python自动编写函数 python 自动写代码

python如何在命令行定义函数

Python在命令行定义函数python自动编写函数的方法如下：

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python自动编写函数了函数

测试函数可以正常使用

更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习python自动编写函数！以上就是小编分享python自动编写函数的关于python如何在命令行定义函数的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

相关问答

Q1: 用python编写程序建立函数？

每位数字都如上5.是什么意思？

是加5吧

我把解密函数都给写出来了

Q2: python编写用pow()函数计算球的体积？

使用键盘输入值并不是编辑表中值的唯一方式。在某些情况下python自动编写函数，为了设置字段值python自动编写函数，可能要对单条记录甚至是所有记录执行数学计算。您可以对所有记录或选中记录执行简单计算和高级计算。此外，还可以在属性表中的字段上计算面积、长度、周长和其他几何属性。以下各部分包括使用字段计算器的若干示例。使用 Python、SQL 和 Arcade 执行计算。

本主题着重于基于 Python 的计算字段示例。要了解有关 Arcade 表达式的详细信息，请参阅 ArcGIS Arcade 指南。要了解有关 SQL 表达式的详细信息，请参阅计算字段。

注：

Python 强制将缩进作为语法的一部分。请使用两个或四个空格来定义每个逻辑级别。将语句块的开头和结尾对齐并且保持一致。

Python 计算表达式字段将使用惊叹号 (!!) 括起。

命名变量时，请注意 Python 区分大小写，因此 value 不同于 Value。

输入语句后，如果想将其写入文件，请单击导出。导入按钮将提示您查找和选择一个现有的计算文件。

简单计算

仅通过一个短表达式就可以计算出多种计算结果。

简单字符串示例

一系列 Python 字符串函数均支持使用字符串，包括 capitalize、rstrip 和 replace。

将 CITY_NAME 字段中字符串的首字母大写。

!CITY_NAME!.capitalize()

去掉 CITY_NAME 字段中自字符串结尾起的所有空白区。

!CITY_NAME!.rstrip()

将 STATE_NAME 字段中的“california”全部替换为“California”。

!STATE_NAME!.replace("california", "California")

在 Python 中，字符串字段中的字符可以通过索引和分割操作进行访问。索引操作将在索引位置提取字符，而分割操作则会提取一组字符。在下表中，假设 !fieldname! 是值为 "abcde" 的字符串字段。

示例

说明

结果

!fieldname![0]

第一个字符

"a"

!fieldname![-2]

倒数第二个字符

"d"

!fieldname![1:4]

第二、三和四个字符

"bcd"

Python 也支持使用 format() 方法的字符串格式。

将合并后的 FieldA 和 FieldB 以冒号分隔开。

"{}:{}".format(!FieldA!, !FieldB!)

常见 Python 字符串操作

简单数学示例

Python 提供了处理数字的工具。Python 也支持一些数值和数学函数，包括 math、cmath、decimal、random、itertools、functools 和 operator。

运算符

说明

示例

结果

x + y

x 加上 y

1.5 + 2.5

4.0

x - y

x 减去 y

3.3 - 2.2

1.1

x * y

x 乘以 y

2.0 * 2.2

4.4

x / y

x 除以 y

4.0 / 1.25

3.2

x // y

x 除以 y（向下取整除法）

4.0 // 1.25

3.0

x % y

x 模 y

8 % 3

2

-x

x 的负数表达式

x = 5

-x

-5

+x

x 不变

x = 5

+x

5

x ** y

以 x 为底，以 y 为指数的幂

2 ** 3

8

乘

!Rank! * 2

根据给定的半径字段计算球体的体积。

4.0 / 3.0 * math.pi * !Radius! ** 3

旧版本：

在 ArcGIS Pro 中，使用的是 Python 3，在 ArcGIS Desktop 中，使用的 Python 2。Python 2 使用的是整型数学计算，这就意味着两个整型值相除将始终生成整型值 (3 / 2 = 1)。在 Python 3 中，两个整型值相除将生成浮点型值 (3 / 2 = 1.5)。

Python 内置函数

Python 包含多个可用的内置函数，包括 max、min、round 和 sum。

Python 内置函数

通过字段列表计算每条记录的最大值。

max([!field1!, !field2!, !field3!])

