全！Python函数和文件操作合集（长文系列第3篇）
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本文大约3000字，阅读大概需要10分钟
系列第三篇来说一下函数和文件。函数在编程中是一个很重要的角色，我们可以将若干个语句组合形成一个函数，它可以接受传入参数，并在内部进行相关计算后产生输出，将语句封装成函数是为了避免重复使用几个语句造成代码冗杂，让代码更简洁可观性更强。
文件的操作主要是介绍一些关于文件的读取及写入的方法，以及每个方法的不同点和需要注意的事项，最后会介绍一下利用pickle模块存储复杂数据的方式。
函数
函数主要包括两个方面：
-
内置函数
-
自定义函数
内置函数就是python自带的一些函数，我们只需要给函数传入相关参数就可以进行调用，print就是最基础、最典型的一个内置函数；而自定义函数是需要我们自己按照需求，封装若干个语句形成一个新的函数。
自定义函数
1.创建函数
下面通过自定义一个计算长方体体积的函数来介绍一些属性词：
In [ 1 ]: def vol (length,width,height) :
...: volume = length*width*height
...:
return
volume
上面三行代码中你需要了解：
-
def:定义函数的关键字
-
length,width,height:函数的形参
-
return:函数的返回值
2.调用函数
建好一个自定义函数后，可以通过函数名(实参)的方式调用函数：
In [ 2 ]: vol( 2 , 2 , 3 )
Out[ 2]:
12
在传入参数时需要注意的是，实参与形参必须完全对应，比如位置、个数等等，否则会出现报错。
In [ 4 ]: vol( 2 , 2 )
TypeError: vol() missing 1required positional argument:
'height'
如果想改变传参顺序，那么你需要指定为哪一个形参传值：
In [ 8 ]: vol(width= 3 ,length= 4 ,height= 5 )
Out[ 8]:
60
3.函数默认值
函数的形参还可以指定默认值，假如我们将上面的vol函数中height参数默认值设为2：
In [ 6 ]: def vol (length,width,height= 2 ) :
...: volume = length*width*height
...: return volume
...:
In [ 7 ]: vol( 2 , 2 )
Out[ 7]:
8
这时只向vol函数中传入两个实参，可以发现没有报错，并且得到返回值为8。也就是说如果一个形参有默认值，而调用函数时没有为这个形参传值，那么这个参数就取默认值。
4.收集函数(可变函数)
对于一个函数的形参我们也可以将其设置为可以变化的：
In [ 9 ]: def test (*params) :
...: print( '参数的长度为%d' %len(params))
...: print( '第三个参数为%s' %params[ 2 ])
...:
In [ 10 ]: test( 1 , 2 , 'mao' , 3.14 , 'pp' )
参数的长度为 5
第三个参数为mao
这里需要将形参用*标识，然后在调用参数的时候可以传入若干个实参。
5.全局与局部
在函数中定义的常量被称为局部变量，也就是仅限在这个函数中可以调用，不接受在函数之外使用：
In [ 12 ]: def test (a,b) :
...: c = 2
...: return a*b*c
In [ 13 ]: test( 2 , 2 )
Out[ 13 ]: 8
In [ 14 ]: print(c)
NameError: name 'c' isnot
defined
6.匿名函数lambda
如果一个函数内部的语句不是很复杂，代码量很少，我们就可以利用匿名函数，比如上面计算体积的函数：
In [ 20 ]: vol = lambda a,b,c:a*b*c
In [ 21 ]: vol( 2 , 2 , 3 )
Out[ 21]:
12
lambda表达式常常嵌套的语句中，结合相关函数使用会很简便，后面会给出例子。
7.内嵌函数
在定义函数时还支持几个函数嵌套，但用的时候需要注意逻辑关系：
In [ 24 ]: def fun1 (a) :
...: b = 2
...: def fun2 () :
...: return a*b
...: return fun2()
...:
In [ 25 ]: fun1( 4 )
Out[ 25]:
8
常用内置函数
内置函数前两篇文章就有涉及过，比如常用的len、sorted、reversed、sum等等，除此之外再介绍几个比较基础的内置函数。
1.max和min
求一个序列中最大值和最小值：
In [ 28 ]: min( 1 , 2 , 3 )
Out[ 28 ]: 1
In [ 29 ]: max( 1 , 2 , 3 )
Out[ 29]:
3
2.abs
求一个数的绝对值：
In [ 31 ]: abs( -1 )
Out[ 31]:
1
3.round
四舍五入保留小数点后几位：
In [ 32 ]: round( 3.555 , 2 )
Out[ 32]:
3.56
4.pow
计算一个数的幂次方，或者再取余：
In [ 33 ]: pow( 2 , 3 ) #2*2*2
Out[ 33 ]: 8
In [ 34 ]: pow( 2 , 3 , 3 ) #(2*2*2)%3
Out[ 34]:
2
5.divmod
计算一个数的商和余数：
In [ 36 ]: divmod( 10 , 3 )
Out[ 36 ]: ( 3,
1
)
6.help
用来查询一个函数的帮助文档：
In [ 37 ]: help(abs)
Help on built- in function abs in module builtins:
abs(x, /)
Return the absolute value of the argument.
