Функции питон: Функции в Python 3 для начинающих:def и аргументы — Необязательные параметры и выход (return)

Содержание

Использование функций в Python—ArcGIS Pro

Функция – это часть приложения, выполняющая определенную задачу. Функция может включаться в более крупную программу.

В ArcPy все функции геообработки представлены в виде функций, однако не все функции являются инструментами геообработки. Кроме инструментов в ArcPy имеется несколько функций для улучшения рабочих процессов геообработки с использованием Python. Функции могут использоваться для создания списков определенных наборов данных, извлечения свойств набора данных, проверки имени таблицы перед ее добавлением в базу геоданных, а также выполнения многих других полезных задач геообработки. Эти функции имеются только в ArcPy, они отсутствуют в числе инструментов ArcGIS, поскольку предназначены для алгоритмов Python.

В общем вид функции аналогичен виду инструмента, она принимает аргументы и возвращает какое-то значение. Значение, возвращаемое неинструментальными функциями, может быть различным – это может быть все что угодно, от строк до объектов геообработки. Инструментальные функции всегда возвращают объект Result и предоставляют поддержку сообщений геообработки.

В следующем примере используются две функции ArcPy: GetParameterAsText для получения входного аргумента и Exists для определения, существует ли вход. Функция Exists возвращает логический аргумент (Истина (True) или Ложь (False)).

import arcpy

input = arcpy.GetParameterAsText(0)
if arcpy.Exists(input):
    print("Data exists")
else: 
    print("Data does not exist")

В следующем примере кода с помощью функции ListFeatureClasses создается список Python классов пространственных объектов, после этого производится циклический обход списка и вырезание каждого отдельного класса пространственных объектов с помощью класса объектов границ.

import arcpy
import os

# The workspace environment needs to be set before ListFeatureClasses
#    to identify which workspace the list will be based on
#   
arcpy.env.workspace = "c:/data"
out_workspace = "c:/data/results/"
clip_features = "c:/data/testarea/boundary.shp"

# Loop through a list of feature classes in the workspace
#
for fc in arcpy.ListFeatureClasses():
    # Set the output name to be the same as the input name, and 
    #    locate in the 'out_workspace' workspace
    #
    output = os.path.join(out_workspace, fc)

    # Clip each input feature class in the list
    #
    arcpy.Clip_analysis(fc, clip_features, output, 0.1)
Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?

🐍 Как в Python применяются вложенные функции

Публикация представляет собой незначительно сокращенный перевод статьи Леоданиса Посо Рамоса Python Inner Functions: What Are They Good For? Материал также адаптирован в виде Jupyter-блокнота, так что код можно запустить в интерактивном режиме в Colab.

Вложенные (или внутренние, англ. inner, nested) функции – это функции, которые мы определяем внутри других функций. В Python такая функция имеет прямой доступ к переменным и именам, определенным во включающей её функции. Вложенные функции имеют множество применений, в первую очередь для создания замыканий и декораторов.

В этом руководстве мы…

  • … узнаем, как обеспечить инкапсуляцию и скрыть функции от внешнего доступа
  • … напишем вспомогательные функции для облегчения повторного использования кода
  • … реализуем замыкания для сохранения состояний между вызовами
  • … создадим декораторы для добавления поведения к существующим функциям

Начнем с примера кода, содержащего вложенную функцию:

        def outer_func():
    def inner_func():
        print("Hello, World!")
    inner_func()




    
        >>> outer_func()
Hello, World!
    

В этом коде мы определяем inner_func() внутри outer_func() для вывода на экран строки Hello, World!. Для этого мы вызываем inner_func() в последней строке outer_func().

Основная особенность внутренних функций — их способность обращаться к переменным и объектам из включающей («внешней») функции. Включающая функция предоставляет пространство имен, доступное вложенной в нее функции:

        def outer_func(who):
    def inner_func():
        print(f"Hello, {who}")
    inner_func()
    
        >>> outer_func("World!")
Hello, World!
    

Теперь мы можем передать строку в качестве аргумента функции external_func(), и inner_func() будет обращаться к этому аргументу через имя who. Это имя определяется в локальной области видимости outer_func(). Имена, которые мы определяем в локальной области внешней функции, определяются как nonlocal. Они нелокальны с точки зрения inner_func().

Ещё один пример более сложной вложенной функции:

        def factorial(number):
    # Валидация входного значения
    if not isinstance(number, int):
        raise TypeError("Число должно быть целым.")
    if number < 0:
        raise ValueError("Число должно быть неотрицательным.")
    # Расчет факториала
    def inner_factorial(number):
        if number <= 1:
            return 1
        return number * inner_factorial(number - 1)
    return inner_factorial(number)
    
        >>> factorial(4)
24
    

В функции factorial() мы сначала проверяем входные данные, чтобы убедиться, что пользователь предоставляет неотрицательное целое число. Затем мы определяем рекурсивную внутреннюю функцию с именем inner_factorial(), выполняющую вычисление факториала. На последнем шаге вызывается inner_factorial() и выполняется соответствующий расчет.

