python的函数编程

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2022年1月6日01:34:17评论28 views字数 10345阅读34分29秒阅读模式

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。

详情可看此wiki: http://funhacks.net/explore-python/Function/

0x1函数基础

0x1.1定义函数

在 Python 中，定义函数使用 def 语句。一个函数主要由三部分构成：

  • 函数名
  • 函数参数
  • 函数返回值

如果函数没有 return 语句，则自动 return None
可以定义返回多个值的函数 

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def add_one(x, y, z):
	return x+1, y+1, z+1

print(add_one(1,2,3))

0x1.2函数参数

在 Python 中，定义函数和调用函数都很简单，但如何定义函数参数和传递函数参数，则涉及到一些套路了。总的来说，Python 的函数参数主要分为以下几种：

  • 必选参数
  • 默认参数
  • 可变参数
  • 关键字参数

0x1.2.1必选参数

必选参数可以说是最常见的了，顾名思义，必选参数就是在调用函数的时候要传入数量一致的参数，比如： 

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>>> def add(x, y):        # x, y 是必选参数
...     print x + y
...
>>> add()                 # 啥都没传，不行
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: add() takes exactly 2 arguments (0 given)
>>> add(1)                # 只传了一个，也不行
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: add() takes exactly 2 arguments (1 given)
>>> add(1, 2)             # 数量一致，通过
3
``` 
## 0x1.2.2默认参数  
默认参数是指在定义函数的时候提供一些默认值，如果在调用函数的时候没有传递该参数，则自动使用默认值，否则使用传递时该参数的值。  
看看例子就明白了：
```bash
>>> def add(x, y, z=1):     # x, y 是必选参数，z 是默认参数，默认值是 1
...     print x + y + z
...
>>> add(1, 2, 3)            # 1+2+3
6
>>> add(1, 2)               # 没有传递 z，自动使用 z=1，即 1+2+1
4

可以看到，默认参数使用起来也很简单，但有两点需要注意的是：

  • 默认参数要放在所有必选参数的后面
  • 默认参数应该使用不可变对象

比如，下面对默认参数的使用是错误的： 

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>>> def add(x=1, y, z):      # x 是默认参数，必须放在所有必选参数的后面
...     return x + y + z
...
  File "<stdin>", line 1
SyntaxError: non-default argument follows default argument
>>>
>>> def add(x, y=1, z):      # y 是默认参数，必须放在所有必选参数的后面
...     return x + y + z
...
  File "<stdin>", line 1
SyntaxError: non-default argument follows default argument

再来看看为什么默认参数应该使用不可变对象。

我们看一个例子：

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>>> def add_to_list(L=[]):
...     L.append('END')
...     return L

在上面的函数中，L 是一个默认参数，默认值是 []，表示空列表。

我们来看看使用：

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>>> add_to_list([1, 2, 3])          # 没啥问题
[1, 2, 3, 'END']
>>> add_to_list(['a', 'b', 'c'])    # 没啥问题
['a', 'b', 'c', 'END']
>>> add_to_list()                   # 没有传递参数，使用默认值，也没啥问题
['END']
>>> add_to_list()                   # 没有传递参数，使用默认值，竟出现两个 'END'
['END', 'END']
>>> add_to_list()                   # 糟糕了，三个 'END'
['END', 'END', 'END']

为啥呢？我们在调用函数的时候没有传递参数，那么就默认使用 L=[]，经过处理，L 应该只有一个元素，怎么会出现调用函数两次，L 就有两个元素呢？

原来，L 指向了可变对象 []，当你调用函数时，L 的内容发生了改变，默认参数的内容也会跟着变，也就是，当你第一次调用时，L 的初始值是 []，当你第二次调用时，L 的初始值是 [‘END’]，等等。

所以，为了避免不必要的错误，我们应该使用不可变对象作为函数的默认参数。

0x1.2.3可变参数

在某些情况下，我们在定义函数的时候，无法预估函数应该制定多少个参数，这时我们就可以使用可变参数了，也就是，函数的参数个数是不确定的。

看看例子：

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>>> def add(*numbers):
...     sum = 0
...     for i in numbers:
...         sum += i
...     print 'numbers:', numbers
...     return sum

