PCS108 函式

概述

函式是完成特定功能的一些语句块, 可以作为一个独立单位使用，并且给它取一个名字，这样，就可以通过这个名字在程序的不同地方多次调用，而不需要重复的编写这些语句. 一个比较特殊的地方就是Python中, 函式也是对象.

使用

函式定义

Python中，通过def关键字定义函式。def关键字后跟一个函式名，然后跟一对圆括号。圆括号之中可以包括一些变量名，该行以冒号结尾。接下来，是一块语句，称为函式体。 比如：

In [1]: def add(a, b):
   ...:     """返回a和b的和"""
   ...:     return a+b
   ...: 

这样就定义了函式add，接受两个参数：a和b，接下来是文档字符串，加入一些关于该函式的功能描述，函式体只有一个return语句，返回结果。通过函式名来调用它：

In [3]: add(1, 2)
Out[3]: 3

函式参数

参数可以默认，即当调用时没有指定某个参数值时，就可用该参数的默认值。

In [4]: def add(a, b=1):
   ...:     """返回a和b的和"""
   ...:     return a+b
   ...: 

In [6]: add(5)
Out[6]: 6

Python中，类似于参数b的称为关键字参数，而类似于参数a的称为位置参数，因为它是通过所处的位置来进行参数匹配的。

In [6]: add(5)
Out[6]: 6

In [7]: add(5, 2)
Out[7]: 7

In [8]: add(5, b=3)
Out[8]: 8

传递关键字参数时是不需要考虑顺序的，而位置参数，则需要传参数的时候按照参数定义的位置一一对应。也可以以关键字参数的形式传递位置参数，也可以以位置参数的形式传递关键字参数（不推荐，因为这样很容易导致混乱），唯一的规则就是关键字参数一定要在位置参数的右面，并且在指定参数时必须保证其右面的参数值已经指定，否则会引起歧义。

传递参数时，可以使用*和**。*的作用是把序列args中的每个元素，当作位置参数传进去。**的作用则是把字典 kwargs 变成关键字参数传递。

 In [9]: def add(*args):
   ...:     print args
   ...:     

In [10]: add(1, 2, 3)
(1, 2, 3)

In [11]: def add(**args):
   ...:     print args
   ...:     

In [12]: add(a=1, b=2, c=3)
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

普通的参数定义和传递方式与 * 可以和平共处，但* 必须放在所有位置参数的最后，而**必须放在所有关键字参数的最后，否则就要产生歧义。

In [13]: def add(a=1,**arg):
   ....:     print a
   ....:     print arg

In [14]: add(a=1,b=2,c=3)
1
{'c': 3, 'b': 2}

函式返回

每一个函式都有返回值，即是由return后面的值。若函式中没有return，则该函式返回为None。

lambda函式

匿名函式，用来定义没有名字的函式对象。在Python中，lambda只能包含表达式！

lambda arg1, arg2 ... : expression

lambda关键字后就是逗号分隔的形参列表，冒号后面是一个表达式，表达式求值的结果作为 lambda 的返回值。虽然lambda的滥用会严重影响代码可读性，不过在适当的时候使用一下lambda来减少几下键盘的敲击还是有其实际意义的，比如做排序的时候，用data.sort(key=lambda o:o.year)显然比

def get_year(o):
    return o.year
func=get_year(o)
data.sort(key=func)

要方便许多！

闭包(closure)

闭包其实就是通常所说的函式嵌套。在嵌套函式中内部函式对象本身包含了外部函式对象的名字空间。

In [15]: def Outter(n):
   ....:     def inner(m):
   ....:         return n+m
   ....:     return inner
   ....: 

In [16]: Outter(1)(2)
Out[16]: 3

In [17]: Outter(2)(2)
Out[17]: 4

装饰器(decorator)

@log
def test(a, b):
    pass

其中log是接受一个函式作为参数同时返回一个新函式的函式，作用是在调用test的前后分别输出个enter test和exit test，使用符号@来应用这个装饰器。

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'enter', func.__name__
        func(*args, **kw)
        print 'exit', func.__name__
    wrapper.__name__ = func.__name__
    wrapper.__globals__ = func.__globals__
    return wrapper

log里面定义另一个叫wrapper的嵌套函式，它把所有接受到的参数简单地全部传给func，并在调用前后输出一些信息。最后对wrapper的一些属性进行偷梁换柱之后，就将它返回了，于是这个wrapper就变成了一个被包装过的如假包换的func了。

生成器(generator)

>>> def number_generator():
...     i = 0
...     while True:
...         yield i
...         i += 1
...
>>> for item in number_generator():
...     print item
...
0
1
2
# 省略后面输出的无穷个数字 Ctrl+c停止

Python 的生成器可以有两种讲法，从简单的来讲，它就是方便的实现迭代器的方法，就像上面用的那样。从复杂的来讲呢，Python 的生成器其实正是神秘的continuation。实际上大部分时候我们都只需要把yield当成是快速实现迭代器的工具来用就行了。神秘的continuation已经超出了本身的范畴。

小结

和许多语言不同，在Python中，函式是一等公民，函式也是对象，这也是在Python中进行函式式编程的基础，理解这一点非常重要。当越深入学习Python，越能感受到函式在Python中的重要地位。

::Lizzie [2008/06/22 13:24:00]

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