Python在命令行定义函数的方法如下:
打开电脑运行窗体,输入cmd,点击确定
命令行窗口,输入python,进入python命令行,编写函数后,敲两次回车,即定义好了函数
测试函数可以正常使用
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2. Python 几个重要的内置函数
在学习Python的过程中,有几个比较重要的内置函数:help()函数、dir()函数、input()与raw_input()函数、print()函数、type()函数。
第一、help()函数
Help()函数的参数分为两种:如果传一个字符串做参数的话,它会自动搜索以这个字符串命名的模块、方法等;如果传入的是一个对象,就会显示这个对象的类型的帮助。比如输入help(‘print’),它就会寻找以‘print’为名的模块、类等,找不到就会看到提示信息;而print在Python里是一个保留字,和pass、return同等,而非对象,所以help(print)也会报错。
第二、dir()函数
dir()函数返回任意对象的属性和方法列表,包含模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等。尽管查找和导入模块相对容易,但是记住每个模块包含什么却不是这么简单,您并不希望总是必须查看源代码来找出答案。Python提供了一种方法,可以使用内置的dir()函数来检查模块的内容,当你为dir()提供一个模块名的时候,它返回模块定义的属性列表。dir()函数适用于所有对象的类型,包含字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法。
第三、input与raw_input函数
都是用于读取用户输入的,不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式,而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串。
第四、Print()函数
Print在Python3版本之间是作为Python语句使用的,在Python3里print是作为函数使用的。
第五、type()函数
Type()函数返回任意对象的数据类型。在types模块中列出了可能的数据类型,这对于处理多种数据类型的函数非常有用,它通过返回类型对象来做到这一点,可以将这个类型对象与types模块中定义类型相比较。
3. python函数指令必须用什么括起来
python函数指令必须用引号括起来。根据查询相关公开信息,python函数指令字符串必须用引号括起来的,可是单引号,也可是双引号。Python函数谨弯是指组织好的、可重复使用的粗晌闷、用来实现单一或相关联功能的代码段,Python函数包含系统中自带的一些函数、第三方函数以及用户岩弯自定义的函数。
4. Python笔记:命令行参数解析
有些时候我们需要通过命令行将参数传递给脚本,C语言中有个getopt()方法,python中也有个类似的命令行参数解析方法getopt()。python也提供了比getopt()更简洁的argparse方法。另外,sys模块也可以实现简单的参数解析,本文将对这3种命令行参数解析方法简要介绍。
sys.argv是传入的参数列表,sys.argv[0]是当前python脚本的名称,sys.argv[1]表示第一个参数,以此类推。
命令行运行:
可以看到传入的参数通过sys.argv来获取,它就是一个参数列表。
python的getopt与C语言的的getopt()函数类似。相比于sys模块,支持长参数和短参数,并对参数解析赋值。但它需要结合sys模块进行参数解析,语法格式如下:
短参数为单个英文字母,如果必须赋值需要在后面加英文冒号( : ),长参数一般为字符串(相比短参数,更能说明参数含义),如果必须赋值需要在后面加等号( = )。
命令行运行:
注意:短参数(options)和长参数(long_options)不需要一一对应,可以任意顺序,也可以只有短参数或者只有长参数。
argparse模块提供了很多可以设置的参数,例如参数的默认值,帮助消息,参数的数据类型等。argparse类主要包括ArgumentParser、add_argument和parse_args三个方法。
下面介绍这三个函数的使用方法。
argparse默认提供了 -h | --help 参数:
命令行运行:
下面列出部分参数:
下面来添加参数:
命令行运行:
parse_args() 方法用于解析参数,在前面的示例代码中使用parse_args方法来提取参数值,对于无效或者错误的参数会打印错误信息和帮助信息:
命令行运行:
本文介绍了Python的三种命令行参数解析方法sys.argv、getopt和argparse,可以根据自己的需要进行选择,getopt和argparse两种方法相比来说,建议选择argparse,代码量更少更简洁。更详细的使用方法参考官方文档:
--THE END--
5. 在使用Python3时,如果没有相应的函数库可以使用什么命令来 下载
使用 pip 命令行工具在线下载你需要的第三方库。
具体步骤如下:使用pip工具安装软件包的命令是:pipinstallsome到package到name。我们现在下载名字为:requests的第三方库。在命令行窗口中执行下面的命令:pipinstallrequests
