Роман Сузи - Язык программирования Python

Вызов функции синтаксически выглядит как объект–функция(фактические параметры). Обычно объект–функция — это просто имя функции, хотя это может быть и любое выражение, которое в результате вычисления дает исполняемый объект.

Функция одного аргумента:

def swapcase(s):

return s.swapcase()

print swapcase("ABC")

Функция двух аргументов, один из которых необязателен и имеет значение по умолчанию:

def inc(n, delta=1):

return n+delta

print inc(12)

print inc(12, 2)

Функция с одним обязательным аргументом, с одним, имеющим значение по умолчанию и неопределенным числом именованных аргументов:

def wrap(text, width=70, **kwargs):

from textwrap import TextWrapper

# kwargs — словарь с именами и значениями аргументов

w = TextWrapper(width=width, **kwargs)

return w.wrap(text)

print wrap("my long text ...", width=4)

Функция произвольного числа аргументов:

def max_min(*args):

# args — список аргументов в порядке их указания при вызове

return max(args), min(args)

print max_min(1, 2, -1, 5, 3)

Функция с обычными (позиционными) и именованными аргументами:

def swiss_knife(arg1, *args, **kwargs):

print arg1

print args

print kwargs

return None

print swiss_knife(1)

print swiss_knife(1, 2, 3, 4, 5)

print swiss_knife(1, 2, 3, a='abc', b='sdf')

# print swiss_knife(1, a='abc', 3, 4) # !!! ошибка

lst = [2, 3, 4, 5]

dct = {'a': 'abc', 'b': 'sdf'}

print swiss_knife(1, *lst, **dct)

Пример определения функции с помощью lambda–выражения дан ниже:

func = lambda x, y: x + y

В результате lambda–выражения получается безымянный объект–функция, которая затем используется, например, для того, чтобы связать с ней некоторое имя. Однако, как правило, определяемые lambda–выражением функции, применяются в качестве параметров функций.

В языке Python функция может возвратить только одно значение, которое может быть кортежем. В следующем примере видно, как стандартная функция divmod()возвращает частное и остаток от деления двух чисел:

def bin(n):

"""Цифры двоичного представления натурального числа """

digits = []

while n > 0:

n, d = divmod(n, 2)

digits = [d] + digits

return digits

print bin(69)

Важно понять, что за именем функции стоит объект. Этот объект можно связать с другим именем:

def add(x, y):

return x + y

addition = add # теперь addition и add — разные имена одного и того же объекта

Пример, в котором в качестве значения по умолчанию аргумента функции используется изменчивый объект (список). Этот объект — один и тот же для всех вызовов функций, что может привести к казусам:

def mylist(val, lst=[]):

lst.append(val)

return lst

print mylist(1),

print mylist(2)

Вместо ожидаемого [1] [2]получается [1] [1, 2], так как добавляются элементы к «значению по умолчанию».

Правильный вариант решения будет, например, таким:

def mylist(val, lst=None):

lst = lst or []

lst.append(val)

return lst

Конечно, приведенная выше форма может использоваться для хранения в функции некоторого состояния между ее вызовами, однако, практически всегда вместо функции с таким побочным эффектом лучше написать класс и использовать его экземпляр.

В некоторых случаях описание функции элегантнее всего выглядит с применением вызова этой же функции. Такой прием, когда функция вызывает саму себя, называется рекурсией. В функциональных языках рекурсия обычно используется много чаще, чем итерация (циклы).

В следующем примере переписывается функция bin()в рекурсивном варианте:

def bin(n):

"""Цифры двоичного представления натурального числа """

if n == 0:

return []

n, d = divmod(n, 2)

return bin(n) + [d]

print bin(69)

Здесь видно, что цикл whileбольше не используется, а вместо него появилось условие окончания рекурсии: условие, при выполнении которого функция не вызывает себя.

Конечно, в погоне за красивым рекурсивным решением не следует упускать из виду эффективность реализации. В частности, пример реализации функции для вычисления n–го числа Фибоначчи это демонстрирует:

def Fib(n):

if n < 2:

return n

else:

return Fib(n–1) + Fib(n–2)

В данном случае количество рекурсивных вызовов растет экспоненциально от числа n, что совсем не соответствует временной сложности решаемой задачи.

В качестве упражнения предлагается написать итеративный и рекурсивный варианты этой функции, которые бы требовали линейного времени для вычисления результата.

Предупреждение:

При работе с рекурсивными функциями можно легко превысить глубину допустимой в Python рекурсии. Для настройки глубины рекурсии следует использовать функцию setrecursionlimit(N)из модуля sys, установив требуемое значение N.

Как уже не раз говорилось, функции являются такими же объектами Python как числа, строки или списки. Это означает, что их можно передавать в качестве параметров функций или возвращать из функций.

Функции, принимающие в качестве аргументов или возвращающие другие функции в результате, называют функциями высшего порядка. В Python функции высшего порядка применяются программистами достаточно часто. В большинстве случаев таким образом строится механизм обратных вызовов (callbacks), но встречаются и другие варианты. Например, алгоритм поиска может вызывать переданную ему функцию для каждого найденного объекта.

Функция apply()применяет функцию, переданную в качестве первого аргумента, к параметрам, которые переданы вторым и третьим аргументом. Эта функция в Python устарела, так как вызвать функцию можно с помощью обычного синтаксиса вызова функции. Позиционные и именованные параметры можно передать с использованием звездочек:

>>> lst = [1, 2, 3]

>>> dct = {'a': 4, 'b': 5}

>>> apply(max, lst)

3

>>> max(*lst)

3

>>> apply(dict, [], dct)

{'a': 4, 'b': 5}

>>> dict(**dct)

{'a': 4, 'b': 5}

Многие алгоритмы сводятся к обработке массивов данных и получению новых массивов данных в результате. Среди встроенных функций Python есть несколько для работы с последовательностями.

Под последовательностьюв Python понимается любой тип данных, который поддерживает интерфейс последовательности (это несколько специальных методов, реализующих операции над последовательностями, которые в данном курсе обсуждаться не будут).

Следует заметить, что тип, основной задачей которого является хранение, манипулирование и обеспечение доступа к самостоятельным данным называется контейнерным типомили просто контейнером. Примеры контейнеров в Python — списки, кортежи, словари.