python函数

python函数总结。

一等函数

编程语言理论家把“一等对象”定义为满足下述条件的程序实体:

在运行是创建
能赋值给变量或数据结构中元素
能作为参数传给变量
能作为函数的返回结果

在 Python 中,所有函数都是一等对象。

匿名函数

lambda 关键字在 Python 表达式内创建匿名函数。

>>> fruits = ['strawberry', 'fig', 'apple', 'cherry', 'raspberry', 'banana']
>>> sorted(fruits, key=lambda word: word[::-1])
['banana', 'apple', 'fig', 'raspberry', 'strawberry', 'cherry']

除了作为参数传给高阶函数之外，Python 很少使用匿名函数。由于句法上的限制，非平凡的 lambda 表达式要么难以阅读，要么无法写出。

可调用对象

除了用户定义的函数，调用运算符(即 ())还可以应用到其他对象上。如果想判断对象能否调用，可以使用内置的 callable() 函数。 Python 数据模型文档列出了 7 种可调用对象。

用户定义的函数:
使用def语句或lambda表达式创建
内置函数:
使用C语言（CPython）实现的函数，如len或者time.strftime
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:
调用类时会运行类的 __new__ 方法创建一个实例，然后运行 __init__ 方法，初始化实例，最后把实例返回给调用方。因为 Python 没有 new 运算符，所以调用类相当于调用函数。
类的实例:
如果类定义了 __call__ 方法，那么它的实例可以作为函数调用。
生成器函数:
使用 yield 关键字的函数或方法。调用生成器函数返回的是生成器对象。

可以使用内置的callable()函数来判断对象是否可调用。

用户定义的可调用类型

import random

class BingoCage:
    def __init__(self, items):
        self._items = list(items)     # 在本地构建一个副本，防止列表意外副作用。
        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.pick()的快捷方式是bingo()

>>> bingo = BingoCage(range(3))
>>> bingo.pick()
1
>>> bingo()
0
>> callable(bingo)
True

函数内省

dir函数可以查看函数具有的属性：

>>> dir(factorial)
['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
>>>

下面是几个与把函数视为对象相关的几个属性：

dict

下面是函数专有而用户定义的一般对象没有的属性：

In [18]: class C: pass

In [19]: obj = C()

In [20]: def func(): pass

In [21]: sorted(set(dir(func)) - set(dir(obj)))
Out[21]:
['__annotations__',
 '__call__',
 '__closure__',
 '__code__',
 '__defaults__',
 '__get__',
 '__globals__',
 '__kwdefaults__',
 '__name__',
 '__qualname__']

从定位参数到仅限关键字参数

获取关于参数的信息

import bobo

@bobo.query('/')
def hello(person):
	return 'Hello %s!' % person

这里的关键是，Bobo 会内省 hello 函数，发现它需要一个名为 person 的参数，然后从请求中获取那个名称对应的参数，将其传给 hello 函数，因此程序员根本不用触碰请求对象。

Bobo 是怎么知道函数需要哪个参数的呢?它又是怎么知道参数有没有默认值呢? 函数对象有个 __defaults__ 属性，它的值是一个元组，里面保存着定位参数和关键字参数的默认值。仅限关键字参数的默认值在 __kwdefaults__ 属性中。然而，参数的名称在 __code__ 属性中，它的值是一个 code 对象引用，自身也有很多属性。

再看下面的一个函数：

def clip(text, max_len=80):
    """在max_len前面或后面的第一个空格处截断文本 """
    end = None
    if len(text) > max_len:
        space_before = text.rfind(' ', 0, max_len)
        if space_before >= 0:
            end = space_before
        else:
            space_after = text.rfind(' ', max_len)
            if space_after >= 0:
                end = space_after
    if end is None:
        end = len(text)
    return text[:end].rfind()

提取关于函数的信息：

>>> from clip import clip
>>> clip.__defaults__
(80,)
>>> clip.__code__ # doctest: +ELLIPSIS <code object clip at 0x...>
>>> clip.__code__.co_varnames
('text', 'max_len', 'end', 'space_before', 'space_after') >>> clip.__code__.co_argcount
2

使用inspect模块更好地提取函数的信息：

>>> from clip import clip
>>> from inspect import signature
>>> sig = signature(clip)
>>> sig # doctest: +ELLIPSIS
<inspect.Signature object at 0x...>
>>> str(sig)
'(text, max_len=80)'
>>> for name, param in sig.parameters.items():
... print(param.kind, ':', name, '=', param.default) ...
POSITIONAL_OR_KEYWORD : text = <class 'inspect._empty'> POSITIONAL_OR_KEYWORD : max_len = 80

kind 属性的值是 _ParameterKind 类中的 5 个值之一，列举如下：

POSITIONAL_OR_KEYWORD: 可以通过定位参数和关键字参数传入的形参(多数 Python 函数的参数属于此类)。
VAR_POSITIONAL: 定位参数元组
VAR_KEYWORD: 关键字参数字典
KEYWORD_ONLY: 仅限关键字参数
POSITIONAL_ONLY: 仅限定位参数;目前，Python 声明函数的句法不支持，但是有些使用 C 语言实现且不接受关键字参数的函数(如 divmod)支持。

inspect.Signature 对象有个 bind 方法，它可以把任意个参数绑定到签名中的形参上，所用的规则与实参到形参的匹配方式一样:

>>> import inspect
>>> sig = inspect.signature(tag)  # 获取tag函数的签名
>>> my_tag = {'name': 'img', 'title': 'Sunset Boulevard',
... 'src': 'sunset.jpg', 'cls': 'framed'}
>>> bound_args = sig.bind(**my_tag)  # 把一个字典参数传给.bind()方法
>>> bound_args
<inspect.BoundArguments object at 0x...> 
>>> for name, value in bound_args.arguments.items(): 
... print(name, '=', value)
...
name = img
cls = framed
attrs = {'title': 'Sunset Boulevard', 'src': 'sunset.jpg'} >>> del my_tag['name'] 
>>> bound_args = sig.bind(**my_tag)   # 缺少name参数，报错
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: 'name' parameter lacking default value

这个示例在 inspect 模块的帮助下，展示了 Python 数据模型把实参绑定给函数调用中的形参的机制，这与解释器使用的机制相同。

函数注解

和上面的clip唯一的区别在于第一行

def clip(text: str, max_len: 'int > 0' = 80) -> str:
    end = None
    if len(text) > max_len:
        space_before = text.rfind(' ', 0, max_len)
        if space_before >= 0:
            end = space_before
        else:
            space_after = text.rfind(' ', max_len)
            if space_after >= 0:
                end = space_after
    if end is None:
        end = len(text)
    return text[:end].rfind()

注解不会做任何处理，只是存储在函数的 __annotations__ 属性(一个字典)中:

>>> from clip_annot import clip
>>> clip.__annotations__
{'text': <class 'str'>, 'max_len': 'int > 0', 'return': <class 'str'>}

接收任意数量参数的函数

def avg(first, *rest):
    return (first + sum(rest)) / (1 + len(rest))

在这个例子中，rest是由所有其他位置参数组成的元组。然后我们在代码中把它当成了一个序列来进行后续的计算。

如果你还希望某个函数能同时接受任意数量的位置参数和关键字参数，可以同时使用*和**。比如：
def anyargs(*args, **kwargs):
    print(args) # A tuple
    print(kwargs) # A dict

只接收关键字参数的函数

将强制关键字参数放到某个*参数或者单个*后面就能达到这种效果。比如：

def recv(maxsize, *, block):
    'Receives a message'
    pass

recv(1024, True) # TypeError
recv(1024, block=True) # Ok

很多情况下，使用强制关键字参数会比使用位置参数表意更加清晰，程序也更加具有可读性。

返回多个值的函数

def myfun():
    return 1,2,3

a,b,c = myfunc()
a
1
b
2
c

尽管myfun()看上去返回了多个值，实际上是先创建了一个元组然后返回的。 这个语法看上去比较奇怪，实际上我们使用的是逗号来生成一个元组，而不是用括号。比如下面的：
>>> a = (1, 2) # With parentheses
>>> a
(1, 2)
>>> b = 1, 2 # Without parentheses
>>> b
(1, 2)
>>>

定义有默认参数的函数

很简单：
def spam(a, b=42):
    print(a, b)

spam(1) # Ok. a=1, b=42
spam(1, 2) # Ok. a=1, b=2

如果默认参数是一个可修改的容器比如一个列表、集合或者字典，可以使用None作为默认值，就像下面这样：
# Using a list as a default value
def spam(a, b=None):
    if b is None:
        b = []
    ...

如果你并不想提供一个默认值，而是想仅仅测试下某个默认参数是不是有传递进来，可以像下面这样写：
_no_value = object()
def spam(a, b=_no_value):
    if b is _no_value:
        print('No b value supplied')
    ...
这里对 object() 的使用看上去有点不太常见。object 是python中所有类的基类。 你可以创建 object 类的实例，但是这些实例没什么实际用处，因为它并没有任何有用的方法， 也没有任何实例数据(因为它没有任何的实例字典，你甚至都不能设置任何属性值)。 你唯一能做的就是测试同一性。这个刚好符合我的要求，因为我在函数中就只是需要一个同一性的测试而已。

定义带默认值参数的函数是很简单的,但绝不仅仅只是这个，还有一些东西在这里也深入讨论下:
>>> x = 42
>>> def spam(a, b=x):
...     print(a, b)
...
>>> spam(1)
1 42
>>> x = 23 # Has no effect
>>> spam(1)
1 42
>>>
注意到当我们改变x的值的时候对默认参数值并没有影响，这是因为在函数定义的时候就已经确定了它的默认值了。
其次，默认参数的值应该是不可变的对象，比如None、True、False、数字或字符串。

匿名函数捕获变量值

>>> x = 10
>>> a = lambda y: x + y
>>> x = 20
>>> b = lambda y: x + y
>>> a(10)
30
>>> b(10)
30

这其中的奥妙在于lambda表达式中的x是一个自由变量，在运行时绑定值，而不是定义时就绑定，这跟函数的默认值参数定义是不同的。因此，在调用这个lambda表达式的时候，x的值是执行时的值。例如：

>>> x = 15
>>> a(10)
25
>>> x = 3
>>> a(10)
13

如果你想让某个匿名函数在定义时就捕获到值，可以将那个参数值定义成默认参数即可，就像下面这样：

>>> x = 10
>>> a = lambda y, x=x: x + y
>>> x = 20
>>> b = lambda y, x=x: x + y
>>> a(10)
20
>>> b(10)
30

>>> funcs = [lambda x: x+n for n in range(5)]
>>> for f in funcs:
... print(f(0))
...
4
4
4
4
4
>>>

>>> funcs = [lambda x, n=n: x+n for n in range(5)]
>>> for f in funcs:
... print(f(0))
...
0
1
2
3
4

一等函数#

匿名函数#

可调用对象#

用户定义的可调用类型#

函数内省#

dict#

从定位参数到仅限关键字参数#

获取关于参数的信息#

函数注解#

接收任意数量参数的函数#

只接收关键字参数的函数#

返回多个值的函数#

定义有默认参数的函数#

匿名函数捕获变量值#