7.filter
filter()函数接收两个参数，第一个参数可以是一个函数或者None，第二个参数是序列。作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉序列中为False的元素，留下为True的元素，可以结合lambda表达式使用：
In [ 38 ]: list(filter( lambda x:x% 2 ,range( 10 )))
Out[ 38 ]: [ 1 , 3 , 5 , 7,
9
]
8.map
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列。作用是将函数应用于序列中每一个元素上，同样可以结合lambda表达式使用：
In [ 42 ]: list(map( lambda x: x* 2 ,range( 10 )))
Out[ 42 ]: [ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 , 10 , 12 , 14 , 16,
18
]
文件
关于文件读写操作，open()函数是一定遇到的，如果文件已经存在则会打开文件，若不存在则会创建一个文件，通常的用法需要两个参数：open(filename,mode)。
第一个参数就是文件名字，第二个参数就指定文件将会被如何使用，可选模式常用的有以下几种：
-
'r':以只读的方式打开文件(默认)
-
'w':以写入模式打开文件，会覆盖已存在的文件
-
'a':以写入模式打开文件，如果文件存在，则在末尾追加写入
-
'b':以二进制模式打开文件，进而会有rb、wb等模式组合
1.read()方法读取
read()方法可传入一个参数size，也就是读取内容的长度。size是一个可选参数，如果不传入或者传入一个负数，那么会读取文件全部内容：
In [ 52 ]: fb = open( 'E:/Python基础/test.txt' , 'r' )
In [ 53 ]: fb.read( 10 )
Out[ 53 ]: 'nai\nniatan'
In [ 54 ]: fb.read()
Out[ 54 ]: 'g\nnaitangmao'
In [ 55 ]: fb.read()
Out[ 55]:
''
需要注意的有三点：
-
1、原文件中换行的地方在读取时以换行符'\n'表示，并且也占有一个单位长度
-
2、已经被读取的内容不能被重复读取
-
3、如果读取内容返回为空字符串，表示已经到了文件末尾
2.readline()方法
readline()方法是从文件中读取单独一行，并且在这一行数据的末尾处会有一个换行符'\n'，如果其中一行没有数据，则会只返回一个'\n'，同样当返回空字符串时表示到达文件末尾。
In [ 59 ]: fb1 = open( 'E:/Python基础/test.txt' , 'r' )
In [ 60 ]: fb1.readline()
Out[ 60]:
'nai\n'
3.readlines()方法
readlines()方法也是用来读取全部文件，与read()不同之处在于前者是按行读取，并且最后返回的是一个列表，每一行数据作为一个列表元素：
In [ 72 ]: fb3 = open( 'E:/Python基础/test.txt' , 'r' )
In [ 73 ]: fb3.readlines()
Out[ 73 ]: [ 'nai\n' , 'niatang\n',
'naitangmao'
]
4.遍历文件对象读取
这种方式读取出的内容看起来会比较规范一些：
In [ 81 ]: for i in fb4:
...: print(i,end = '' )
...:
nai
niatang
naitangmao
5.文件的写入
在进行写入操作的时候，我们需要注意的两个点：
-
写入的数据如果是非字符串内容，需要转换为字符串
-
写入的方式要注意是覆盖还是追加
In [ 85 ]: fb5 = open( 'E:/Python基础/test1.txt' , 'w' )
In [ 89 ]: list1 = [ 1 , 2 ]
In [ 91 ]: fb5.write(str(list1))
Out[ 91]:
6
用write写入后会返回写入字符串的长度。
6.文件关闭
切记切记切记！如果你用open()的方式打开一个文件，在操作完成之后一定要用close()方法关闭文件。
In [ 92 ]: fb5.close()
7.with方式
如果你感觉自己的记性不好，总是忘记用close()方法关闭文件，那么就要习惯利用with处理文件对象，它可以在文件用完之后自动关闭文件。
In [ 93 ]: with open( 'E:/Python基础/test.txt' , 'r' ) as fb:
...: data = fb.read()
In [ 95 ]: fb.closed
Out[ 95]:
True
8.pickle
上面说了将一个非字符串写入文件是不允许的，如果有没有办法保存一份字典或者列表形式的数据呢？pickle模块就可以实现这种序列化的存储与读取：
In [ 96 ]: import pickle
In [ 97 ]: list1 = [ 'nai' , 'tang' , 'mao' , 1 , 2 , 3 ]
In [ 98 ]: pic_f = open( 'E:/Python基础/list.pkl' , 'wb' )
In [ 99 ]: pickle.dump(list1,pic_f)
In [
100
]: pic_f.close()
dump()方法接收两个参数，第一个是要存储的内容，第二个是存储的文件对象，操作之后也需要用close()关闭文件对象，存储之后可以利用load()方法加载文件中的内容。
In [ 102 ]: pic_f = open( 'E:/Python基础/list.pkl' , 'rb' )
In [ 103 ]: list2 = pickle.load(pic_f)
In [ 104 ]: list2
Out[ 104 ]: [ 'nai' , 'tang' , 'mao' , 1 , 2 , 3 ]
In [
105
]: pic_f.close()
利用pickle在存储或者读取的时候要注意以二进制的形式操作文件对象，也就是'wb'和'rb'，pickle很适合用来存储数据类型比较复杂并且数据量又很大的数据。
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牛逼！Python的判断、循环和各种表达式（长文系列第二篇）
End
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