通过字段列表计算每条记录的总和。

sum([!field1!, !field2!, !field3!]) 使用代码块

通过 Python 表达式和代码块参数可执行以下操作：

在表达式中应用任意 Python 函数。

访问地理处理函数和对象。

访问要素几何的属性。

访问新的随机值运算符。

使用 if-then-else 逻辑对值进行重分类。

表达式类型

代码块

Python 3

支持 Python 功能。使用 Python 函数 (def) 表示代码块。在适当的情况下，几何属性将通过地理处理对象表示（如点对象）。

Arcade

支持 Arcade 功能。

SQL

支持 SQL 表达式。

执行 SQL 表达式可以更好地支持使用要素服务和企业级地理数据库的计算，尤其是在性能方面。使用该表达式可以将单次请求设置为要素服务或数据库，而不必一次执行一个要素或一行的计算。

旧版本：

在 ArcGIS Desktop 中，计算字段工具支持 VB、PYTHON 和 PYTHON_9.3 表达式类型。VB 表达式类型，在某些产品中受支持，但在 64 位产品中不受支持，其中包括 ArcGIS Pro。

出于相后兼容性考量，ArcGIS Pro 中仍然支持 PYTHON 和 PYTHON_9.3 关键字，但是不会作为选择列出。使用这些关键字的 Python 脚本将可继续使用。

Python 3 表达式类型与旧版 PYTHON_9.3 关键字的唯一区别在于 Python 3 会将日期字段中的值作为 Python datetime 对象返回。

注：

Python 3 表达式类型与随 ArcGIS Pro 安装的 Python 版本无关。这只是历史上的第三个 Python 相关关键字（继 PYTHON 和 PYTHON_9.3 之后。

各 Python 函数可通过 def 关键字定义，关键字后为函数名称及函数的输入参数。可编写 Python 函数，使 Python 函数能够接受任何数量的输入参数（也可以没有任何参数）。函数将通过 return 语句返回值。函数名称可由您自行选取（不得使用空格，也不得以数字开头）。

注：

如果函数未通过 return 语句显式返回值，则函数将返回 None。

注：

请牢记，Python 强制要求将缩进作为语法的一部分。请使用四个空格来定义每个逻辑级别。将语句块的开头和结尾对齐并且保持一致。

代码示例 - 数学

在使用以下数学示例时，请假设表达式类型为 Python 3。

将字段的值四舍五入为保留两位小数。

表达式：

round(!area!, 2)

通过 math 模块将米转换成英尺。以转换值为底，以 2 为指数进行幂运算，然后再乘以 area。

表达式：

MetersToFeet((float(!shape.area!)))

代码块：

import math

def MetersToFeet(area):

return math.pow(3.2808, 2) * area 通过 Python 逻辑计算字段

可以使用 if、else 和 elif 语句将逻辑模式包含在代码块中。

按照字段值进行分类。

表达式：

Reclass(!WELL_YIELD!)

代码块：

def Reclass(WellYield):

if (WellYield = 0 and WellYield = 10):

return 1

elif (WellYield 10 and WellYield = 20):

return 2

elif (WellYield 20 and WellYield = 30):

return 3

elif (WellYield 30):

return 4 代码实例 - 几何

除以下代码示例外，请参阅下方的“几何单位转换”部分，以了解有关转换几何单位的详细信息。

计算某要素的面积。

表达式：

!shape.area!

计算某要素的最大 x 坐标。

表达式：

!shape.extent.XMax!

计算某要素中的折点数。

表达式：

MySub(!shape!)

代码块：

def MySub(feat):

partnum = 0

# Count the number of points in the current multipart feature

partcount = feat.partCount

pntcount = 0

# Enter while loop for each part in the feature (if a singlepart

# feature, this will occur only once)

while partnum partcount:

part = feat.getPart(partnum)

pnt = part.next()

# Enter while loop for each vertex

while pnt:

pntcount += 1

pnt = part.next()

# If pnt is null, either the part is finished or there

# is an interior ring

if not pnt:

pnt = part.next()

partnum += 1

return pntcount

将点要素类中每个点的 x 坐标平移 100。

表达式：

shiftXCoordinate(!SHAPE!)