这样 requests 第三方库就下载和安装完成了。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆 于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。
6. 在python里什么函数可以让后面的指令停止执行
函数内用 return
函数外用 exit()
说明,函数内也可用 exit() 停止后面的指令执行,但这样会使基于函数的线程出现问题,所以不建议在函数内使用 exit(),函数内如果不想执行指令了,最好用 return 进行结束函数,这样可以把控制权交给主调函数,而不是退出程序
(6)python命令函数扩展阅读:
return语句是python语言中函数返回的一个值,每个函数都应该有一个返回值,其中,return返回值可以是一个数值,一个字符串,一个布尔值,一个列表,或者函数。
在Python中return函数返回值return,函数中一定要有return返回值才是完整的函数,如果用户没有定义Python函数返回值,那么得到的结果是None对象。
7. pythondef怎么用
python中的def要怎么使用呢?我们一起来学习一下吧!竖缺
python中的def命令是用来自定义函数的,具体使用方法如下。
例如,自定义一个函数f(x)=2*x,就写为:
deff(x):
return2*x
这个函数就构造完了。
还雹虚可以构造多变量函数:
deff(x,y):
return2*x+y
如果没有变量余肆辩,就是常函数:
deff():
return100
当然,测试的时候,也不能有变量:
print(f())
可以使用默认变量:
deff(x=2):
return2*x
测试时,如果函数中没有变量,就使用默认变量,否则就用给定变量。
多元函数里面,默认变量和非默认变量,可以同时存在,但默认变量必须写在后面:
deff(y,x=2):
return2*x+y
自定义函数如果只执行一段命令,而不需要返回结果,则无需return。
deff(y,x=2):
print((2*x+y))
测试的结果,显示返回【None】,表示无返回结果。
python中的def命令使用方法,我们就了解到这啦!
8. python中def函数的用法
python中def意思是声明函数。
Python 使用def 开始函数定义,紧接着是函数名,括号内部为函数的参数,内部为函数的 具体功能实现代码,如果想要函数有返回值, 在expressions 中的逻辑代码中用 return 返回。
expressions
实例def function():
print('This is a function')
a = 1+2
print(a)
相关内容:
function 的函数,函数没有不接受参数,所以括号内部为空,紧接着就是 函数的功能代码。如果执行该脚本,发现并没有输出任何输出,因为我们只定义了函数,而并没有执行函数。 这时我们在 Python 命令提示符中输入函数调用 function(), 注意这里调用函数的括号不能省略。
那么函数内部的功能代码将会执行,输出结果:This is a function。
9. python包含数据包用什么命令
python包含数据包命令如下。
easy_insert包名。
其中python有多种数据包以下为常用数据包,Numpy提供了两种基本的对象:ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc是能够对数组进行处理的函数。N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环,就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(CC++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。Numpy不提供高级数据分析功能,但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算,可以进行:数组的算数和逻辑运算。傅立叶变换和用于图形操作的例程。与线性代数有关的操作。NumPy拥有线性代数和随机数生成的内置函数。2,Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包,它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如数值积分和优化。3、PPandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是为了解决数据分析任务而创建的,Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型,提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构, 以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上,使得Numpy应用变得简单。
10. Python基础之查看Python库、函数和模块
1.dir函数式可以查看对象的属性
使用方法很简单,举os类型为例,在Python命令窗口输入 dir(‘os’) 即可查看os模块的属性
打开cmd命令窗口:
2.如何查看对象某个属性的帮助文档:两种方法如下:
3.如何查看某个对象的详细:
3.如何查看某个对象的函数: