Python3 函数
函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
在 Python 语言中,函数与整数、字符串、字典等基本数据类型一样,都是 一等对象 。所谓一等对象,即满足如下三个条件:
- 在运行时创建
- 能赋值给变量
- 能作为函数的参数或返回值
以下 IDLE 中的代码即在运行时创建了函数 factorial :
> def factorial(n): ... '''calculates n!''' ... return 1 if n < 2 else n * factorial(n-1) ... > factorial(5) 120 > factorial.__doc__ 'calculates n!' > type(factorial) <class 'function'> > fact = factorial > fact <function factorial at 0x7f55bc771c10> > fact(5) 120 > list(map(fact, range(10))) [1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880]
从输出中可以看出, factorial 是 function 类的实例对象, __doc__ 是 factorial 对象众多属性中的一个。
可以把 factorial 函数赋值给变量 fact ,通过 fact 变量调用 factorial 函数。还可以把 factorial 作为参数传递给 map 函数。
这些行为表现了函数作为一等对象的特性。
一、高阶函数
接受函数作为参数,或者把函数作为返回值的函数即为 高阶函数 。
如内置用于排序的 sorted 函数,它的 key 参数用于传入一个函数,在需要排序的每个元素上执行特定的操作。如根据单词长度对多个字符串进行排序:
> fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana'] > sorted(fruits, key=len) ['fig', 'apple', 'cherry', 'banana', 'raspberry', 'strawberry']
任何单参数的函数都可以作为 key 的值传给 sorted 函数,如把单词反向拼写作为排序条件:
> def reverse(word): ... return word[::-1] ... > reverse('test') 'tset' > sorted(fruits, key=reverse) ['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry']
map、filter 与 reduce
函数式编程语言通常会提供 map 、 filter 和 reduce 三个高阶函数或者实现了类似功能的函数。Python3 中的列表推导和生成器即具有 map 和 filter 函数的功能。
参考如下示例:
> def fact(n): ... return 1 if n < 2 else n * fact(n-1) ... > list(map(fact, range(6))) [1, 1, 2, 6, 24, 120] > [fact(n) for n in range(6)] [1, 1, 2, 6, 24, 120] > list(map(fact, filter(lambda n: n % 2, range(6)))) [1, 6, 120] > [fact(n) for n in range(6) if n % 2] [1, 6, 120]
通过列表推导可以完成与 map 或 filter 函数类似的工作,且可读性更高,也避免了使用 lambda 表达式。
reduce 在 Python2 中是内置函数,但在 Python3 中被移到了 functools 模块中。 reduce 可以把某个操作连续地应用到某个序列上,累计所有的结果,把产生的一系列值规约成一个值。因此常用于求和计算,但内置的 sum 函数在可读性和性能方面更优。
> from functools import reduce > from operator import add > reduce(add, range(101)) 5050 > sum(range(101)) 5050
二、匿名函数
可以使用 lambda 关键字在 Python 表达式内创建匿名函数。
在函数的参数列表中最适合使用匿名函数。如前面的根据字符串反序后的结果对单词列表进行排序,可以使用 lambda 匿名函数替代传入 sorted 的 reverse 函数:
> fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana'] > sorted(fruits, key=lambda word: word[::-1]) ['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry']
lambda 表达式 lambda words: words[::-1] 即等同于之前的 reverse 函数:
def reverse(word): return word[::-1]
除了作为参数传给某个高阶函数外,Python 很少使用匿名函数。
三、可调用对象
除了用户自定义的函数,其他可调用对象也可以使用调用运算符(即 () )。
Python 的数据模型中共包含 7 种可调用对象:
- 用户自定义函数:使用 def 语句或 lambda 表达式创建的函数
- 内置函数:由 C 语言(CPython)实现的函数,如 len 或 time.strftime 等
- 内置方法:使用 C 语言实现的方法,如 dict.get
- 方法:在类的定义体中定义的函数
- 类:类在调用时会使用 __new__ 方法创建实例,然后运行 __init__ 初始化实例,最后将实例返回给调用方。调用类相当于调用函数。
- 类的实例:如果类的定义中实现了 __call__ 方法,则其实例可以作为函数调用
- 生成器:使用 yield 关键字的函数或方法。可以返回生成器对象。
使用内置的 callable() 函数可以确认对象是否可调用。
任何 Python 对象都可以表现得像函数,只需实现该实例的 __call__ 方法。
如下面的 bingocall.py ,从列表中随机取出一个元素:
import random class BingoCage: def __init__(self, items): self._items = list(items) random.shuffle(self._items) def pick(self): try: return self._items.pop() except IndexError: raise LookupError('pick from empty BingoCage') def __call__(self): return self.pick() bingo = BingoCage(range(50)) print(bingo.pick()) # => 38 print(bingo()) # => 22 print(callable(bingo)) # => True
bingo 是 BingoCage 类的一个实例,由于 BingoCage 类中实现了 __call__ 方法,则 bingo 对象是可调用的( bingo() )。
四、支持函数式编程的模块
operator
在函数式编程中,经常需要将算术运算符当作函数使用。如不使用递归计算阶乘。
使用 reduce 和 lambda 表达式计算阶乘:
> from functools import reduce > def fact(n): ... return reduce(lambda a, b: a*b, range(1, n+1)) ... > fact(5) 120
Python 中的 operator 为多个运算符提供了对应的函数,可以避免写 lambda a, b: a*b 这种匿名函数。
使用 reduce 和 operator.mul 计算阶乘:
> from operator import mul > from functools import reduce > def fact(n): ... return reduce(mul, range(1, n+1)) ... > fact(5) 120
operator 模块中还有一类 itemgetter 和 attrgetter 函数,可以替代从序列中取出元素或读取属性的 lambda 表达式。
如根据元组中的第二个元素对多个元组进行排序:
> metro_data = [ ... ('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)), ... ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889)), ... ('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333)), ... ('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386)), ... ('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833)), ... ] > from operator import itemgetter > for city in sorted(metro_data, key=itemgetter(1)): ... print(city) ... ('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833)) ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889)) ('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)) ('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333)) ('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386))
如果把多个参数传递给 itemgetter ,则该函数会返回由提取的值构成的元组:
> cc_name = itemgetter(1, 0) > for city in metro_data: ... print(cc_name(city)) ... ('JP', 'Tokyo') ('IN', 'Delhi NCR') ('MX', 'Mexico City') ('US', 'New York-Newark') ('BR', 'Sao Paulo')
attrgetter 与 itemgetter 作用类似,可以根据名称提取对象的属性。
operator 模块中还有一个 methodcaller 函数,可以用来在某个对象上调用由参数指定的方法。
> from operator import methodcaller > s = 'The time has come' > upcase = methodcaller('upper') > upcase(s) 'THE TIME HAS COME' > hiphenate = methodcaller('replace', ' ', '-') > hiphenate(s) 'The-time-has-come' functools.partial
高阶函数 functools.partial 用来 部分应用 某个函数。即基于某个函数创建一个新的可调用对象,并把原函数的某些参数固定。
如使用 partial 把一个接受双参数的函数改编成单参数的可调用对象:
> from operator import mul > from functools import partial > triple = partial(mul, 3) > triple(7) 21 > list(map(triple, range(1, 10))) [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
partial() 函数返回一个 functools.partial 对象,该对象提供对原函数的访问和固定原函数参数的行为。
> def greeting(words, name): ... return f'{words}, {name}!' ... > from functools import partial > greeting2 = partial(greeting, name='skitar') > greeting2("what's up") "what's up, skitar!" > greeting2 functools.partial(<function greeting at 0x7f70f31788b0>, name='skitar')
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python3 中作为一等对象的函数解析,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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