Python函数和模块
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
程序写着写着就会变得越来越大，怎么能够更好的组织代码，就是我们应该关注的重点。而正确的做法，就是将程序分解成多个较小的方法，一般分为函数、对象、模块三种。
1. 函数
函数是带名称的代码块，可以将逻辑封装起来，多次使用。
- 函数格式
def <name>(arg1, arg2, ..., argN):
<statements>
return <value>
- 函数定义
# 没有参数的函数定义
In [1]: def hello():
...: print('Hello World!')
...: return True
...:
In [2]: hello()
Hello World!
Out[2]: True
# 有参数的函数定义
In [3]: def hello(name='World!'):
...: print(f'Hello, {name}')
...:
In [4]: hello()
Hello, World!
In [5]: hello('Escape')
Hello, Escape
1.1 函数中的参数
- 函数参数
- 形参：形参是指函数定义中在内部使用的参数，这个函数完成其工作所需要的信息内容，在没有实际调用的时候函数用形参来指代
- 实参：实参是指调用函数时由调用者传入的参数，这个时候形参纸袋的内容就是实参内容
- 实参类型
- 位置参数（positional argument）
- 关键字参数（keyword argument）
# 位置参数
# [方式一] 以值的形式传递
In [8]: def hello(name):
...: print(f'Hello, {name}!')
...:
In [9]: hello('Escape')
Hello, Escape
# [方式二] 以*开头的元组传递，即变长位置参数
In [10]: def hello(*names):
...: print(names)
...:
In [11]: hello('Escape')
('Escape',)
# 关键字参数
# [方式一] 以名称等于值的形式传递
In [16]: def hello(name='World'):
...: print(f'Hello, {name}!')
...:
In [17]: hello()
Hello, World!
In [18]: hello('Escape')
Hello, Escape!
# [方式二] 以两个*开头的字典传递，即变长关键字参数
In [21]: def hello(prefix, name='World', **kwargs):
...: print(f'{prefix} {name}! {kwargs}')
...:
In [22]: hello('Hello')
Hello World! {}
In [23]: hello('Hello', name='Escape')
Hello Escape! {}
In [24]: hello('Hello', name='Escape', say='hahaha...')
Hello Escape! {'say': 'hahaha...'}
# 强制关键字参数
# 这是在Python3.6当中新引入的，强制让*之后使用关键字参数传递
In [13]: def powerkw(maxsize, *, block):
...: pass
...:
In [14]: powerkw(1000, block=True)
In [15]: powerkw(1000, True)
---------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-ef44e44233b2> in <module>()
----> 1 powerkw(1000, True)
TypeError: powerkw() takes 1 positional argument but 2 were given
- 混合使用
- 顺序：常规参数、默认参数、变长元组参数、变长关键字参数
- 注意：位置参数必须在关键字参数之前出现
In [25]: def func(a, b=0, *args, **kwargs):
...: print('a =', a, 'b =', b, 'args =', args, 'kwargs =', kwargs)
...:
In [26]: func(1, 2)
a = 1 b = 2 args = () kwargs = {}
In [27]: func(1, 2, d=4)
a = 1 b = 2 args = () kwargs = {'d': 4}
In [28]: func(1, 2, 3)
a = 1 b = 2 args = (3,) kwargs = {}
In [29]: func(1, 2, 3, d=4)
a = 1 b = 2 args = (3,) kwargs = {'d': 4}
1.2 函数中的返回值
In [30]: def add(a, b):
...: return a + b
...:
In [31]: add(1, 2)
Out[31]: 3
In [32]: def partition(string, sep):
...: return string.partition(sep)
...:
In [33]: partition('/home/escape/bran', '/')
Out[33]: ('', '/', 'home/escape/bran')
1.3 函数中的作用域
变量作用域(BGEL)：从上往下级别依次递增
- (B) 系统变量
- (G) 全局变量
- (E) 嵌套作用域
- (L) 本地作用域
- 系统变量
- 解释器自行定义的系统变量集合
# 在Python3中引入builtins不需要使用双下划线 In [44]: import builtins In [45]: ', '.join((i for i in dir(builtins) if i.islower() and '_' not in i)) Out[45]: 'abs, all, any, ascii, bin, bool, bytearray, bytes, callable, chr, classmethod, compile, complex, copyright, credits, delattr, dict, dir, display, divmod, enumerate, eval, exec, filter, float, format, frozenset, getattr, globals, hasattr, hash, help, hex, id, input, int, isinstance, issubclass, iter, len, license, list, locals, map, max, memoryview, min, next, object, oct, open, ord, pow, print, property, range, repr, reversed, round, set, setattr, slice, sorted, staticmethod, str, sum, super, tuple, type, vars, zip' # 在Python2需要使用双下划线，但Python3不需要导入就能使用 >>> import __builtin__ >>>> dir(__builtin__) ...
