总结Python编程中函数的使用要点,python要点

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为何使用函数 最大化代码的重用和最小化代码冗余 流程的分解 编写函数
def语句 在Python中创建…

总结Python编程中函数的使用要点,python要点

为何使用函数

  • 最大化代码的重用和最小化代码冗余
  • 流程的分解

编写函数

>>def语句
在Python中创建一个函数是通过def关键字进行的,def语句将创建一个函数对象并将其赋值给一个变量名。def语句一般的格式如下所示:

def <name>(arg1,arg2,... argN):
  <statements>

通常情况下,函数体中会有一个return语句,可以出现在函数体的任何位置,它表示函数调用的结束,并将结果返回至函数调用处。但是return语句是可选的,并不是必须的。从技术角度上说,一个没有返回值的函数自动返回了none对象,但是这个值可以被忽略掉。

>>def语句是实时执行的
Python的def语句实际上是一个可执行的语句:当它运行的时候,它创建一个新的函数对象并将其赋值给一个变量名。(请记住,Python中所有的语句都是实时运行的,没有对像独立编译时间这样的流程)因为它是一个语句,它可以出现在任一语句可以出现的地方——甚至是嵌套在其他语句中。

if test:
  def func():
    ...
else:
  def func():
    ...
...
func()

它在运行时简单地给一个变量名进行赋值。与C语言这样的编译语言不同,Python函数在程序运行之前并不需要全部定义,更确切地说,def在运行时才评估,而在def之中的代码在函数调用时才会评估。

就像Python中其他语句一样,函数仅仅是对象,在程序执行时它清除地记录在了内存之中。实际上,除了调用之外,函数允许任意的属性附加到记录信息以供随后使用:

othername=func #Assign function object
othername() #Call func again

func() #call object
func.attr=value #attach attribute

一个例子:定义和调用

def times(x,y):
  return x*y

times(2,4) #return 8
times(3.12,4) #return 12.56
times('Ni',4) #return 'NiNiNi'

上面代码中对函数的三次调用都能正确运行,因为”*“对数字和序列都有效,在Python我们从未对变量、参数或者返回值有过类似的声明,我们可以把times用作数字的乘法或是序列的重复。

换句话说,函数times的作用决定于传递给它的参数,这是Python的核心概念之一。

需要强调的是,如果我们传入了一个不支持函数操作的参数,Python会自动检测出不匹配,并抛出一个异常,这样就能减少我们编写不必要的类型检测代码。

>>局部变量
所有在函数内部定义的变量默认都是局部变量,所有的局部变量都会在函数调用时出现,并在函数退出时消失。

函数设计概念

  • 耦合性:对于输入使用参数并且输出使用return语句。
  • 耦合性:只有在真正必要的情况下使用全局变量。
  • 耦合性:不要改变可变类型的参数,除非调用者希望这样做。
  • 聚合性:每一个函数都应该有一个单一的、统一的目标。
  • 大小:每一个函数应该相对较小。
  • 耦合:避免直接改变在另一个模块文件中的变量。
  • 函数对象:属性和注解

>>间接函数调用
由于Python函数是对象,我们可以编写通用的处理他们的程序。函数对象可以赋值给其他的名字、传递给其他函数、嵌入到数据结构、从一个函数返回给另一个函数等等,就好像它们是简单的数字或字符串。

把函数赋值给其他变量:

def echo(message):
 print(message)

x = echo
x('Indirect call!')  #Prints:Indirect call!

传递给其他函数:

def indirect(func,arg):
  func(arg)

indirect(echo,'Argument call')  #Prints:Argument call

把函数对象填入到数据结构中:

schedule=[(echo,'Spam!'),(echo,'Ham!')]
for (func,arg) in schedule:
  func(arg)

从上述的代码中可以看到,Python是非常灵活的!

>>函数内省
由于函数是对象,我们可以用用常规的对象工具来处理函数。

func.__name__
dir(func)

内省工具允许我们探索实现细节,例如函数已经附加了代码对象,代码对象提供了函数的本地变量和参数等方面的细节:

dir(func.__code__)
func.__code__.co_varnames
func.__code__.co_argument

工具编写者可以利用这些信息来管理函数。

>>函数属性
函数对象不仅局限于上一小节中列出的系统定义的属性,我们也可以向函数附加任意的用户定义的属性:

func.count=0
func.count+=1

func.handles='Button-Press'

这样的属性可以用来直接把状态信息附加到函数对象,而不必使用全局、非本地和类等其他技术。和非本地不同,这样的属性信息可以在函数自身的任何地方访问。这种变量的名称对于一个函数来说是本地的,但是,其值在函数退出后仍然保留。属性与对象相关而不是与作用域相关,但直接效果是类似的。

>>Python3.0中的函数注解
在Python3.0也可以给函数对象附加注解信息——与函数的参数相关的任意的用户定义的数据。Python为声明注解提供了特殊的语法,但是,它自身不做任何事情;注解完全是可选的,并且,出现的时候只是直接附加到函数对象的__annotations__属性以供其他用户使用。

从语法上讲,函数注解编写在def头部行,对于参数,它们出现在紧随参数名之后的冒号之后;对于返回值,它们编写于紧跟在参数列表之后的一个->之后。

def func(a:'spam',b:(1,10),c:float) -> int:
  return a+b+c

威斯尼斯人官网 ,注解和没注解过的函数在功能和使用上完全一样,只不过,注解过的函数,Python会将它们的注解的数据收集到字典中并将它们附加到函数对象自身。参数名变成键,如果编写了返回值注解的话,它存储在键return下,而注解的值则是赋给了注解表达式的结果:

func.__annotations__
 #Prints:{'a':'spam','c':<class 'float'>,'b':(1,10),'return':<class 'int'>}

注意点

如果编写了注解的话,仍然可以对参数使用默认值,例如:a:’spam’=4
意味着参数a的默认值是4,并且用字符串’spam’注解它。
在函数头部的各部分之间使用空格是可选的。
注解只在def语句中有效。
匿名函数:lambda

除了def语句之外,Python还提供了一种生成函数对象的表达式形式。由于它与LISP语言中的一个工具很相似,所以称为lambda。就像def一样,这个表达式创建了一个之后能够调用的函数,但是它返回了一个函数而不是将这个函数赋值给一个变量名。这也就是lambda有时叫做匿名函数的原因。实际上,它们常常以一个行内函数定义的形式使用,或者用作推迟执行一些代码。

>>lambda表达式
lambda的一般形式是关键字lambda,之后是一个或多个参数,紧跟的是一个冒号,之后是一个表达式:

lambda argument1,argument2,...argumentN:expression using arguments

由lambda表达式所返回的函数对象与由def创建并赋值后的函数对象工作起来是完全一样的,但是lambda有一些不同之处让其在扮演特定的角色时很有用。

lambda是一个表达式,而不是一个语句。
lambda的主体是一个单个的表达式,而不是一个代码块。
一下两段代码生成了同样功能的函数:

def func(x,y,z):return x+y+z
func(2,3,4)          #Return 9

f = lambda x,y,z : x + y + z
f(2,3,4)           #Return 9

默认参数也能在lambda中使用

x=(lambda a="fee",b="fie",c="foe": a+b+c)
x("wee")           #Prints:'weefiefoe'

在lambda主体中的代码像在def内的代码一样都遵循相同的作用域查找法则。

>>为什么要使用lambda
通常来说,lambda起到了一种函数速写的作用,允许在使用的代码内嵌入一个函数的定义。它们总是可选的,因为总是能够用def来代替。

lambda通常用来编写跳转表:

L=[lambda x: x ** 2,
  lambda x: x ** 3,
  lambda x: x ** 4]

for f in L:
 print(f(2))      #Prints:4,8,16
print(L[0](3))      #Prints:9

实际上,我们可以用Python中的字典或者其他数据结构来构建更多种类的行为表:

key='got'
{'already':(lambda: 2+2),
 'got':(lambda: 2*4),
 'one':(lambda: 2 ** 6)}[key]()     #Prints:8

这样编写代码可以使字典成为更加通用的多路分支工具。

最后需要注意的是,lambda也是可以嵌套的

((lambda x:(lambda y: x+y))(99))(4)   #Prints:103

在序列中映射函数:map

map函数会对一个序列对象中的每个元素应用被传入的函数,并且返回一个包含了所有函数调用结果的一个列表。

counters=[1,2,3,4]
def inc(x):return x+10
list(map(inc,counters))     #[11,12,13,14]

由于map期待传入一个函数,它恰好是lambda最常出现的地方之一。

list(map((lambda x: x+10),counters)) #[11,12,13,14]

函数式编程工具:filter和reduce

在Python内置函数中,map函数是用来进行函数式编程的这类工具中最简单的内置函数代表。所谓的函数式编程就是对序列应用一些函数的工具。例如过滤出一些元素(filter),以及对每对元素都应用函数并运行到最后的结果(reduce)。

list(filter((lambda x: x>0),range(-5,5)))  #[1,2,3,4]

序列中的元素若其返回值是真的话,将会被加入到结果列表中。

reduce接受一个迭代器来处理,但是,它自身不是一个迭代器,它返回一个单个的结果。

from functools import reduce  #Import in 3.0,not in 2.6
reduce((lambda x,y: x+y),[1,2,3,4]) #Return:10
reduce((lambda x,y: x*y),[1,2,3,4]) #Return:24

上面两个reduce调用,计算了一个列表中所有元素的累加和与累积乘积。

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