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在之前的課程中,我們講到過關于函數的知識,我們還講到過Python中常用的數據類型,這些類型的變量都可以作為函數的參數或返回值;通過前幾節課的學習,我們又知道了寫在類中的函數通常稱之為方法,它代表了類或者對象可以接收的消息。如果我們把這些知識匯總一下,我們的函數就可以做更多的事情。
關鍵字參數
下面是一個判斷傳入的三條邊長能否構成三角形的函數,在調用函數傳入參數時,我們可以指定參數名,也可以不指定參數名,代碼如下所示。
def can_form_triangle(a, b,
c):
print(f'a = {a}, b = {b},
c = {
c}')
return a + b >
c and b +
c > a and a +
c > b
# 調用函數傳入參數不指定參數名按位置對號入座
print(can_form_triangle(
1,
2,
3))
# 調用函數通過“參數名=參數值”的形式按順序傳入參數
print(can_form_triangle(a=
1, b=
2,
c=
3))
# 調用函數通過“參數名=參數值”的形式不按順序傳入參數
print(can_form_triangle(
c=
3, a=
1, b=
2))
在沒有特殊處理的情況下,函數的參數都是 位置參數,也就意味著傳入參數的時候對號入座即可,如上面代碼的第7行所示,傳入的參數值1、2、3會依次賦值給參數a、b、c。當然,也可以通過參數名=參數值的方式傳入函數所需的參數,因為指定了參數名,傳入參數的順序可以進行調整,如上面代碼的第9行和第11行所示。
調用函數時,如果希望函數的調用者必須以參數名=參數值的方式傳參,可以用 命名關鍵字參數取代位置參數。所謂命名關鍵字參數,是在函數的參數列表中,寫在*之后的參數,代碼如下所示。
def
can_form_triangle
(*, a, b, c):
print(
f'a =
{a}, b =
{b}, c =
{c}')
return a + b > c
and b + c > a
and a + c > b
# TypeError: can_form_triangle() takes 0 positional arguments but 3 were given
# print(is_valid_for_triangle(3, 4, 5))
# 傳參時必須使用“參數名=參數值”的方式,位置不重要
print(can_form_triangle(a=3, b=4, c=5))
print(can_form_triangle(c=5, b=4, a=3))
注意:上面的can_form_triangle函數,參數列表中的*是一個分隔符,*前面的參數都是位置參數,而*后面的參數就是命名關鍵字參數。
我們之前講過在函數的參數列表中可以使用 可變參數*args來接收任意數量的參數,但是我們需要看看,*args是否能夠接收帶參數名的參數。
def
calc
(*args):
result =
0
for arg
in args:
result += arg
return result
print(calc(a=
1, b=
2, c=
3))
執行上面的代碼會引發TypeError錯誤,錯誤消息為calc() got an unexpected keyword argument 'a',由此可見,*args并不能處理帶參數名的參數。我們在設計函數時,如果既不知道調用者會傳入的參數個數,也不知道調用者會不會指定參數名,那么同時使用可變參數和 關鍵字參數。關鍵字參數會將傳入的帶參數名的參數組裝成一個字典,參數名就是字典中鍵值對的鍵,而參數值就是字典中鍵值對的值,代碼如下所示。
def calc(*args, **kwargs):
result =
0
for
arg
in args:
result +=
arg
for value
in kwargs.values():
result += value
return total
print(calc()) #
0
print(calc(
1,
2,
3)) #
6
print(calc(a=
1, b=
2, c=
3)) #
6
print(calc(
1,
2, c=
3, d=
4)) #
10
提示: 不帶參數名的參數(位置參數)必須出現在帶參數名的參數(關鍵字參數)之前,否則將會引發異常。例如,執行calc(1, 2, c=3, d=4, 5)將會引發SyntaxError錯誤,錯誤消息為positional argument follows keyword argument,翻譯成中文意思是“位置參數出現在關鍵字參數之后”。
高階函數的用法
在前面幾節課中,我們講到了面向對象程序設計,在面向對象的世界中,一切皆為對象,所以類和函數也是對象。函數的參數和返回值可以是任意類型的對象,這就意味著 函數本身也可以作為函數的參數或返回值,這就是所謂的 高階函數。
如果我們希望上面的calc函數不僅僅可以做多個參數求和,還可以做多個參數求乘積甚至更多的二元運算,我們就可以使用高階函數的方式來改寫上面的代碼,將加法運算從函數中移除掉,具體的做法如下所示。
def
calc(
*args, init_value, op, **kwargs):
result = init_value
for arg
in args:
result = op(result, arg)
for
value
in kwargs.values():
result = op(result,
value)
return result
注意,上面的函數增加了兩個參數,其中init_value代表運算的初始值,op代表二元運算函數。經過改造的calc函數不僅僅可以實現多個參數的累加求和,也可以實現多個參數的累乘運算,代碼如下所示。
def
add
(x, y):
return x + y
def mul(x, y):
return x * y
print(calc(
1,
2,
3, x=
4, y=
5, init_value=
0, op=add))
# 15
print(calc(1, 2, init_value=1, op=mul, x=3, y=4, z=5)) # 120