- 全局变量
- 如果全局有定义，而在局部没有定义，就会使用全局变量
- 如果局部要定义，定义前不要使用这个变量，否则要引入global或nonlocal关键字声明
# 全局变量
In [38]: g = 0
In [39]: def run():
...: print(g)
...:
In [40]: run()
0
In [41]:
In [41]: def run():
...: g = 2
...:
In [42]: run()
In [43]: g
Out[43]: 0
# [全局变量的常见错误一]
# 报错信息提示本地变量g没有被定义就使用了，这是因为在函数体内定义了和全局变量同名的局部变量，
# 不管全局内是否定义了此变量的值，函数体内只是用局部变量的值
In [56]: g = 0
In [57]: def run():
...: print(g)
...: g = 2
...: print(g)
...:
In [58]: run()
---------------------------
UnboundLocalError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-58-ec9775ede022> in <module>()
----> 1 run()
<ipython-input-57-70ad5c1b5edb> in run()
1 def run():
----> 2 print(g)
3 g = 2
4 print(g)
5
UnboundLocalError: local variable 'g' referenced before assignment
# [全局变量的常见错误二]
# 报错信息提示本地变量g没有被定义就使用了，这是因为在函数体内定义了和全局变量同名的局部变量，
# 不管全局内是否定义了此变量的值，函数体内只是用局部变量的值
In [59]: g = 0
In [60]: def run():
...: g += 2
...: print(g)
...:
In [61]: run()
---------------------------
UnboundLocalError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-61-ec9775ede022> in <module>()
----> 1 run()
<ipython-input-60-2eed38be07b2> in run()
1 def run():
----> 2 g += 2
3 print(g)
4
UnboundLocalError: local variable 'g' referenced before assignment
# [解决方式] global关键字
# 不推荐使用，如果没有使用的话很可能是因为程序设计不合理导致的
In [62]: def run():
...: global g
...: g += 2
...: print(g)
...:
In [63]: run()
2
- 嵌套作用域
- 嵌套作用域和本地作用域是相对的，嵌套作用域的变量相对于上层来说也是本地变量
# run2就是闭包了
In [48]: g = 0
In [49]: def run():
...: g = 2
...: def run2():
...: print(g)
...: return run2
...:
In [50]: run()()
2
- 本地变量
- 函数体内定义的变量
# 本地变量
In [36]: def run(name):
...: s = f'{name}'
...: for x in range(5):
...: if x == 3:
...: return
...: print(s)
...:
In [37]: run('Escape')
1.4 函数中的闭包
闭包：指延伸了作用域的函数，其中包含函数定义体中的引用，但是不在定义体中定义的非全局变量，它能访问定义体之外定义的非全局变量
- 闭包：嵌套作用域
# maker就是工厂函数，action就是闭包
In [51]: def maker(n):
...: def action(m):
...: return n * m
...: return action
...:
In [52]: f = maker(3)
In [53]: f(2)
Out[53]: 6
In [54]: g = maker(10)
In [55]: g(2)
Out[55]: 20
- 修改嵌套作用域变量：nonlocal
- 赋值的变量名，如不使用global或nonlocal声明为全局变量或非本地变量，均为本地变量
- 需要注意的是，这里的nonlocal声明只改变定义体上一层的变量的值
In [63]: def run():
...: g = 2
...: def run2():
...: g = 4
...: print(f'inner: {g}')
...: run2()
...: print(f'outer: {g}')
...:
In [64]: run()
inner: 4
outer: 2
In [65]: def run():
...: g = 2
...: def run2():
...: nonlocal g
...: g = 4
...: print(f'inner: {g}')
...: run2()
...: print(f'outer: {g}')
...:
In [66]: run()
inner: 4
outer: 4
1.5 函数中的高阶函数
- 参数为函数
- 函数中的参数为另一个函数的方法，可以成为高阶函数
In [33]: def hello(name):
...: print(f'Hello {name}!')