在上面的代码中，numbers 就是一个可变参数，参数前面有一个 * 号，表示是可变的。在函数内部，参数 numbers 接收到的是一个 tuple。

在调用函数时，我们可以给该函数传递任意个参数，包括 0 个参数：

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>>> add()           # 传递 0 个参数
numbers: ()
0
>>> add(1)          # 传递 1 个参数
numbers: (1,)
1
>>> add(1, 2)       # 传递 2 个参数
numbers: (1, 2)
3
>>> add(1, 2, 3)    # 传递 3 个参数
numbers: (1, 2, 3)
6

上面的 * 表示任意参数，实际上，它还有另外一个用法：用来给函数传递参数。

看看例子：

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>>> def add(x, y, z):        # 有 3 个必选参数
...     return x + y + z
...
>>> a = [1, 2, 3]
>>> add(a[0], a[1], a[2])    # 这样传递参数很累赘
6
>>> add(*a)                  # 使用 *a，相当于上面的做法
6
>>> b = (4, 5, 6)
>>> add(*b)                  # 对元组一样适用
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再看一个例子：

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>>> def add(*numbers):       # 函数参数是可变参数
...     sum = 0
...     for i in numbers:
...         sum += i
...     return sum
...
>>> a = [1, 2]
>>> add(*a)                  # 使用 *a 给函数传递参数
3
>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> add(*a)
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0x1.2.4关键字参数

可变参数允许你将不定数量的参数传递给函数，而关键字参数则允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给一个函数。

让我们看看例子：

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>>> def add(**kwargs):
    return kwargs
>>> add()            # 没有参数，kwargs 为空字典
{}
>>> add(x=1)         # x=1 => kwargs={'x': 1}
{'x': 1}
>>> add(x=1, y=2)    # x=1, y=2 => kwargs={'y': 2, 'x': 1}
{'y': 2, 'x': 1}

在上面的代码中，kwargs 就是一个关键字参数，它前面有两个 * 号。kwargs 可以接收不定长度的键值对，在函数内部，它会表示成一个 dict。

和可变参数类似，我们也可以使用 **kwargs 的形式来调用函数，比如：

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>>> def add(x, y, z):
...     return x + y + z
...
>>> dict1 = {'z': 3, 'x': 1, 'y': 6}
>>> add(dict1['x'], dict1['y'], dict1['z'])    # 这样传参很累赘
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>>> add(**dict1)        # 使用 **dict1 来传参，等价于上面的做法
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再看一个例子：

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>>> def sum(**kwargs):               # 函数参数是关键字参数
...     sum = 0
...     for k, v in kwargs.items():
...         sum += v
...     return sum
>>> sum()                            # 没有参数
0
>>> dict1 = {'x': 1}
>>> sum(**dict1)                     # 相当于 sum(x=1)
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>>> dict2 = {'x': 2, 'y': 6} 
>>> sum(**dict2)                     # 相当于 sum(x=2, y=6)
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0x1.2.5参数组合

在实际的使用中，我们经常会同时用到必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数或其中的某些。
但是,需要注意的是，它们在使用的时候是有顺序的，依次是必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。

比如，定义一个包含上述四种参数的函数： 

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>>> def func(x, y, z=0, *args, **kwargs):
    print 'x =', x
    print 'y =', y
    print 'z =', z
    print 'args =', args
    print 'kwargs =', kwargs

在调用函数的时候，Python 会自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。让我们看看：

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>>> func(1, 2)                     # 至少提供两个参数，因为 x, y 是必选参数
x = 1
y = 2
z = 0
args = ()
kwargs = {}
>>> func(1, 2, 3)                  # x=1, y=2, z=3
x = 1
y = 2
z = 3
args = ()
kwargs = {}
>>> func(1, 2, 3, 4, 5, 6)         # x=1, y=2, z=3, args=(4, 5, 6), kwargs={}
x = 1
y = 2
z = 3
args = (4, 5, 6)
kwargs = {}
>>> func(1, 2, 4, u=6, v=7)        # args = (), kwargs = {'u': 6, 'v': 7}
x = 1
y = 2
z = 4
args = ()
kwargs = {'u': 6, 'v': 7}
>>> func(1, 2, 3, 4, 5, u=6, v=7)   # args = (4, 5), kwargs = {'u': 6, 'v': 7}
x = 1
y = 2
z = 3
args = (4, 5)
kwargs = {'u': 6, 'v': 7}