Основное преимущество использования такого шаблона заключается в том, что, выполнив все проверки аргументов во внешней функции, мы можем безопасно пропустить проверку ошибок во внутренней и сосредоточиться на текущих вычислениях.

Инкапсуляция

Распространенный вариант использования внутренних функций – когда нужно защитить или скрыть функцию от всего, что происходит за ее пределами, то есть полностью скрыть функцию из глобальной области видимости. Такое поведение обычно называют инкапсуляцией.

Начнем с поясняющего примера:

        def increment(number):
    def inner_increment():
        return number + 1
    return inner_increment()





    
        >>> print(increment(10))
11
# Вызовем вложенную функцию inner_increment()
>>> print(inner_increment())
NameError: name 'inner_increment' is not defined
    

В этом примере у нас нет прямого доступа к inner_increment(). Попытавшись обратиться к вложенной функции, мы получаем NameError. Функция increment() полностью скрывает функцию inner_increment(), предотвращая доступ из глобальной области.

Иногда нам нужна функция, выполняющая один и тот же фрагмент кода в нескольких местах своего тела. Например, мы хотим написать функцию для обработки файла CSV, содержащего информацию о точках доступа Wi-Fi в Нью-Йорке. Чтобы узнать общее количество точек доступа, а также информацию о компании, которая их предоставляет, мы создали следующий скрипт:

hotspots.py

        import csv
from collections import Counter

def process_hotspots(file):
    def most_common_provider(file_obj):
        hotspots = []
        with file_obj as csv_file:
            content = csv.DictReader(csv_file)

            for row in content:
                hotspots.append(row["Provider"])

        counter = Counter(hotspots)
        print(
            f"В Нью-Йорке {len(hotspots)} точек Wi-Fi.\n"
            f"{counter.most_common(1)[0][1]} из них предоставляет"
            f"{counter.most_common(1)[0][0]}."
        )

    if isinstance(file, str):
        # Получаем путь к файлу
        file_obj = open(file, "r")
        most_common_provider(file_obj)
    else:
        # Забираем объект файла
        most_common_provider(file)
    

Здесь process_hotspots() принимает аргумент file и проверяет, является ли файл строковым путем к физическому файлу или файловым объектом. Затем функция вызывает вспомогательную внутреннюю функцию most_common_provider(), которая принимает файловый объект и выполняет следующие операции:

  1. Считывает содержимое файла в генератор, который создает словари с помощью csv.DictReader.
  2. Составляет список провайдеров Wi-Fi.
  3. Подсчитывает количество точек доступа Wi-Fi для каждого поставщика с помощью объекта collections.Counter.
  4. Печатает сообщение с полученной информацией.

Запустив функцию, мы получим следующий результат:

        
>>> from hotspots import process_hotspots

>>> file_obj = open("./NYC_Wi-Fi_Hotspot_Locations.csv", "r")
>>> process_hotspots(file_obj)
В Нью-Йорке 3319 точек Wi-Fi.
1868 из них предоставляет LinkNYC - Citybridge.

>>> process_hotspots("./NYC_Wi-Fi_Hotspot_Locations.csv")
В Нью-Йорке 3319 точек Wi-Fi.
1868 из них предоставляет LinkNYC - Citybridge.
    

Независимо от того, вызываем ли мы process_hotspots() со строковым путем к файлу или с файловым объектом, вы получите один и тот же результат.

Использование внутренних и приватных вспомогательных функций

Обычно мы создаем вспомогательные внутренние функции, такие как most_common_provider(), когда хотим обеспечить инкапсуляцию либо если не собираемся вызывать их где-либо еще, кроме включающей функции.

Хотя написание внутренних вспомогательных функций дает желаемый результат, обычно лучше вынести их, как функции верхнего уровня. В этом случае можно использовать префикс из знака подчеркивания (_) в имени функции, чтобы указать, что она является приватной для текущего модуля или класса. Это позволит получить доступ к вспомогательным функциям из любого места в текущем модуле или классе и повторно использовать их по мере необходимости.

Извлечение внутренних функций в приватные функции верхнего уровня может сделать код чище и читаемее. Такая практика соответствует принципу единственной ответственности.

Функции Python в своих правах равны любым другим объектам, таким как числа, строки, списки, кортежи, модули и т. д. То есть их можно динамически создавать или уничтожать, сохранять в структурах данных, передавать в качестве аргументов другим функциям, использовать как возвращаемые значения.

В Python также можно создавать функции высшего порядка, которые принимают и возвращают другие функции.

Примеры внутренних функций, которые мы видели до сих пор, были обычными функциями, которые волей случая оказались вложенными внутрь других функций. Если нам не нужно скрывать эти функции от внешнего мира, то и нет особых причин для вложения.

В этом разделе мы поговорим о другом роде вложенных функций – замыканиях. Это динамически создаваемые функции, возвращаемые другими функциями. Главная особенность состоит в том, что замыкания имеют полный доступ к переменным и именам, определенным в локальном пространстве имен, в котором было создано замыкание, даже если включающая функция завершила свое выполнение.

Чтобы определить замыкание, нужно выполнить три шага:

  1. Создать вложенную функцию.
  2. Сослаться на переменные из включающей функции.
  3. Вернуть вложенную функцию.