...:
In [34]: def test(func, name='World'):
...: func(name)
...:
In [35]: test(hello, 'Escape')
Hello Escape!
- 匿名函数
In [67]: f = lambda n: n * 2 In [68]: f(10) Out[68]: 20
In :def double(n):
...: return n * 2...:
In : list(map(double, l1))
Out: [2, 6, 8]
In : list(map(lambda x: x * 2, l1))
Out: [2, 6, 8]
In : l = [[2, 4], [1, 1], [9, 3]]
In : sorted(l)
Out: [[1, 1], [2, 4], [9, 3]]
# 匿名函数中使用对象第二项进行排序
In : sorted(l, key=lambda x: x[1])
Out: [[1, 1], [9, 3], [2, 4]]
# 匿名函数中使用对象的属性
In : l3 = ['/boot/grub', '/usr/local', '/home/escape']
In : sorted(l3, key=lambda x: x.rsplit('/')[2])
Out: ['/home/escape', '/boot/grub', '/usr/local']
- 高阶函数：map
- 对可迭代对象的每一个元素进行计算
In : rs = map(double, l1) In : rs Out: <map at0x105986748> In : list(rs) Out: [2, 6, 8]
- 高阶函数：filter
- 筛选出值为True的值，其余则将筛除
In : def is_odd(x):
...: return x % 2 == 1
...:
In : rs = filter(is_odd, l1)
In : rsOut: <filter at0x105986d68>
In : list(rs)
Out: [1, 3]
In : list(filter(None, [1, '', {}, (), False, None, set()]))
Out: [1]
- 高阶函数：reduce
- 对可迭代对象的值俩俩重复进行计算
# 函数必须接收两个参数 In : def add(a, b): ...: return a + b ...: # 在Python3中需要额外导入 In : from functools import reduce In : reduce(add, [1, 2, 3]) Out: 6 # 第三个参数表示计算的初始值 In : reduce(add, [1, 2, 3], 10) Out: 16
1.6 函数中的常见函数
- 常见函数：zip
In [69]: a = list(range(1, 4)) In [70]: b = list(range(4, 7)) In [71]: c = list(range(7, 11)) In [72]: zip(a, b) Out[72]: <zip at 0x10d0beb08> In [73]: list(zip(a, b)) Out[73]: [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] In [74]: list(zip(a, c)) Out[74]: [(1, 7), (2, 8), (3, 9)] In [75]: list(zip(*zip(a, b))) Out[75]: [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
- 常见函数：sum
# 求和 In [76]: sum([1, 2, 3]) Out[76]: 6 # 设定初始值 In [77]: sum([1, 2, 3], 10) Out[77]: 16 # 可以把嵌套的数据扁平化 In [78]: sum([[1, 2], [3, 4]], []) Out[78]: [1, 2, 3, 4]
1.7 函数中的开发陷阱
- 开发陷阱：可变默认参数
- 当默认参数时可变对象的时候，其实每次更改的都是同一个变量
# [开发陷阱]
In [79]: def append_list(ele, to=[]):
...: to.append(ele)
...: return to
...:
In [80]: append_list(1)
Out[80]: [1]
In [81]: append_list(2)
Out[81]: [1, 2]
# [解决方法] 初始化校验
In [82]: def append_list(ele, to=None):
...: if to is None:
...: to = []
...: to.append(ele)
...: return to
...:
In [83]: append_list(1)
Out[83]: [1]
In [84]: append_list(2)
Out[84]: [2]
- 开发陷阱：延迟绑定特性
- 因为闭包中用到的值是在用到的时候调用查询得到的，也就是延迟绑定，所以i在range(5)的时候被绑定为4，所以之后的值都是在4基础上计算而来的
# [开发陷阱]
In [85]: def create_mul():
...: return [lambda x: x * i for i in range(5)]
...:
In [86]: for mul in create_mul():
...: print(mul(2))
...:
8
8
8
8
8
# [解决方法] 函数默认值
In [87]: def create_mul():
...: return [lambda x, i=i: x * i for i in range(5)]
...:
# [解决方法] 偏函数绑定
In [88]: from functools import partial
In [89]: from operator import mul
In [90]: def create_mul():
...: return [partial(mul, i) for i in range(5)]
2. 模块
模块是一个一个的Python文件，它将程序代码和数据封装起来，可以让项目组织清晰明了，更好维护。
2.1 模块中的导入方式
- 导入模块：import …
