Python函数声明以及与其他编程语言数据类型的比…
2018-06-18 02:30:33来源:未知 阅读 ()
1、函数声明
与其它大多数语言一样 Python 有函数,但是它没有像 C++ 一样的独立的头文件;或者像 Pascal 一样的分离的 interface / implementation 段。在需要函数时,像下面这样声明即可:
def buildConnectionString(params):
首先,函数声明以关键字 def 开始,接着为函数名,再往后为参数,参数放在小括号里。多个参数之间 (这里没有演示)用逗号分隔。
其次,函数没有定义返回的数据类型。Python 不需要指定返回值的数据类型;甚至不需要指定是否有返回值。实际上,每个 Python 函数都返回一个值;如果函数执行过 return 语句,它将返回指定的值,否则将返回 None (Python 的空值)。
Python vs. Visual Basic 的返回值
在 Visual Basic 中,函数 (有返回值) 以 function 开始,而子程序 (无返回值) 以sub 开始。在 Python 中没有子程序。只有函数,所有的函数都有返回值 (尽管可能为 None ),并且所有的函数都以 def 开始。
最后需要指出的是,在 Python 中参数, params 不需要指定数据类型。Python会判定一个变量是什么类型,并在内部将其记录下来。
Python vs. Java 的返回值
在 Java、C++ 和其他静态类型语言中,必须要指定函数返回值和每个函数参数的数据类型。在 Python 中,永远也不需要明确指定任何东西的数据类型。Python 会根据赋给它的值在内部将其数据类型记录下来。上海python培训IT学堂有python很多相关技术文章可以参考阅读。
2、Python 和其他编程语言数据类型的比较
一位博学的读者发给我 Python 如何与其它编程语言的比较的解释:
静态类型语言
一种在编译期间就确定数据类型的语言。大多数静态类型语言是通过要求在使用任一变量之前声明其数据类型来保证这一点的。Java 和 C是静态类型语言。
动态类型语言
一种在运行期间才去确定数据类型的语言,与静态类型相反。VBScript和 Python 是动态类型的,因为它们确定一个变量的类型是在您第一次给它赋值的时候。
强类型语言
一种总是强制类型定义的语言。Java 和 Python 是强制类型定义的。您有一个整数,如果不明确地进行转换 ,不能将把它当成一个字符串。
弱类型语言
一种类型可以被忽略的语言,与强类型相反。VBScript 是弱类型的。在VBScript 中,您可以将字符串 '12' 和整数 3 进行连接得到字符串 '123' ,然后可以把它看成整数 123 ,所有这些都不需要任何的显示转换。所以说 Python 既是 动态类型语言 (因为它不使用显示数据类型声明),又是强类型语言 (因为只要一个变量获得了一个数据类型,它实际上就一直是这个类型了)。上海python培训
3、 文档化函数
可以通过给出一个 doc string (文档字符串) 来文档化一个 Python 函数。
Example . 定 义 buil dCon necti onStr ing 函数的 doc str ing
def buildConnectionString(params): """Build a connection string from a dictionary of parameters. Returns string."""
三重引号表示一个多行字符串。在开始与结束引号间的所有东西都被视为单个字符串的一部分,包括硬回车和其它的引号字符。您可以在任何地方使用它们,但是您可能会发现,它们经常被用于定义 doc string 。
Python vs. Perl 中的引号
三重引号也是一种定义既包含单引号又包含双引号的字符串的简单方法,就像 Perl 中的 qq/.../ 。
在三重引号中的任何东西都是这个函数的 doc string ,它们用来说明函数可以做什么。如果存在 doc string ,它必须是一个函数要定义的第一个内容 (也就是说,在冒号后面的第一个内容)。在技术上不要求给出函数的 doc string ,但是您应该这样做。我相信在您上过的每一种编程课上都听到过这一点,但是 Python带给您一些额外的动机: doc string 在运行时可作为函数的属性。
为 什 么 使用 doc string 是种好选择
许多 Python IDE 使用 doc string 来提供上下文敏感的文档信息,所以当键入一个函数名时,它的 doc string 显示为一个工具提示。这一点可以说非常有用,但是它的好坏取决于您书写的 doc string 的好坏。
参考来源:Dive Into Python http://diveintopython.org/
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