Сейчас разберемся на примерах.

Сохранение состояния в замыкании

Итак, замыкание заставляет вложенную функцию при вызове сохранять состояние своего окружения. То есть замыкание – это не только сама внутренняя функция, но и окружающая среда.

Рассмотрим следующий пример:

powers.py

        def generate_power(exponent):
    def power(base):
        return base ** exponent
    return power
    

Здесь мы определяем функцию generate_power(), которая представляет собой фабрику для создания замыканий. То есть эта функция при каждом вызове создает и возвращает новую функцию-замыкание. В следующей строке определяется функция power(), которая является внутренней функцией, и принимает единственный аргумент base и возвращает результат выражения base ** exponent. Последняя строка возвращает power как функциональный объект, не вызывая его.

Откуда power() получает значение показателя степени exponent? Вот где в игру вступает замыкание. В этом примере power() получает значение экспоненты из внешней функции generate_power(). Вот что делает Python, когда мы вызываем generate_power():

  1. Определяет новый экземпляр power(), который принимает аргумент base.
  2. Делает «снимок» окружения power(). Он включает exponent с текущим значением.
  3. Возвращает power() вместе с состоянием.

Таким образом, когда мы вызываем экземпляр power(), возвращаемый функцией generate_power(), мы видим, что функция запоминает значение степени exponent:

        >>> raise_two = generate_power(2)
>>> raise_three = generate_power(3)
>>> raise_two(4)
16
>>> raise_two(5)
25
>>> raise_three(4)
64
>>> raise_three(5)
125

    

Обратите внимание, что оба замыкания запоминают соответствующий показатель степени между вызовами. В этих примерах raise_two() запоминает, что exponent = 2, а rise_three() запоминает, что exponent = 3.

Рассмотрим другой пример:

        def has_permission(page):
    def permission(username):
        if username.lower() == "admin":
            return f"'{username}' имеет доступ к {page}."
        else:
            return f"'{username}' не имеет доступа к {page}."
    return permission

check_admin_page_permision = has_permission("Admin Page")
    
        >>> print(check_admin_page_permision("admin"))
'admin' имеет доступ к Admin Page.
>>> print(check_admin_page_permision("john"))
'john' не имеет доступа к Admin Page.
    

Вложенная функция проверяет, имеет ли данный пользователь необходимы права доступа к странице. Вместо того чтобы проверять, равен ли пользователь 'admin', можно сделать запрос к базе данных.

Обычно замыкания не изменяют состояние, которое они получили «при рождении», как было показано в приведенных выше примерах. Но можно создавать и динамические замыкания, используя изменяемые объекты – словари, множества или списки.

Предположим, нужно вычислить среднее значение для набора данных. Данные поступают в виде потока последовательных измерений анализируемого параметра, и нужно, чтобы функция сохраняла между вызовами предшествующие измерения. В этом случае можно код фабрики для создания замыканий может выглядеть следующим образом:

        def mean():
    sample = []
    def inner_mean(number):
        sample.append(number)
        return sum(sample) / len(sample)
    return inner_mean

sample_mean = mean()
    
        >>> sample_mean(100)
100.0
>>> sample_mean(105)
102.5
>>> sample_mean(101)
102.0
>>> sample_mean(98)
101.0

    

Замыкание, присвоенное sample_mean, сохраняет состояние выборки между вызовами. Хотя мы определяем список sample внутри mean(), он также доступен и в замыкании.

Изменение состояния замыкания

Обычно переменные замыкания полностью скрыты от внешнего мира. Однако мы можем задать для них функции геттера и сеттера:

        def make_point(x, y):
    def point():
        print(f"Point({x}, {y})")
    def get_x():
        return x
    def get_y():
        return y
    def set_x(value):
        nonlocal x
        x = value
    def set_y(value):
        nonlocal y
        y = value
    # Добавляем геттеры и сеттеры
    point.get_x = get_x
    point.set_x = set_x
    point.get_y = get_y
    point.set_y = set_y
    return point

point = make_point(1, 2)
    
        >>> point.get_x()
1
>>> point.get_y()
2
>>> point()
Point(1, 2)
>>> point.set_x(42)
>>> point.set_y(7)
>>> point()
Point(42, 7)
    

Здесь make_point() возвращает замыкание, представляющее объект point. К этому объекту прикреплены функции, которые мы можем использовать для получения доступа к чтению и записи переменных x и y.

Такая фабрика может работать даже быстрее, чем эквивалентный класс, но подход не предоставляет наследование, дескрипторы и прочие возможности классов Python.

Декораторы Python – еще один популярный и удобный вариант использования внутренних функций, особенно для замыканий. Декораторы – это функции высшего порядка, которые принимают в качестве аргумента вызываемый объект (функцию, метод, класс) и возвращают другой вызываемый объект.