我们还可以通过下面的形式来传递参数：

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>>> a = (1, 2, 3)
>>> b = {'u': 6, 'v': 7}
>>> func(*a, **b)
x = 1
y = 2
z = 3
args = ()
kwargs = {'u': 6, 'v': 7}

0x2内置高阶函数

在函数式编程中，我们可以将函数当作变量一样自由使用。一个函数接收另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数（Higher-order Functions）。
看一个简单的例子：

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def func(g, arr):
    return [g(x) for x in arr]

上面的代码中，func 是一个高阶函数，它接收两个参数，第 1 个参数是函数，第 2 个参数是数组，func 的功能是将函数 g 逐个作用于数组 arr 上，并返回一个新的数组，比如，我们可以这样用：

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def double(x):
    return 2 * x

def square(x):
    return x * x

arr1 = func(double, [1, 2, 3, 4])
arr2 = func(square, [1, 2, 3, 4])

不难判断出，arr1 是 [2, 4, 6, 8]，arr2 是 [1, 4, 9, 16]。

map/reduce/filter 是 Python 中较为常用的内建高阶函数，它们为函数式编程提供了不少便利。
注意在 python2 和 python3 中，map/reduce/filter 的返回值类型有所不同，
python2 返回的是基本数据类型，而 python3 则返回了迭代器；

0x2.1 map

map 函数的使用形式如下：

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map(function, sequence)

解释：对 sequence 中的 item 依次执行 function(item)，并将结果组成一个 List 返回，也就是：

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[function(item1), function(item2), function(item3), ...]

看一些简单的例子。

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>>> def square(x):
...     return x * x

>>> map(square, [1, 2, 3, 4])
[1, 4, 9, 16]

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4])   # 使用 lambda
[1, 4, 9, 16]

>>> map(str, [1, 2, 3, 4])
['1', '2', '3', '4']

>>> map(int, ['1', '2', '3', '4'])
[1, 2, 3, 4]

再看一个例子： 

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def double(x):
    return 2 * x
def triple(x):
    return 3 *x
def square(x):
    return x * x
funcs = [double, triple, square]  # 列表元素是函数对象
# 相当于 [double(4), triple(4), square(4)]
value = list(map(lambda f: f(4), funcs))
print(value)

0x2.2reduce

reduce 函数的使用形式如下：

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reduce(function, sequence[, initial])

解释：先将 sequence 的前两个 item 传给 function，即 function(item1, item2)，函数的返回值和 sequence 的下一个 item 再传给 function，即 function(function(item1, item2), item3)，如此迭代，直到 sequence 没有元素，如果有 initial，则作为初始值调用。

也就是说：

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reduece(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

看一些例子，就能很快理解了。

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>>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4])  # 相当于 ((1 * 2) * 3) * 4
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>>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4], 5) # ((((5 * 1) * 2) * 3)) * 4
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>>> reduce(lambda x, y: x / y, [2, 3, 4], 72)  #  (((72 / 2) / 3)) / 4
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>>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4], 5)  # ((((5 + 1) + 2) + 3)) + 4
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>>> reduce(lambda x, y: x - y, [8, 5, 1], 20)  # ((20 - 8) - 5) - 1
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>>> f = lambda a, b: a if (a > b) else b   # 两两比较，取最大值
>>> reduce(f, [5, 8, 1, 10])
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0x2.3filter

filter 函数用于过滤元素，它的使用形式如下：

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filter(function, sequnce)

解释：将 function 依次作用于 sequnce 的每个 item，即 function(item)，将返回值为 True 的 item 组成一个 List/String/Tuple (取决于 sequnce 的类型，python3 统一返回迭代器) 返回。

看一些例子。

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>>> even_num = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))
>>> even_num
[2, 4, 6]
>>> odd_num = list(filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))
>>> odd_num
[1, 3, 5]
>>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack')
'ac'        # python2
>>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack')
<filter object at 0x1034b4080>   # python3