In : import my_module In : my_module.A Out: 100 In : my_module.add(1, 2) Out: 3
- 导入模块：from … import …
# 不建议使用[from ... import *]的用法 # 1. 不好跟踪定位问题 # 2. 导入的变量没有被用到 # 3. 污染命名空间
In : from my_module import A, add In : A Out: 100 In : add(1, 2) Out: 3
2.2 模块中的导入原理
- 第一次导入模块步骤：之后直接从内存加载
- [1] 搜集并找到对应模块文件
- [2] 在必要时把模块文件编译成字节码
- [3] 执行模块的代码来创建所定义的对象
- 搜索路径顺序
- [1] 程序的主目录
- [2] PYTHONPATH系统变量
- [3] 标准库目录
- [4] .pth文件
- 搜索文件类型
- [1] a.py代码源文件
- [2] a.pyc字节码文件
- [3] 目录a作为包导入
- [4] s.so、a.dll、a.pyd编译扩展文件
- [5] 用c编译好的内置模块
- [6] zip文件包
# 搜索路径都汇总在sys.path变量里面 # 可以通过对sys.path的操作达到我们需要的效果 In [1]: import sys In [2]: sys.path Out[2]: ['', '/usr/local/bin', '/usr/local/Cellar/python/3.6.4_4/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python36.zip', '/usr/local/Cellar/python/3.6.4_4/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6', '/usr/local/Cellar/python/3.6.4_4/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.6/site-packages', '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/IPython/extensions', '/Users/escape/.ipython']
- 生成的字节码
# Python3中的字节码会保存在__pycache__的目录下面 In : !tree . ├── __pycache__ │ └── my_module.cpython-36.pyc └── my_module.py 1 directory, 2 files
- __name__和__main__
def run():
print('Run')
if __name__ == '__main__':
run()
2.3 模块中的模块包
# 注意模块包导入的时候需要在目录下面添加__init__.py文件 In : !tree . ├── dir1 │ ├── __init__.py │ ├──a.py │ └── dir2 │ ├── __init__.py │ └──b.py
In : import dir1 In : dir1 Out: <module'dir1'from'dir1/__init__.py'> In : import dir1.dir2 In : from dir1 import a In : from dir1.dir2 import b In : dir1.a Out: <module'dir1.a'from'dir1/a.py'> In : dir1.dir2.b Out: <module'dir1.dir2.b'from'dir1/dir2/b.py'>
2.4 模块导入异常问题
- 今天写代码的时候，发现怎么执行 config.py 这个模块都会显示无法找到 'tool' 这个模块，调试了好久，才发现还是自己没有搞明白 Python 的导入机制，导致了这个问题的出现，在此记录一下。
# 目录结构
├── main.py
└── tool
├── __init__.py
├── config.py
└── test.py
# main.py
import tool.test
# config.py
debug = True
# test.py
print(__name__)
try:
from . import config
print(config.debug)
del config
except ImportError:
print('Relative import failed')
try:
import config
print(config.debug)
except ModuleNotFoundError:
print('Absolute import failed')
- 目录结构以及对于代码内容，如上所示。我们分别通过两种形式进行执行和调用，来观察其对应的输出。
# Let's run test.py $ python tool/test.py __main__ Relative import failed True
# Let's run main.py $ python main.py tool.test True Absolute import failed
- 通过上面的输出，我们可以很清楚的得知。
- test.py：直接运行 test.py 文件后，__name__ 变量对于的输出是 __main__，得知 "test.py" 文件之后其不知道其所属于那个包，所以在使用相对引用的时候就无法引入。然而使用 import config 是可以，这是因为在执行的时候 tool 目录被加到了 sys.path 环境变量中了，所以可以直接导入。
- main.py：直接运行 main.py 文件后，__name__ 变量对于的输出是 tool.test，得知 tool 目录在环境变量中了，所以可以直接导入。但是使用 import config 绝对导入就失败了，这是因为在 Python3 中不允许隐式的相对导入。
- 如果，我们直接使用 Python3 的话，则可以不需要 __init__.py 文件了。
![数据结构：Vec<T>、&[T]、Box<[T]> ，你真的了解集合容器么？](https://www.mryunwei.com/wp-content/themes/yumu-main/style/img/cab66e2bcf0765c8584b57dec862b711.jpg "数据结构：Vec<T>、&[T]、Box<[T]> ，你真的了解集合容器么？")