Обычно декораторы применяются для динамического добавления свойств к существующему вызываемому объекту и прозрачного расширения его поведения, не затрагивая и не изменяя вызываемого объекта. Функцию-декоратор можно применить к любому вызываемому объекту. Для этого в предваряющей его строке ставится символ @ и имя декоратора:

        @decorator
def decorated_func():
    # Function body...
    pass
    

Этот синтаксис заставляет decorator() автоматически принимать decorator_func() в качестве аргумента и обрабатывать его в своем теле. Эта операция является сокращением для инструкции следующего вида:

        decorated_func = decorator(decorated_func)
    

Вот пример того, как можно создать функцию-декоратор для изменения поведения уже существующей функции:

        def add_messages(func):
    def _add_messages():
        print("Это мой первый декоратор.")
        func()
        print("Пока!")
    return _add_messages

@add_messages
def greet():
    print("Привет, мир!")
    
greet()
    
        Это мой первый декоратор.
Привет, мир!
Пока!
    

В этом примере мы используем @add_messages для декорирования функции greet(). В результате функция приобретает новые функциональные возможности. Теперь, когда мы вызываем greet(), вместо того, чтобы просто напечатать Привет, мир!, она выводит два дополнительных сообщения.

Простейшей практикой отладки кода на Python является вставка вызовов print() для проверки значений переменных. Однако, добавляя и удаляя вызовы print(), мы рискуем забыть о некоторых из них. Чтобы предотвратить эту ситуацию, мы можем написать следующий декоратор:

        def debug(func):
    def _debug(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        print(
            f"{func.__name__}(args: {args}, kwargs: {kwargs}) -> {result}"
        )
        return result
    return _debug


@debug
def add(a, b):
    return a + b
    
        >>> add(5, 6)
add(args: (5, 6), kwargs: {}) -> 11
11
    

В этом примере функция-декоратор debug () печатает имя декорируемой функции, текущие значения каждого аргумента и возвращаемый результат. Такой декоратор можно использовать для простейшей отладки функций. Как только мы получаем желаемый результат, достаточно удалить вызов декоратора @debug, и отлаженная функция будет работать как обычно.

Приведем последний пример и заново реализуем generate_power() в виде функции-декоратора:

        def generate_power(exponent):
    def power(func):
        def inner_power(*args):
            base = func(*args)
            return base ** exponent
        return inner_power
    return power


@generate_power(2)
def raise_two(n):
    return n


@generate_power(3)
def raise_three(n):
    return n

    
        >>> raise_two(7)
49
>>> raise_three(5)
125
    

Эта версия generate_power() дает те же результаты, что и в исходной реализации. В этом случае мы используем для запоминания показателя степени и замыкание, и декоратор, который возвращает измененную версию функции func().

Здесь декоратор должен принимать аргумент (показатель степени), поэтому нам потребовалось два уровня вложенность. Первый уровень представлен функцией power(), которая принимает в качестве аргумента декорируемую функцию. Второй уровень представлен функцией inner_power(), которая упаковывает показатель степени в args, выполняет окончательный расчет и возвращает результат.

Заключение

Итак, в Python вложенные функции имеют прямой доступ к переменным и именам, которые вы определяете во включающей функции. Это предоставляет механизм для инкапсуляции функций, создания вспомогательных решений, реализации замыканий и декораторов.

Функции высшего порядка | Python: Функции

Вы помните, что в Python всё есть объект. А значит всё может быть передано и получено по ссылке. Это же касается и функций. В языках, где функции можно принимать и передавать в качестве значений, функции называются гражданами первого сорта (first-class citizen). А функции, которые принимают в качестве аргументов другие функции и/или возвращают функции в качестве результата, принято называть функциями высшего порядка (или же функциями высших порядков, ФВП, high-order functions).

Функции первого порядка принимают и возвращают «обычные» значения, т.е. не функции.

Давайте реализуем простейшую функцию высшего порядка:

>>> def call_with_five(function):
...     return function(5)
...
>>> def add_one(x):
...     return x + 1
...
>>> call_with_five(add_one)
6

Здесь функция call_with_five принимает другую функцию на входе и возвращает результат её вызова с аргументом 5.

Усложним пример — добавим ещё и возврат функции:

>>> def double(function):
...     def inner(argument):
...         return function(function(argument))
...     return inner
...
>>> def multiply_by_five(x):
...     return x * 5
...
>>> double(multiply_by_five)(3)
75

В этом примере прямо в теле функции double создаётся функция inner (это имя довольно часто используется для именования функций, создаваемых на лету внутри внешней функции) и возвращается в роли результата. Именно потому, что вызов double возвращает функцию, мы можем сразу же сделать второй вызов ((3)), который уже даст нам результат двойного применения исходной функции к аргументу. Но мы могли бы и не вызвать функцию-значение сразу, а вместо этого сохранить в переменную:

>>> multiply_by_25 = double(multiply_by_five)
>>> multiply_by_25
<function double.<locals>.inner at 0x7fd1975c58c8>
>>> multiply_by_25(1)
25
>>> multiply_by_625 = double(multiply_by_25)
>>> multiply_by_625
<function double.<locals>.inner at 0x7fd1968f41e0>
>>> multiply_by_625(1)
625

Заметьте, что при выводе значения ссылки multiply_by_25 отображается double.<locals>.inner — та самая созданная на лету функция inner. И в случае multiply_by_625 функция называется inner, но адрес в памяти имеет другой (большое шестнадцатеричное число после «at»)!

