作者:達聞西
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5.2.4 函数、生成器和类

还是从几个例子看起:

def say_hello():
print('Hello!') def greetings(x='Good morning!'):
print(x) say_hello() # Hello!
greetings() # Good morning!
greetings("What's up!") # What's up!
a = greetings() # 返回值是None def create_a_list(x, y=2, z=3): # 默认参数项必须放后面
return [x, y, z] b = create_a_list(1) # [1, 2, 3]
c = create_a_list(3, 3) # [3, 2, 3]
d = create_a_list(6, 7, 8) # [6, 7, 8] def traverse_args(*args):
for arg in args:
print(arg) traverse_args(1, 2, 3) # 依次打印1, 2, 3
traverse_args('A', 'B', 'C', 'D') # 依次打印A, B, C, D def traverse_kargs(**kwargs):
for k, v in kwargs.items():
print(k, v) traverse_kargs(x=3, y=4, z=5) # 依次打印('x', 3), ('y', 4), ('z', 5)
traverse_kargs(fighter1='Fedor', fighter2='Randleman') def foo(x, y, *args, **kwargs):
print(x, y)
print(args)
print(kwargs) # 第一个pring输出(1, 2)
# 第二个print输出(3, 4, 5)
# 第三个print输出{'a': 3, 'b': 'bar'}
foo(1, 2, 3, 4, 5, a=6, b='bar')

其实和很多语言差不多,括号里面定义参数,参数可以有默认值,且默认值不能在无默认值参数之前。Python中的返回值用return定义,如果没有定义返回值,默认返回值是None。参数的定义可以非常灵活,可以有定义好的固定参数,也可以有可变长的参数(args: arguments)和关键字参数(kargs: keyword arguments)。如果要把这些参数都混用,则固定参数在最前,关键字参数在最后。

Python中万物皆对象,所以一些情况下函数也可以当成一个变量似的使用。比如前面小节中提到的用字典代替switch-case的用法,有的时候我们要执行的不是通过条件判断得到对应的变量,而是执行某个动作,比如有个小机器人在坐标(0, 0)处,我们用不同的动作控制小机器人移动:

moves = ['up', 'left', 'down', 'right']

coord = [0, 0]

for move in moves:
if move == 'up': # 向上,纵坐标+1
coord[1] += 1
elif move == 'down': # 向下,纵坐标-1
coord[1] -= 1
elif move == 'left': # 向左,横坐标-1
coord[0] -= 1
elif move == 'right': # 向右,横坐标+1
coord[0] += 1
else:
pass
print(coord) # 打印当前位置坐标

不同条件下对应的是对坐标这个列表中的值的操作,单纯的从字典取值就办不到了,所以就把函数作为字典的值,然后用这个得到的值执行相应动作:

moves = ['up', 'left', 'down', 'right']

def move_up(x):         # 定义向上的操作
x[1] += 1 def move_down(x): # 定义向下的操作
x[1] -= 1 def move_left(x): # 定义向左的操作
x[0] -= 1 def move_right(x): # 定义向右的操作
x[0] += 1 # 动作和执行的函数关联起来,函数作为键对应的值
actions = {
'up': move_up,
'down': move_down,
'left': move_left,
'right': move_right
} coord = [0, 0] for move in moves:
actions[move](coord)
print(coord)

把函数作为值取到后,直接加一括号就能使了,这样做之后起码在循环部分看上去很简洁。有点C里边函数指针的意思,只不过更简单。其实这种用法在之前讲排序的时候我们已经见过了,就是operator中的itemgetter。itemgetter(1)得到的是一个可调用对象(callable object),和返回下标为1的元素的函数用起来是一样的:

def get_val_at_pos_1(x):
return x[1] heros = [
('Superman', 99),
('Batman', 100),
('Joker', 85)
] sorted_pairs0 = sorted(heros, key=get_val_at_pos_1)
sorted_pairs1 = sorted(heros, key=lambda x: x[1]) print(sorted_pairs0)
print(sorted_pairs1)

在这个例子中我们用到了一种特殊的函数:lambda表达式。Lambda表达式在Python中是一种匿名函数,lambda关键字后面跟输入参数,然后冒号后面是返回值(的表达式),比如上边例子中就是一个取下标1元素的函数。当然,还是那句话,万物皆对象,给lambda表达式取名字也是一点问题没有的:

some_ops = lambda x, y: x + y + x*y + x**y
some_ops(2, 3) # 2 + 3 + 2*3 + 2^3 = 19

生成器(Generator

生成器是迭代器的一种,形式上看和函数很像,只是把return换成了yield,在每次调用的时候,都会执行到yield并返回值,同时将当前状态保存,等待下次执行到yield再继续:

# 从10倒数到0
def countdown(x):
while x >= 0:
yield x
x -= 1 for i in countdown(10):
print(i) # 打印小于100的斐波那契数
def fibonacci(n):
a = 0
b = 1
while b < n:
yield b
a, b = b, a + b for x in fibonacci(100):
print(x)

生成器和所有可迭代结构一样,可以通过next()函数返回下一个值,如果迭代结束了则抛出StopIteration异常:

a = fibonacci(3)
print(next(a)) # 1
print(next(a)) # 1
print(next(a)) # 2
print(next(a)) # 抛出StopIteration异常

Python3.3以上可以允许yield和return同时使用,return的是异常的说明信息:

# Python3.3以上可以return返回异常的说明
def another_fibonacci(n):
a = 0
b = 1
while b < n:
yield b
a, b = b, a + b
return "No more ..." a = another_fibonacci(3)
print(next(a)) # 1
print(next(a)) # 1
print(next(a)) # 2
print(next(a)) # 抛出StopIteration异常并打印No more消息

类(Class

Python中的类的概念和其他语言相比没什么不同,比较特殊的是protected和private在Python中是没有明确限制的,一个惯例是用单下划线开头的表示protected,用双下划线开头的表示private:

class A:
"""Class A"""
def __init__(self, x, y, name):
self.x = x
self.y = y
self._name = name def introduce(self):
print(self._name) def greeting(self):
print("What's up!") def __l2norm(self):
return self.x**2 + self.y**2 def cal_l2norm(self):
return self.__l2norm() a = A(11, 11, 'Leonardo')
print(A.__doc__) # "Class A"
a.introduce() # "Leonardo"
a.greeting() # "What's up!"
print(a._name) # 可以正常访问
print(a.cal_l2norm()) # 输出11*11+11*11=242
print(a._A__l2norm()) # 仍然可以访问,只是名字不一样
print(a.__l2norm()) # 报错: 'A' object has no attribute '__l2norm'

类的初始化使用的是__init__(self,),所有成员变量都是self的,所以以self.开头。可以看到,单下划线开头的变量是可以直接访问的,而双下划线开头的变量则触发了Python中一种叫做name mangling的机制,其实就是名字变了下,仍然可以通过前边加上“_类名”的方式访问。也就是说Python中变量的访问权限都是靠自觉的。类定义中紧跟着类名字下一行的字符串叫做docstring,可以写一些用于描述类的介绍,如果有定义则通过“类名.__doc__”访问。这种前后都加双下划线访问的是特殊的变量/方法,除了__doc__和__init__还有很多,这里就不展开讲了。

Python中的继承也非常简单,最基本的继承方式就是定义类的时候把父类往括号里一放就行了:

class B(A):
"""Class B inheritenced from A"""
def greeting(self):
print("How's going!") b = B(12, 12, 'Flaubert')
b.introduce() # Flaubert
b.greeting() # How's going!
print(b._name()) # Flaubert
print(b._A__l2norm()) # “私有”方法,必须通过_A__l2norm访问

5.2.5 map, reduce和filter

map可以用于对可遍历结构的每个元素执行同样的操作,批量操作:

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

map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [5, 6, 7])   # [6, 8, 10]

reduce则是对可遍历结构的元素按顺序进行两个输入参数的操作,并且每次的结果保存作为下次操作的第一个输入参数,还没有遍历的元素作为第二个输入参数。这样的结果就是把一串可遍历的值,减少(reduce)成一个对象:

reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4])    # ((1+2)+3)+4=10

filter顾名思义,根据条件对可遍历结构进行筛选:

filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5])    # 筛选奇数,[1, 3, 5]

需要注意的是,对于filter和map,在Python2中返回结果是列表,Python3中是生成器。

5.2.6
列表生成(list comprehension)

列表生成是Python2.0中加入的一种语法,可以非常方便地用来生成列表和迭代器,比如上节中map的两个例子和filter的一个例子可以用列表生成重写为:

[x**2 for x in [1, 2, 3, 4]]                      # [1, 4, 9 16]

[sum(x) for x in zip([1, 2, 3], [5, 6, 7])] # [6, 8, 10]

[x for x in [1, 2, 3, 4, 5] if x % 2]       # [1, 3, 5]

zip()函数可以把多个列表关联起来,这个例子中,通过zip()可以按顺序同时输出两个列表对应位置的元素对。如果要生成迭代器只需要把方括号换成括号,生成字典也非常容易:

iter_odd = (x for x in [1, 2, 3, 4, 5] if x % 2)

print(type(iter_odd))                       # <type 'generator'>

square_dict = {x: x**2 for x in range(5)}   # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

至于列表生成和map/filter应该优先用哪种,这个问题很难回答,不过Python创始人Guido似乎不喜欢map/filter/reduce,他曾在表示过一些从函数式编程里拿来的特性是个错误。

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