍 print 函数时，提到过可以使用可选参数 end 来改变 print 函数默认换行的行为，可选参数是带有默认值的参数，通常和关键字参数结合使用，在函数调用时可以不为其赋值(此时将使用默认值)，而不带有默认值的参数，在函数调用时则必须为其指定参数值。
首先编写以下函数：
def special_number(start, end, step=1):
list_value = []
for i in range(start, end, step):
list_value.append(i)
return list_value
执行函数调用：
>>> special_number(2,10) [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> special_number(2,10, step=2) [2, 4, 6, 8] >>> special_number(2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: special_number() missing 1 required positional argument: 'end'
1.3 函数与返回值
返回值是从函数发送信息到调用函数的程序部分的主要方式，函数还可以通过更改函数参数来与调用程序通信，这需要理解函数调用中使用的实参和形参之间的关系。
在函数中，尽管实参和形参的名称是一样的，但它们并不是同一个变量。每个函数都定义了一个命名空间，也称为作用域，每次函数调用都将创建一个新的作用域：
def exponentiation(number, power): power = power * 2 result = number ** power number = result def test_exponentiation(): n = 2 power = 5 exponentiation(n, power) print(n, power)
调用函数，可以直观的看出作用域的含义：
>>> test_exponentiation() 2 5
在函数内使用的变量称为局部变量(与之相对的是全局变量)。test_exponentiation() 函数的前两行创建了名为 original 和 power 的两个局部变量，它们的值分别为 2 和 5。 然后调用了 exponentiation() 函数。形参 number 和 power 被赋值为来自实参 original 和 power 的值。需要牢记一点，即使实参和形参的名称都为 power，它们也是两个独立的变量，参数的赋值使 test_exponentiation() 函数中的变量 original 和 power 引用了实参的“值”：
执行 exponentiation() 首先为其局部变量 power 赋一个新值，并创建一个新变量 result。然后，exponentiation() 为 number 赋值，让它具有与 result 相同的值。虽然，现在 number 与 result 指向相同的值、并且修改了 exponentiation()函数中 power 变量，但这对 test_exponentiation() 函数中的变量 original 和 power 没有影响：
exponentiation() 执行完成后，控制返回到 test_exponentiation()，exponentiation() 中的局部变量被回收，test_exponentiation() 函数中的 original 和 power 仍分别指初始值。
综上，Python 中函数的形参只接收实参的“值”，函数不能访问保存实参的变量。因此，为形参分配新值对实参变量没有影响，这是由于 Python “按值”传递所有参数。一些编程语言(如 C++ )允许变量本身作为参数传递给函数，这种机制称为“按引用”传递参数。当变量按引用传递时，向形参分配新值实际上会更改调用程序中的参数变量的值。
由于 Python 不允许按引用传递参数，因此需要使用 return 语句返回修改后的值：
def exponentiation(number, power): power = power * 2 result = number ** power number = result return number, power def test_exponentiation(): original = 2 power = 5 original, power = exponentiation(original, power) print(original, power)
执行函数，查看输出：
>>> test_exponentiation()
1024 10
2. 异常处理
程序编写过程中，有两种常见的错误：第一种时语法错误，例如编写程序时缩进出现问题、第二种问题是算法的逻辑错误，例如访问不存在的变量、列表越界访问等。后者通常称为异常，为了处理这种情况，Python 提供了异常处理机制：
>>> x = [] >>> x[0] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range
在 Python 中，异常状态使用异常对象来表示，在遇到错误时引发异常。如果未处理异常对象，程序将会终止并显示错误消息 (Traceback)。每种异常也都是不同异常类的实例(上一示例中异常是类 IndexError 的实例)，可以使用不同方式引发并捕获这些实例，而不至于导致整个程序运行失败。
2.1 raise 语句
可以使用 raise 语句来引发异常，并将类或实例作为参数。将类作为参数时，将自动创建一个实例，同时也可以添加错误消息提示：
>>> raise OSError
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
OSError
>>> raise OSError("can't open this file")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
OSError: can't open this file
2.2 异常捕获
当程序发生异常时，也称程序“抛出”异常。对异常进行处理，通常称为异常捕获。为此，可使用 try/except 语句。例如，进行除法运算时，如果用户输入了一个非零的除数，那么运算结果就会被打印出来。但是，如果用户输入了一个零作为除数，那么就会引发 ZeroDivisionError 异常：
>>> number_a = float(input('Please enter a number: '))
Please enter a number: 10.2
>>> number_b = float(input('Please enter another number: '))
Please enter another number: 0
>>> print(number_a / number_b)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: float division by zero
使用 except 语句块则可以“捕捉”这个异常，并且打印提示消息，然后通过对除数加一个很小的值确保其不为零，这意味着程序并不会终止，而是继续执行后续语句：
>>> try:
... print(number_a / number_b)
... except:
... print('Divisor cannot be zero!')
... print('Add a small number to the divisor.')
... print(number_a / (number_b + 1e-8))
Divisor cannot be zero
Add a small number to the divisor
1019999999.9999999
如果需要捕获多个异常，可以使用多个 except 子句，或者在一个元组中指定这些异常：
# 使用多个 except 子句
try:
number_a = input('Please enter a number:')
number_b = input('Please enter another number:')
print(float(number_a) / float(number_b))
except TypeError:
print("That wasn't a number!")
except ZeroDivisionError:
print('Divisor cannot be zero!')
# 使用元组指定异常
try:
number_a = input('Please enter a number:')
number_b = input('Please enter another number:')
print(float(number_a) / float(number_b))
except (ZeroDivisionError, TypeError):
print("You entered the wrong number!")
try/except 语句还有一个可选的 else 子句，如果使用这个子句，那么必须放在所有的 except 子句之后，else 子句在 try 子句没有发生任何异常时执行，例如在 try 语句中执行除法运算，如果正确运算没有发生异常，则执行 else 部分，打印结果：
try:
number_a = input('Please enter a number:')
number_b = input('Please enter another number:')
result = float(number_a) / float(number_b)
except (ZeroDivisionError, TypeError):
print("You entered the wrong number!")
else:
print(result)
不把所有语句都放在 try 子句，而使用 else 子句，可以避免一些意料之外，而 except 又无法捕获的异常。
2.3 finally 子句
finally 子句可以与 try 语句配套使用，可以在发生异常时执行清理工作，不管 try 子句中是否发生异常，都将执行 finally 子句：
result = None
try:
number_a = input('Please enter a number:')
number_b = input('Please enter another number:')
result = float(number_a) / float(number_b)
except (ZeroDivisionError, TypeError):
print("You entered the wrong number!")
else:
print(result)
finally:
del result
总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注服务器之家的更多内容!
原文链接：https://blog.csdn.net/LOVEmy134611/article/details/121602192