Встроенные функции Python.

Интерпретатор Python имеет ряд встроенных функций и классов, которые всегда доступны. Они перечислены здесь в алфавитном порядке, с их описанием и примерами применения в коде.


Функция abs() в Python, абсолютное значение числа.

Функция abs() преобразует целое число или число с плавающей запятой в его абсолютное значение.

Функция all() в Python, все элементы True.

Функция all() возвращает значение True , если все элементы в итераторе истинны, в противном случае она возвращает значение False

Функция any() в Python, хотя бы один элемент True.

Функция any() возвращает True, если какой — либо (любой) элемент в итерируемом объекте True, в противном случае any() возвращает значение False.

Функция ascii() в Python, преобразует строку в ASCII.

Функция ascii() возвращает строку, содержащую печатаемое представление объекта(читаемую версию) с экранированными не-ASCII символами

Функция bin() в Python, число в двоичную строку.

Функция bin() преобразует целое число в двоичную строку с префиксом 0b.

Класс bool() в Python, логическое значение объекта.

Класс bool() возвращает логическое значение указанного объекта.

Функция breakpoint() в Python, отладчик кода.

Функция останова breakpoint() обеспечивает удобство использования отладчика, поскольку нам не нужно явно импортировать pdb модуль, а так же писать дополнительный код, чтобы войти в отладчик.

Класс bytearray() в Python, преобразует в массив байтов.

Класс bytearray() возвращает массив байтов bytearray, который является изменяемой последовательностью целых чисел в диапазоне от 0 <= х <256.

Класс bytes() в Python, преобразует в строку байтов.

Класс bytes() возвращает байтовый объект bytes, который является неизменяемой последовательностью целых чисел в диапазоне от 0 <= х <256.

Функция callable() в Python, проверяет можно ли вызвать объект.

Функция callable() возвращает True , если указанный объект вызываемый, в противном случае она возвращает значение False.

Функция chr() в Python, число в символ Юникода.

Функция chr() вернет строку, представляющую символ, соответствующий переданному в качестве аргумента целому числу из таблицы символов Unicode. Допустимый диапазон аргументов — от 0 до 1114111

Класс classmethod в Python, делает функцию методом класса.

Делает указанную функцию методом класса. Метод класса может быть вызван либо для класса (например, C.f()), либо для экземпляра (например, C().f()).

Функция compile() компилирует блок кода Python.

Функция compile() возвращает переданный, в качестве аргумента источник, в виде объекта кода, готового к выполнению.

Класс complex() в Python, преобразует в комплексное число.

Класс complex() преобразует строку с записью комплексного числа в комплексное число или вернет комплексное число со значением переданных аргументов: действительной и мнимой частью.

Функция delattr() в Python, удаляет атрибут объекта.

Функция delattr() удаляет из объекта указанный атрибут, если объект позволяет это сделать.

Класс dict() в Python создает словарь.

Класс dict() создаст словарь, инициализированный из необязательного позиционного аргумента и возможно пустого набора ключевых аргументов.

Функция dir() в Python, все атрибуты объекта.

Функция dir(), вызванная без аргумента, возвращает список имен в текущей локальной области, а вызванная с аргументом попытается вернуть список допустимых атрибутов для указанного объекта.

Функция divmod() в Python, делит числа с остатком.

Функция divmod() возвращает кортеж, содержащий частное и остаток. Не поддерживает комплексные числа. Со смешанными типами операндов применяются правила для двоичных арифметических операторов.

Функция enumerate() в Python, счетчик элементов последовательности.

Функция enumerate() возвращает кортеж, содержащий пары (‘счётчик’, ‘элемент’) для элементов указанного объекта.

Функция eval() в Python, выполняет строку-выражение с кодом.

Функция eval() выполняет строку-выражение, переданную ей в качестве обязательного аргумента и возвращает результат выполнения этой строки.

Функция exec() в Python, выполняет блок кода.

Функция exec() поддерживает динамическое выполнение кода Python. Передаваемый в качестве аргумента объект должен быть либо строкой, либо объектом кода.

Функция filter() в Python, фильтрует список по условию.

Функция filter() фильтрует элементы переданного объекта при помощи пользовательской функции. Принимает в качестве аргументов пользовательскую фильтрующую функцию и объект, элементы которого следует отфильтровать.

Класс float() в Python, преобразует в вещественное число.

Класс float() выполняет преобразование переданного числа или строки в число с плавающей запятой (в тип float)

Функция format() в Python, форматирует значение переменной.

Функция format() преобразует переданное значение в отформатированную строку, в соответствии с спецификацией формата Mini-Language

Класс frozenset() в Python, преобразует в неизменяемое множество.

Класс frozenset() преобразует строку или любую последовательность(итерацию) в неизменяемое множество frozenset

Функция getattr() в Python, значение атрибута по имени.

Функция getattr() возвращает значение атрибута указанного объекта по его имени.

Функция globals() в Python, переменные глобальной области.