代码块：

def shiftXCoordinate(shape):

shiftValue = 100

point = shape.getPart(0)

point.X += shiftValue

return point 几何单位转换

几何字段的面积和长度属性可通过用 @ 符号表示的单位类型进行修改。

面积测量单位关键字：

ACRES | ARES | HECTARES | SQUARECENTIMETERS | SQUAREDECIMETERS | SQUAREINCHES | SQUAREFEET | SQUAREKILOMETERS | SQUAREMETERS | SQUAREMILES | SQUAREMILLIMETERS | SQUAREYARDS | SQUAREMAPUNITS | UNKNOWN

线性测量单位关键字：

CENTIMETERS | DECIMALDEGREES | DECIMETERS | FEET | INCHES | KILOMETERS | METERS | MILES | MILLIMETERS | NAUTICALMILES | POINTS | UNKNOWN | YARDS

注：

如果数据存储在地理坐标系中且具有线性单位（例如英尺），则会通过测地线算法转换长度计算的结果。

警告：

转换地理坐标系中数据的面积单位会生成不正确的结果，这是由于沿 globe 的十进制度并不一致。

计算某要素的长度（以码为单位）。

表达式：

!shape.length@yards!

计算某要素的面积（以英亩为单位）。

表达式：

!shape.area@acres!

测地线面积和长度也可以通过带 @（后跟测量单位关键字）的 geodesicArea 和 geodesicLength 属性进行计算。

计算某要素的测地线长度（以码为单位）。

表达式：

!shape.geodesicLength@yards!

计算某要素的测地线面积（以英亩为单位）。

表达式：

!shape.geodesicArea@acres! 代码实例 - 日期

日期和时间可使用 datetime 和 time 模块进行计算。

计算当前日期。

表达式：

time.strftime("%d/%m/%Y")

计算当前日期和时间。

表达式：

datetime.datetime.now()

计算的日期为 2000 年 12 月 31 日。

表达式：

datetime.datetime(2000, 12, 31)

计算当前日期和字段中的值之间的天数。

表达式：

(datetime.datetime.now() - !field1!).days

通过向字段中的日期值添加 100 天来计算日期。

表达式：

!field1! + datetime.timedelta(days=100)

计算字段中的日期值为一周中的周几（例如，星期天）。

表达式：

!field1!.strftime('%A') 代码实例 - 字符串

可以使用多种 Python 编码模式来完成字符串计算。

返回最右侧三个字符。

表达式：

!SUB_REGION![-3:]

将所有大写字母 P 替换为小写字母 p。

表达式：

!STATE_NAME!.replace("P","p")

通过空格分隔符串连两个字段。

表达式：

!SUB_REGION! + " " + !STATE_ABBR! 转换为正确的大小写形式

下列各例显示的是转换单词的不同方法，这些方法可使每个单词的首字母变为大写、其余字母变为小写。

表达式：

' '.join([i.capitalize() for i in !STATE_NAME!.split(' ')]) 表达式：

!STATE_NAME!.title() 正则表达式

Python 的 re 模块提供了正则表达式匹配操作，可用于对字符串执行复杂的模式匹配和替换规则。

re - 正则表达式运算正则表达式的用法

使用单词 Street 替换 St 或 St.，在字符串的末尾生成一个新单词。

表达式：

update_street(!ADDRESS!)

代码块：

import re

def update_street(street_name):

return re.sub(r"""\b(St|St.)\Z""",

'Street',

street_name) 累加计算和顺序计算

可以使用全局变量来进行累加计算和顺序计算。

根据某间隔值计算顺序 ID 或数字。

表达式：

autoIncrement()

代码块：

rec=0

def autoIncrement():

global rec

pStart = 1 # adjust start value, if req'd

pInterval = 1 # adjust interval value, if req'd

if (rec == 0):

rec = pStart

else:

rec = rec + pInterval

return rec

计算数值型字段的累加值。

表达式：

accumulate(!FieldA!)

代码块：

total = 0

def accumulate(increment):

global total

if total:

total += increment

else:

total = increment

return total

计算数值型字段的百分比增量。

表达式：

percentIncrease(float(!FieldA!))