0x2.4sorted

sorted() 也是一个高阶函数，接收一个函数来实现自定义的排序。

例如按绝对值排序代码：

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print(sorted([-34,5,-2,43],key=abs))
``` 
# 0x3匿名函数  

在 Python 中，我们使用 def 语句来定义函数，比如：
```bash
def double(x):
    return 2 * x

除了用上面的方式定义函数，Python 还提供了一个关键字 lambda，让我们可以创建一个匿名函数，也就是没有名称的函数。它的形式如下：

lambda 参数: 表达式
关键字 lambda 说明它是一个匿名函数，冒号 : 前面的变量是该匿名函数的参数，冒号后面是函数的返回值，注意这里不需使用 return 关键字。

我们将上面的 double 函数改写成一个匿名函数，如下：

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lambda x: 2 * x

那怎么调用匿名函数呢？可以直接这样使用：

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>>> (lambda x: 2 * x)(8)
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由于匿名函数本质上是一个函数对象，也可以将其赋值给另一个变量，再由该变量来调用函数，如下：

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>>> f = lambda x: 2 * x   # 将匿名函数赋给变量 f  
>>> f
<function <lambda> at 0x7f835a696578>
>>> f(8)
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使用场景
lambda 函数一般适用于创建一些临时性的，小巧的函数。比如上面的 double 函数，我们当然可以使用 def 来定义，但使用 lambda 来创建会显得很简洁，尤其是在高阶函数的使用中。

看一个例子：

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def func(g, arr):
    return [g(x) for x in arr]

现在给一个列表 [1, 2, 3, 4]，利用上面的函数，对列表中的元素加 1，返回一个新的列表，你可能这样用：

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def add_one(x):
    return x + 1

arr = func(add_one, [1, 2, 3, 4])

这样做没什么错，可是 add_one 这个函数太简单了，使用 def 定义未免有点小题大作，我们改用 lambda：

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arr = func(lambda x: x + 1, [1, 2, 3, 4])

是不是很简洁、易懂？

0x4闭包

闭包的一些注意点:

  • 闭包是携带自由变量的函数，即使创建闭包的外部函数的生命周期结束了，闭包所引用的自由变量仍会存在。
  • 闭包在运行可以有多个实例。
  • 尽量不要在闭包中引用循环变量，或者后续会发生变化的变量。

0x4.1闭包理解

在 Python 中，函数也是一个对象。因此，我们在定义函数时，可以再嵌套定义一个函数，并将该嵌套函数返回，比如：

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from math import pow

def make_pow(n):
    def inner_func(x):     # 嵌套定义了 inner_func
        return pow(x, n)   # 注意这里引用了外部函数的 n
    return inner_func      # 返回 inner_func

上面的代码中，函数 make_pow 里面又定义了一个内部函数 inner_func，然后将该函数返回。因此，我们可以使用 make_pow 来生成另一个函数：

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>>> pow2 = make_pow(2)  # pow2 是一个函数，参数 2 是一个自由变量
>>> pow2
<function inner_func at 0x10271faa0>
>>> pow2(6)
36.0

我们还注意到，内部函数 inner_func 引用了外部函数 make_pow 的自由变量 n，这也就意味着，当函数 make_pow 的生命周期结束之后，n 这个变量依然会保存在 inner_func 中，它被 inner_func 所引用。

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>>> del make_pow         # 删除 make_pow
>>> pow3 = make_pow(3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'make_pow' is not defined
>>> pow2(9)     # pow2 仍可正常调用，自由变量 2 仍保存在 pow2 中
81.0

像上面这种情况，一个函数返回了一个内部函数，该内部函数引用了外部函数的相关参数和变量，我们把该返回的内部函数称为闭包（Closure）。

在上面的例子中，inner_func 就是一个闭包，它引用了自由变量 n。

0x4.2闭包的作用

  • 闭包的最大特点就是引用了自由变量，即使生成闭包的环境已经释放，闭包仍然存在。
  • 闭包在运行时可以有多个实例，即使传入的参数相同。
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    >>> pow_a = make_pow(2)
    >>> pow_b = make_pow(2)
    >>> pow_a == pow_b
    False

利用闭包，我们还可以模拟类的实例。
这里构造一个类，用于求一个点到另一个点的距离：

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from math import sqrt

class Point(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x, self.y = x, y

    def get_distance(self, u, v):
        distance = sqrt((self.x - u) ** 2 + (self.y - v) ** 2)
        return distance