Функция globals() возвращает словарь со значениями переменных, представляющий текущую глобальную область видимости модуля.

Функция hasattr() в Python, наличие атрибута объекта.

Функция hasattr() проверяет существование атрибута в указанном объекте. Возвращает True, если атрибут с таким именем существует, иначе False.

Функция hash() в Python, хэш-значение объекта.

Функция hash() возвращает хэш-значение объекта, если оно есть.

Функция help() в Python, справка по любому объекту.

Функция help() вызывает встроенную справочную систему. Эта функция предназначена для интерактивного использования.

Функция hex() в Python, число в шестнадцатеричную строку.

Функция hex() преобразует целое число в шестнадцатеричную строку с префиксом 0x.

Функция id() в Python, идентификатор объекта.

Функция id() возвращает уникальный идентификатор для указанного объекта.

Функция input() в Python, ввод данных с клавиатура.

Функция input() позволяет обеспечить ввод пользовательских данных с консоли. Считывает строку данных, полученную с устройства ввода

Класс int() в Python, преобразует в тип int.

Класс int() возвращает целочисленный объект, созданный из числа или строки, или возвращает 0, если аргументы не заданы.

Функция isinstance() в Python, принадлежность экземпляра к классу.

Функция isinstance() вернет True, если проверяемый объект является экземпляром указанного класса (классов), или прямым, косвенным или виртуальным подклассом от него.

Функция issubclass() в Python, проверяет наследование класса.

Функция issubclass() возвращает True, если указанный класс является подклассом (прямым, косвенным или виртуальным) указанного класса (классов).

Функция iter() в Python, создает итератор.

Функция iter() возвращает объект итератора

Функция len() в Python, считает количество элементов.

Функция len() возвращает длину (количество элементов) в объекте. Аргумент может быть последовательностью или коллекцией

Класс list() в Python, преобразовывает в список.

Класс list() создает или преобразует переданный объект, поддерживающий итерирование, в список, изменяемую последовательность с упорядоченными элементами. Элементы в списках упорядочены по очередности их добавления.

Функция locals() в Python, переменные локальной области.

Функция locals() обновляет и возвращает словарь с переменными и их значениями из текущей локальной области видимости

Функция map() в Python, обработка последовательности без цикла.

Функция map() выполняет пользовательскую функцию для каждого элемента последовательности, коллекции или итератора.

Функция max() в Python, максимальное значение элемента.

Функция max() вернет наибольшее число из итерируемого объекта или самое большое из двух или более переданных позиционных аргументов

Класс memoryview() в Python, ссылка на буфер обмена.

Класс memoryview() возвращает ссылку на буфер обмена памяти, в которой находится переданный в качестве аргумента объект. Объект obj должен поддерживать протокол буфера обмена.

Функция min() в Python, минимальное значение элемента.

Функция min() вернет наименьшее число из итерируемого объекта или самое маленькое из двух или более переданных позиционных аргументов

Функция next() в Python, следующий элемент итератора.

Функция next() возвращает следующий элемент итератора, вызвав его метод __next__().

Класс object() в Python, возвращает безликий объект.

Встроенный класс object() возвращает новый безликий объект и является базой для всех классов.

Функция oct() в Python, число в восьмеричную строку.

Функция oct() преобразует целое число в восьмеричную строку с префиксом 0o.

Функция open() в Python, открывает файл на чтение/запись.

Функция open() открывает файл для чтения или записи при помощи файлового потока . Если файл не может быть открыт, бросается исключение OSError.

Функция ord() в Python, число символа Unicode.

Функция ord() для символа x вернет число, из таблицы символов Unicode представляющее его позицию. Функция ord() обратная chr().

Функция pow() в Python, возводит число в степень.

Функция pow() возвращает результат возведения числа base в степень exp, с опциональным делением по модулю mod.

Функция print() в Python, печатает объект.

Функцию print() выводит объекты в текстовый поток, отделяя их друг от друга ключевым аргументом sep и заканчивая поток аргументом end.

Класс property() в Python, использует метод класса как свойство.

Класс property() позволяет использовать методы в качестве вычисляемых свойств объектов.

Класс range() в Python, генерирует арифметические последовательности.

Класс range() генерирует арифметические прогрессии чисел с заданным шагом

Функция repr() в Python, описание объекта.

Функция repr() вернет строку, содержащую печатаемое формальное представление объекта.

Функция reversed() в Python, разворачивает последовательность.

Функция reversed() возвращает обратный итератор, то есть возвращает итератор, который перебирает элементы оригинала в обратном порядке. Функция reversed() не создает копию и не изменяет оригинал последовательности.

Функция round() в Python, округляет число.

Функция round() вернет число, округленное до точности ndigits после десятичной точки. Если аргумент ndigits опущен или None, то вернет ближайшее целое число.

Класс set() в Python, создает или преобразовывает в множество.

Класс set() создает или преобразует переданный объект iterable, поддерживающий итерирование, в новое множество set. Если аргумент iterable не указан, будет создано пустое множество.

Функция setattr() в Python, создает атрибут объекта.

Функция setattr() устанавливает значение атрибута указанного объекта по его имени.