代码块：

lastValue = 0

def percentIncrease(newValue):

global lastValue

if lastValue:

percentage = ((newValue - lastValue) / lastValue) * 100

else:

percentage = 0

lastValue = newValue

return percentage 随机值

可以使用 random 模块来计算随机值。

通过 numpy 站点包来计算 0.0 和 1.0 之间的随机浮点值。

表达式：

getRandomValue()

代码块：

import numpy

def getRandomValue():

return numpy.random.random()

使用随机模块来计算 0 与 10 之间的随机整数。

表达式：

random.randint(0, 10)

代码块：

import random 计算空值

在 Python 表达式中，可通过 Python None 来计算空值。

注：

仅当该字段为空时，才可以进行以下计算。

使用 Python None 计算空值。

表达式：

None 相关主题

有关字段计算的基础知识

授权转载：gisoracle

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Q3: 在Python中定义Main函数

目录

许多编程语言都有一个特殊的函数，当操作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main()，并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面，Python解释器从文件顶部开始执行脚本，并且没有自动执行的特殊函数。

尽管如此，为程序的执行定义一个起始点有助于理解程序是如何运行的。Python程序员提出了几种方式对此进行实现。

本文结束时，您将了解以下内容：

Python中的基本main()函数

一些Python脚本中，包含一个函数定义和一个条件语句，如下所示：

此代码中，包含一个main()函数，在程序执行时打印Hello World!。此外，还包含一个条件（或if）语句，用于检查__name__的值并将其与字符串"__main__"进行比较。当if语句为True时，Python解释器将执行main()函数。更多关于Python条件语句的信息可以由此获得。

这种代码模式在Python文件中非常常见，它将作为脚本执行并导入另一个模块。为了帮助理解这段代码的执行方式，首先需要了解Python解释器如何根据代码的执行方式设置__name__。

Python中的执行模式

Python解释器执行代码有两种方式：

更多内容可参考如何运行Python脚本。无论采用哪种方式，Python都会定义一个名为__name__的特殊变量，该变量包含一个字符串，其值取决于代码的使用方式。

本文将如下示例文件保存为execution_methods.py，以 探索 代码如何根据上下文改变行为：

在此文件中，定义了三个对print()函数的调用。前两个打印一些介绍性短语。第三个print()会先打印短语The value __name__ is，之后将使用Python内置的repr()函数打印出__name__变量。

在Python中，repr()函数将对象转化为供解释器读取的形式。上述示例通过使用repr()函数来强调__name__的值为字符串。更多关于repr()的内容可参考Python文档。

在本文中，您将随处可见文件(file)，模块(module)和脚本(script)这三个字眼。实际上，三者之间并无太大的差别。不过，在强调代码目的时，还是存在细微的差异：

“如何运行Python脚本”一文也讨论了三者的差别。

基于命令行执行

在这类方法中，Python脚本将通过命令行来执行。

执行脚本时，无法与Python解释器正在执行的代码交互。关于如何通过命令行执行代码的详细信息对本文而言并不重要，但您可以通过展开下框阅读更多有关Windows，Linux和macOS之间命令行差异的内容。

命令行环境

不同的操作系统在使用命令行执行代码时存在细微的差异。

在Linux和macOS中，通常使用如下命令：

美元符号($)之前的内容可能有所不同，具体取决于您的用户名和计算机名称。您键入的命令位于$之后。在Linux或macOS上，Python3的可执行文件名为python3，因此可以通过输入python3 script_name.py来运行python脚本。

在Windows上，命令提示符通常如下所示：

根据您的用户名，之前的内容可能会有所不同，您输入的命令位于之后。在Windows上，Python3的可执行文件通常为python。因此可以通过输入python script_name.py来运行python脚本。

无论哪种操作系统，本文的Python脚本的输出结果都是相同的。因此本文以Linux和macOS为例。

使用命令行执行execution_methods.py，如下所示：

在这个示例中，__name__具有值'__main__'，其中引号(')表明该值为字符串类型。

请记住，在Python中，使用单引号(')和双引号(")定义的字符串没有区别。更多关于字符串的内容请参考Python的基本数据类型。

如果在脚本中包含"shebang行"并直接执行它(./execution_methods.py)，或者使用IPython或Jupyter Notebook的%run，将会获取相同的结果。

您还可以通过向命令行添加-m参数的方法实现以模块的方式执行。通常情况下，推荐如下方式pip: python3 -m pip install package_name。