>>> pt = Point(7, 2)        # 创建一个点
>>> pt.get_distance(10, 6)  # 求到另一个点的距离
5.0

用闭包来实现：

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def point(x, y):
    def get_distance(u, v):
        return sqrt((x - u) ** 2 + (y - v) ** 2)

    return get_distance

>>> pt = point(7, 2)
>>> pt(10, 6)
5.0

可以看到，结果是一样的，但使用闭包实现比使用类更加简洁。

0x4.3闭包的误区

闭包的概念很简单，但实现起来却容易出现一些误区，比如下面的例子：

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def count():
    funcs = []
    for i in [1, 2, 3]:
        def f():
            return i
        funcs.append(f)
    return funcs

在该例子中，我们在每次 for 循环中创建了一个函数，并将它存到 funcs 中。现在，调用上面的函数，你可能认为返回结果是 1, 2, 3，事实上却不是：

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>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
3
>>> f2()
3
>>> f3()
3

为什么呢？原因在于上面的函数 f 引用了变量 i，但函数 f 并非立刻执行，当 for 循环结束时，此时变量 i 的值是3，funcs 里面的函数引用的变量都是 3，最终结果也就全为 3。

因此，我们应尽量避免在闭包中引用循环变量，或者后续会发生变化的变量。

那上面这种情况应该怎么解决呢？我们可以再创建一个函数，并将循环变量的值传给该函数，如下：

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def count():
    funcs = []
    for i in [1, 2, 3]:
        def g(param):
            f = lambda : param    # 这里创建了一个匿名函数
            return f
        funcs.append(g(i))        # 将循环变量的值传给 g
    return funcs

>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
2
>>> f3()
3

0x5偏函数(partial)

  • partial() 接受参数 (function, arg1, arg2, …, kwarg1=value1,
    kwarg2=value2)。

  • partial 的功能：固定函数参数，返回一个新的函数。

  • 当函数参数太多，需要固定某些参数时，可以使用 functools.partial 创建一个新的函数。

Python 提供了一个 functools 的模块，该模块为高阶函数提供支持，partial 就是其中的一个函数，该函数的形式如下：

1
 
functools.partial(func[,*args][, **kwargs])

这里先举个例子，看看它是怎么用的。

假设有如下函数：

1
2
 
def multiply(x, y):
    return x * y

现在，我们想返回某个数的双倍，即：

1
2
3
4
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6
 
>>> multiply(3, y=2)
6
>>> multiply(4, y=2)
8
>>> multiply(5, y=2)
10

上面的调用有点繁琐，每次都要传入 y=2，我们想到可以定义一个新的函数，把 y=2 作为默认值，即：

1
2
 
def double(x, y=2):
    return multiply(x, y)

现在，我们可以这样调用了：

1
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3
4
5
6
 
>>> double(3)
6
>>> double(4)
8
>>> double(5)
10

事实上，我们可以不用自己定义 double，利用 partial，我们可以这样：

1
2
3
 
from functools import partial

double = partial(multiply, y=2)

partial 接收函数 multiply 作为参数，固定 multiply 的参数 y=2，并返回一个新的函数给 double，这跟我们自己定义 double 函数的效果是一样的。

所以，简单而言，partial 函数的功能就是：把一个函数的某些参数给固定住，返回一个新的函数。

需要注意的是，我们上面是固定了 multiply 的关键字参数 y=2，如果直接使用：

1
 
double = partial(multiply, 2)

则 2 是赋给了 multiply 最左边的参数 x，不信？我们可以验证一下：

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8
 
from functools import partial

def subtraction(x, y):
    return x - y

f = partial(subtraction, 4)  # 4 赋给了 x
>>> f(10)   # 4 - 10
-6

0x6装饰器

详细可看:http://funhacks.net/explore-python/Functional/decorator.html

参考文章:
函数编程: http://funhacks.net/explore-python/Function/

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admin
  • 本文由 发表于 2022年1月6日01:34:17
  • 转载请保留本文链接(CN-SEC中文网:感谢原作者辛苦付出)：
                   python的函数编程http://cn-sec.com/archives/721870.html

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