Класс slice() в Python, шаблон среза.

Класс slice() вернет срез/часть итерируемого объекта, которая будет следовать шаблону, указанному в аргументах.

Функция sorted() в Python, выполняет сортировку.

Функция sorted() вернет новый отсортированный список из итерируемых элементов. Функция имеет два необязательных аргумента, которые должны быть указаны в качестве аргументов ключевых слов.

Декоратор staticmethod() в Python, метод класса в статический метод.

Функция-декоратор staticmethod() преобразует метод класса в статический метод этого класса.

Класс str() в Python, преобразует объект в строку.

Класс str() выполнит преобразование и вернет строковую версию объекта.

Функция sum() в Python, сумма последовательности.

Функция sum(), начинает суммирование элементов последовательности с начального значения start, сложение происходит лева на право и в результате возвращает их сумму.

Функция super() в Python, доступ к унаследованным методам.

Функция super(), возвращает объект объект-посредник, который делегирует вызовы метода родительскому или родственному классу, указанного типа. Это полезно для доступа к унаследованным методам, которые были переопределены в классе.

Класс tuple() в Python, создает или преобразует в кортеж.

Класс tuple() создает новый кортеж из итерируемого объекта, элементы которого идут в том же порядке, что и элементы переданного в качестве аргумента объекта

Класс type() в Python, возвращает тип объекта.

Класс type() с одним аргументом object возвращает тип объекта. Класс type() с тремя аргументами вернет объект нового типа. Это по сути динамическая форма заявления class

Функция vars() в Python, словарь переменных объекта.

Функция vars() вернет атрибут __dict__ — словарь пространства имен для модуля, класса, экземпляра или любого другого объекта с атрибутом __dict__.

Функция zip() в Python, объединить элементы в список кортежей.

Функцию zip() создает итератор кортежей, который объединяет элементы из каждой из переданных последовательностей.

Функция __import__() в Python, находит и импортирует модуль.

Функция __import__() импортирует имя модуля name, потенциально используя данные значений переменных глобальной globals и локальной locals областей видимости, чтобы определить, как интерпретировать имя name в контексте пакета.

10 удивительно полезных базовых функций Python / Хабр

Те, кто работает с Python, знают, что этот язык хорош благодаря своей обширной экосистеме. Можно даже сказать, что язык программирования не выделялся бы ничем особенным, если бы не его замечательные пакеты, которые добавляют новые функции к основным.

В качестве примера можно привести NumPy. Инструменты работы с матрицами хороши и в базовом Python, но использование NumPy улучшает все во много раз. Кроме того, у этого языка есть несколько крутых возможностей, которые делают его еще более функциональным. Используя эти возможности, вы можете уменьшить количество зависимостей, освободить время и упростить сам процесс разработки. Давайте посмотрим, что это за возможности.


Кстати, свои советы по некоторым функциям добавил Алексей Некрасов — лидер направления Python в МТС, программный директор направления Python в Skillbox. Чтобы было понятно, где перевод, а где — комментарии, последние мы выделим текстом.

№1 lambda

Я как-то написал целую статью о том, почему lambda делает Python оптимальным языком программирования для статистических вычислений. Благодаря этой функции математические операции можно применить практически к любому типу данных, используя не целые функции, а оценку выражений.

Она позволяет вводить определения в глобальном масштабе, а также использовать functional-like синтаксис и методологию, причем на языке, у которого все еще есть структура классов.

Все это позволяет сэкономить время в ходе написания программы, сохранить ресурсы и сделать код более лаконичным. Более того, lambda дает возможность использовать такие методы, как apply() для быстрого применения выражений ко всем подмножествам данных. Для дата-сайентиста, да и не только для представителей этой профессии, подобные возможности крайне полезны.

Синтаксис выглядит следующим образом. Начинаем со значения, равного возвращению lambda-выражения, затем следует переменная, которую мы хотели бы предоставить в качестве позиционного аргумента. После этого выполняем операцию, используя этот аргумент в качестве переменной:

mean = lambda x : sum(x) / len(x)

Теперь мы можем осуществить вызов, как и в случае с любым другим методом в Python:

x = [5, 10, 15, 20]
print(mean(x))

Комментарий Алексея:

Будьте аккуратнее с lambda, чтобы не ухудшить читаемость кода. Вот пара советов:

Из PEP8. Всегда используйте оператор def вместо оператора присваивания, который связывает лямбда-выражение напрямую с идентификатором:

Правильно:

def f (x): return 2 * x

Неправильно:

f = lambda x: 2 * x


Если длина lambda выражения больше 40 символов, то скорее всего вы засунули в одну строчку кода слишком много логики и она стала нечитабельна. Так делать не стоит, лучше вынести в отдельную функцию.

№2: Shutil

Модуль Shutil — один из наиболее недооцененных инструментов в арсенале Python. Он включен в стандартную библиотеку, и может быть импортирован так же, как и любой другой модуль в языке:

import shutil

Что же делает shutil? На самом деле, это интерфейс высокого уровня для языка программирования Python, в отношении файловой системы вашей ОС. Эти вызовы часто выполняются с использованием модуля os, об shutil не стоит забывать. Вероятно, вам приходилось перемещать файл из каталога в каталог при помощи скрипта, проделав для этого массу утомительной работы, верно?

