Függvények

Mik azok a függvények?

A függvények kényelmes módot jelentenek a kód hasznos blokkokra való felosztására, amely lehetővé teszi számunkra a kódunk rendezését, olvashatóbbá tételét, újrafelhasználását, és időmegtakarítást eredményez. Emellett a függvények kulcsfontosságú módot biztosítanak az interfészek definiálására, így a programozók megoszthatják a kódjukat.

Hogyan írjunk függvényeket Pythonban?

Ahogy azt a korábbi oktatóanyagokban láttuk, a Python blokkokat használ.

Egy blokk a következő formátumú kódrész:

Ahol a blokk sorai több Python kódot tartalmaznak (akár egy másik blokkot is), és a blokk fejléce a következő formátumú: block_keyword block_name(argument1,argument2, ...) Azokat a blokk kulcsszavakat már ismered, mint például az "if", "for", és "while".

A függvényeket Pythonban a "def" blokk kulcsszóval lehet definiálni, amelyet a függvény neve követ mint blokk név. Például:

A függvények paramétereket is fogadhatnak (a hívó által átadott változók). Például:

A függvények értéket is visszaadhatnak a hívónak a 'return' kulcsszó használatával. Például:

Hogyan hívjunk meg függvényeket Pythonban?

Egyszerűen írd le a függvény nevét a zárójelek következésében, a szükséges argumentumokkal a zárójelek között. Például, hívjuk meg a fent írt függvényeket (a korábbi példában):

Exercise

Ebben a gyakorlatban egy meglévő függvényt fogsz használni, miközben sajátodat is hozzáadod, hogy egy teljesen működő programot hozz létre.

1. Adj hozzá egy list_benefits() nevű függvényt, amely az alábbi sztringlistát adja vissza: "More organized code", "More readable code", "Easier code reuse", "Allowing programmers to share and connect code together"

2. Adj hozzá egy build_sentence(info) nevű függvényt, amely egyetlen argumentumot fogad, ami egy sztringet tartalmaz, és egy olyan mondatot ad vissza, amely az adott sztringgel kezdődik, és a " is a benefit of functions!" sztringgel végződik.

3. Futtasd és nézd meg, hogy az összes függvény együtt működik!

This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!