添加-m参数将会运行包中__main__.py的代码。更多关于__main__.py文件的内容可参考如何将开源Python包发布到PyPI中。

在三种情况中，__name__都具有相同的值：字符串'__main__'。

技术细节：Python文档中具体定义了__name__何时取值为'__main__'。

当通过标准输入，脚本或者交互提示中读取数据时，模块的__name__将取值为'__main__'。（来源）

__name__与__doc__，__package__和其他属性一起存储在模块的全局命名空间。更多关于属性的信息可参考Python数据模型文档，特别是关于模块和包的信息，请参阅Python Import文档。

导入模块或解释器

接下来是Python解释器执行代码的第二种方式：导入。在开发模块或脚本时，可以使用import关键字导入他人已经构建的模块。

在导入过程中，Python执行指定模块中定义的语句（但仅在第一次导入模块时）。要演示导入execution_methods.py文件的结果，需要启动Python解释器，然后导入execution_methods.py文件：

在此代码输出中，Python解释器执行了三次print()函数调用。前两行由于没有变量，在输出方面与在命令行上作为脚本执行时完全相同。但是第三个输出存在差异。

当Python解释器导入代码时，__name__的值与要导入的模块的名称相同。您可以通过第三行的输出了解这一点。__name__的值为'execution_methods'，是Python导入的.py文件。

注意如果您在没有退出Python时再次导入模块，将不会有输出。

注意：更多关于导入在Python中如何工作的内容请参考官方文档和Python中的绝对和相对导入。

Main函数的最佳实践

既然您已经了解两种执行方式上的差异，那么掌握一些最佳实践方案还是很有用的。它们将适用于编写作为脚本运行的代码或者在另一个模块导入的代码。

如下是四种实践方式：

将大部分代码放入函数或类中

请记住，Python解释器在导入模块时会执行模块中的所有代码。有时如果想要实现用户可控的代码，会导致一些副作用，例如：

在这种情况下，想要实现用户控制触发此代码的执行，而不是让Python解释器在导入模块时执行代码。

因此，最佳方法是将大部分代码包含在函数或类中。这是因为当Python解释器遇到def或class关键字时，它只存储这些定义供以后使用，并且在用户通知之前不会实际执行。

将如下代码保存在best_practices.py以证明这个想法：

在此代码中，首先从time模块中导入sleep()。

在这个示例中，参数以秒的形式传入sleep()函数中，解释器将暂停一段时间再运行。随后，使用print()函数打印关于代码描述的语句。

之后，定义一个process_data()函数，执行如下五项操作：

在命令行中执行

当你将此文件作为脚本用命令行执行时会发生什么呢？

Python解释器将执行函数定义之外的from time import sleep和print()，之后将创建函数process_data()。然后，脚本将退出而不做任何进一步的操作，因为脚本没有任何执行process_data()的代码。

如下是这段脚本的执行结果：

我们在这里看到的输出是第一个print()的结果。注意，从time导入和定义process_data()函数不产生结果。具体来说，调用定义在process_data()内部的print()不会打印结果。

导入模块或解释器执行

在会话（或其他模块）中导入此文件时，Python解释器将执行相同的步骤。

Python解释器导入文件后，您可以使用已导入模块中定义的任何变量，类或函数。为了证明这一点，我们将使用可交互的Python解释器。启动解释器，然后键入import best_practices：

导入best_practices.py后唯一的输出来自process_data()函数外定义的print()。导入模块或解释器执行与基于命令行执行类似。

使用__name__控制代码的执行

如何实现基于命令行而不使用Python解释器导入文件来执行呢？

您可以使用__name__来决定执行上下文，并且当__name__等于"__main__"时才执行process_data()。在best_practices.py文件中添加如下代码：

这段代码添加了一个条件语句来检验__name__的值。当值为"__main__"时，条件为True。记住当__name__变量的特殊值为"__main__"时意味着Python解释器会执行脚本而不是将其导入。

条件语块内添加了四行代码（第12，13，14和15行）：

现在，在命令行中运行best_practices.py，并观察输出的变化：

首先，输出显示了process_data()函数外的print()的调用结果。

之后，data的值被打印。因为当Python解释器将文件作为脚本执行时，变量__name__具有值"__main__"，因此条件语句被计算为True。

接下来，脚本将调用process_data()并传入data进行修改。当process_data执行时，将输出一些状态信息。最终，将输出modified_data的值。