通過對高階函數的運用,calc函數不再和加法運算耦合,所以靈活性和通用性會變強,這是編程中一種常用的技巧,但是最初學者來說可能會稍微有點難以理解。需要注意的是,將函數作為參數和調用函數是有顯著的區別的, 調用函數需要在函數名后面跟上圓括號,而把函數作為參數時只需要函數名即可。上面的代碼也可以不用定義add和mul函數,因為Python標準庫中的operator模塊提供了代表加法運算的add和代表乘法運算的mul函數,我們直接使用即可,代碼如下所示。
import
operator
print(calc(init_value=0,
op=operator.add,
1
,
2
,
3
,
x=4,
y=5))
# 15
print(calc(init_value=1, op=operator.mul, 1, 2, x=3, y=4, z=5)) # 120
Python內置函數中有不少高階函數,我們前面提到過的filter和map函數就是高階函數,前者可以實現對序列中元素的過濾,后者可以實現對序列中元素的映射,例如我們要去掉一個整數列表中的奇數,并對所有的偶數求平方得到一個新的列表,就可以直接使用這兩個函數來做到,具體的做法是如下所示。
def
is_even
(num):
return num %
2 ==
0
def square(num):
return num **
2
numbers1 = [
35,
12,
8,
99,
60,
52]
numbers2 = list(map(square, filter(is_even, numbers1)))
print(numbers2)
# [144, 64, 3600, 2704]
當然,要完成上面代碼的功能,也可以使用列表生成式,列表生成式的做法更為簡單優雅。
numbers1
=
[35,
12
,
8
,
99
,
60
,
52
]
numbers2
=
[num
**
2
for
num
in
numbers1
if
num
%
2
==
0
]
print(numbers2)
# [144, 64, 3600, 2704]
Lambda函數
在使用高階函數的時候,如果作為參數或者返回值的函數本身非常簡單,一行代碼就能夠完成,那么我們可以使用 Lambda函數來表示。Python中的Lambda函數是沒有的名字函數,所以很多人也把它叫做 匿名函數,匿名函數只能有一行代碼,代碼中的表達式產生的運算結果就是這個匿名函數的返回值。上面代碼中的is_even和square函數都只有一行代碼,我們可以用Lambda函數來替換掉它們,代碼如下所示。
numbers1
=
[35,
12
,
8
,
99
,
60
,
52
]
numbers2
=
list(map(lambda
x:
x
**
2
,
filter(lambda
x:
x
%
2
==
0
,
numbers1)))
print(numbers2)
# [144, 64, 3600, 2704]
通過上面的代碼可以看出,定義Lambda函數的關鍵字是lambda,后面跟函數的參數,如果有多個參數用逗號進行分隔;冒號后面的部分就是函數的執行體,通常是一個表達式,表達式的運算結果就是Lambda函數的返回值,不需要寫return 關鍵字。
如果需要使用加減乘除這種簡單的二元函數,也可以用Lambda函數來書寫,例如調用上面的calc函數時,可以通過傳入Lambda函數來作為op參數的參數值。當然,op參數也可以有默認值,例如我們可以用一個代表加法運算的Lambda函數來作為op參數的默認值。
def
calc(
*args, init_value=
0, op=lambda x, y: x + y, **kwargs):
result = init_value
for arg
in args:
result = op(result, arg)
for
value
in kwargs.values():
result = op(result,
value)
return result
# 調用calc函數,使用init_value和op的默認值
print(calc(1, 2, 3, x=4, y=5)) # 15
# 調用calc函數,通過lambda函數給op參數賦值
print(calc(1, 2, 3, x=4, y=5, init_value=1, op=lambda x, y: x * y)) # 120
提示:注意上面的代碼中的calc函數,它同時使用了可變參數、關鍵字參數、命名關鍵字參數,其中命名關鍵字參數要放在可變參數和關鍵字參數之間,傳參時先傳入可變參數,關鍵字參數和命名關鍵字參數的先后順序并不重要。
有很多函數在Python中用一行代碼就能實現,我們可以用Lambda函數來定義這些函數,調用Lambda函數就跟調用普通函數一樣,代碼如下所示。
import
operator,
functools
#
一行代碼定義求階乘的函數
fac
=
lambda num:
functools.reduce(operator.mul,
range(1,
num
+
1
),
1
)
#
一行代碼定義判斷素數的函數
is_prime
=
lambda x:
x
>
1
and
all(map(lambda
f:
x
%
f,
range(2,
int(x
**
0.5
)
+
1
)))
#
調用Lambda函數
print(fac(10))
# 3628800
print(is_prime(9)) # False
提示1:上面使用的reduce函數是Python標準庫functools模塊中的函數,它可以實現對數據的歸約操作,通常情況下, 過濾(filter)、 映射(map)和 歸約(reduce)是處理數據中非常關鍵的三個步驟,而Python的標準庫也提供了對這三個操作的支持。
提示2:上面使用的all函數是Python內置函數,如果傳入的序列中所有布爾值都是True,all函數就返回True,否則all函數就返回False。
簡單的總結
Python中的函數可以使用可變參數*args和關鍵字參數**kwargs來接收任意數量的參數,而且傳入參數時可以帶上參數名也可以沒有參數名,可變參數會被處理成一個元組,而關鍵字參數會被處理成一個字典。Python中的函數也是對象,所以函數可以作為函數的參數和返回值,也就是說,在Python中我們可以使用高階函數。如果我們要定義的函數非常簡單,只有一行代碼且不需要名字,可以將函數寫成Lambda函數(匿名函數)的形式。
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