现在您可以验证从解释器（或其他模块）导入best_practices.py后发生的事情了。如下示例演示了这种情况：

注意，当前结果与将条件语句添加到文件末尾之前相同。因为此时__name__变量的值为"best_practices"，因此条件语句结果为False，Python将不执行process_data()。

创建名为main()的函数来包含要运行的代码

现在，您可以编写作为脚本由从命令行执行并导入且没有副作用的Python代码。接下来，您将学习如何编写代码并使其他程序员能轻松地理解其含义。

许多语言，如C，C++，Java以及其他的一些语言，都会定义一个叫做main()的函数，当编译程序时，操作系统会自动调用该函数。此函数通常被称为入口点(entry point)，因为它是程序进入执行的起始位置。

相比之下，Python没有一个特殊的函数作为脚本的入口点。实际上在Python中可以将入口点定义成任何名称。

尽管Python不要求将函数命名为main()，但是最佳的做法是将入口点函数命名为main()。这样方便其他程序员定位程序的起点。

此外，main()函数应该包含Python解释器执行文件时要运行的任何代码。这比将代码放入条件语块中更好，因为用户可以在导入模块时重复使用main()函数。

修改best_practices.py文件如下所示：

在这个示例中，定义了一个main()函数，它包含了上面的条件语句块。之后修改条件语块执行main()。如果您将此代码作为脚本运行或导入，将获得与上一节相同的输出。

在main()中调用其他函数

另一种常见的实现方式是在main()中调用其他函数，而不是直接将代码写入main()。这样做的好处在于可以实现将几个独立运行的子任务整合。

例如，某个脚本有如下功能：

如果在单独的函数中各自实现这些子任务，您（或其他用户）可以很容易地实现代码重用。之后您可以在main()函数中创建默认的工作流。

您可以根据自己的情况选择是否使用此方案。将任务拆分为多个函数会使重用更容易，但会增加他人理解代码的难度。

修改best_practices.py文件如下所示：

在此示例代码中，文件的前10行具有与之前相同的内容。第12行的第二个函数创建并返回一些示例数据，第17行的第三个函数模拟将修改后的数据写入数据库。

第21行定义了main()函数。在此示例中，对main()做出修改，它将调用数据读取，数据处理以及数据写入等功能。

首先，从read_data_from_web()中创建data。将data作为参数传入process_data()，之后将返回modified_data。最后，将modified_data传入write_data_to_database()。

脚本的最后两行是条件语块用于验证__name__，并且如果if语句为True，则执行main()。

在命令行中运行如下所示：

根据执行结果，Python解释器在执行main()函数时，将依次执行read_data_from_web()，process_data()以及write_data_to_database()。当然，您也可以导入best_practices.py文件并重用process_data()作为不同的数据输入源，如下所示：

在此示例中，导入了best_practices并且将其简写为bp。

导入过程会导致Python解释器执行best_practices.py的全部代码，因此输出显示解释文件用途的信息。

然后，从文件中存储数据而不是从Web中读取数据。之后，可以重用best_practices.py文件中的process_data()和write_data_to_database()函数。在此情况下，可以利用代码重写来取代在main()函数中实现全部的代码逻辑。

实践总结

以下是Python中main()函数的四个关键最佳实践：

结论

恭喜！您现在已经了解如何创建Python main()函数了。

本文介绍了如下内容：

现在，您可以开始编写一些非常棒的关于Python main()函数代码啦！

Q4: 怎么自动把固定格式的函数写进python文件

只需要import你保存的东西就可以。

python具备动态导入module并且执行其中代码的能力，所以你只要improt你保存的东西就可以，无需中断你当前的代码执行流。

使用open文件路径W语句就可以打开文件函数。

Q5: 用python写一个函数

使用关键词 def 声明这是一个函数

1def 函数名 (参数):

2 语句块

参数可以没有python自动编写函数，也可以有多个python自动编写函数，用逗号隔开python自动编写函数，第一行称为函数头python自动编写函数，结尾一定要加冒号，代表开始进入函数体的执行。

语句块也就是函数体，是关于这个函数要实现的功能的语句，语句要有返回值即return语句，如果没有return语句，就代表return none.

关于python自动编写函数和python 自动写代码的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。