Shutil решает эти классические проблемы с файлами и таблицами размещения (allocation tables) при помощи высокоуровневого решения. Это — ключ для экономии времени и ускорению операций с файлами. Вот несколько примеров высокоуровневых вызовов, которые предоставляет shutil.

import shutil
shutil.copyfile('mydatabase.db', 'archive.db')
shutil.move('/src/High.py', '/packages/High')

№3: glob

Возможно, glob и не такой классный, как shutil, плюс он и рядом не стоял с lambda в плане полезности. Но он незаменим в некоторых случаях. Этот модуль используется для поиска директорий для wildcards. Это означает, что его можно использовать для агрегирования данных о файлах на вашем ПК и их расширениях. Импортируется модуль без проблем:

import glob

Я не уверен, есть ли у этого модуля еще функции, но glob() — то, что нужно для выполнения поиска файлов. В ходе поиска используется синтаксис Unix, т.е. т.е. *, / и т. д.

glob.glob('*.ipynb')

Эта строка возвращает все имена файлов соответствующих указанному запросу. Использовать функцию можно как для агрегирования данных, так и просто для работы с файлами.

№4: argparse

Этот модуль предоставляет надежный и глубокий метод анализа аргументов командной строки. Многие инструменты разработки используют эту концепцию, работать со всем этим можно при помощи командной строки Unix. Отличный пример — Python Gunicorn, обрабатывающий переданные аргументы командной строки. Для начала работы с модулем его нужно импортировать.

import argparse

Затем, чтобы получить возможность работать с ним, строим новый тип, это будет парсер аргументов:

parser = argparse.ArgumentParser(prog = 'top',
description = 'Show top lines from the file')

Ну а теперь мы добавляем новые аргументы в наш парсер. В этом случае создаем аргумент, который можно передать для определения количества строк, которые мы хотим вывести для каждого файла:

parser.add_argument('-l', '--lines', type=int, default=10)

Здесь добавлено несколько аргументов ключевого слова, один из которых предоставит тип данных, который передается для этого аргумента, а другой — значение по умолчанию, когда файл вызывается без этого аргумента. Теперь мы можем получить аргументы, вызвав функцию parse_args () для нашего нового типа парсера аргументов:

args = parser.parse_args()

Теперь мы можем вызвать этот файл Python для компиляции, а также легко предоставить необходимые параметры из Bash.

python top.py --lines=5 examplefile.txt

Излишне говорить, что это определенно может пригодиться. Я часто использовал этот модуль при работе с Crontab. Он может запускать скрипты с определенными временными метками Unix. Кроме того, этот сценарий также можно использовать для супервизоров, которые запускают команды Bash без участия пользователя в качестве worker.

№5: import re

Еще один крайне недооцененный модуль. Модуль re используется для синтаксического анализа строк с помощью регулярных выражений и предоставляет больше возможностей для работы со строками в Python. Сколько раз вы сталкивались с принятием алгоритмических решений на основе функций, которые есть в строковом классе, например str.split ()? Но хватит это терпеть! Ведь регулярные выражения намного проще и их намного проще использовать!

import re

Модуль re, в отличие от некоторых других в этом списке, предоставляет не одну, а множество крайне полезных функций. Они особенно актуальны для работы с большими объемами данных, что важно для дата-саентистов. Вот два примера, с которых стоит начать, — это функции sub () и findall ().

import re
re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
['foot', 'fell', 'fastest']
re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat')
'cat in the hat'

Комментарий Алексея:

При написании любых regex в коде придерживаться следующих правил:

  • re.compile. Использовать re.compile (или его аналог в других языках) для любых более менее сложных и длинных regex.
  • Избегать многократного вызова re.compile на один и тот же regex.
  • Писать подробные регулярные выражения используя дополнительный аргумент re.VERBOSE. При re.compile использовать флаг re.VERBOSE (или его аналог в других языках) писать regex в несколько строк с комментариями о том что происходит. Смотри документацию по ссылкам тут и тут.


Пример:

компактный вид

pattern = '^M{0,3}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$'
re.                   # beginning of string
    M{0,3}              # thousands - 0 to 3 Ms
    (CM|CD|D?C{0,3})    # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 Cs),
                        #            or 500-800 (D, followed by 0 to 3 Cs)
    (XC|XL|L?X{0,3})    # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 Xs),
                        #        or 50-80 (L, followed by 0 to 3 Xs)
    (IX|IV|V?I{0,3})    # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 Is),
                        #        or 5-8 (V, followed by 0 to 3 Is)
    $                   # end of string
    '''
re.search(pattern, 'M', re.VERBOSE)

  • Использовать python raw string для записи regex.
  • Named capture group для всех capture group, если их больше чем одна (?P…). (даже если одна capture, тоже лучше использовать)
    regex101.com отличный сайт для дебага и проверки regex

№6: Math

Это не величайший модуль в истории, но часто он полезен. Математический модуль дает доступ ко всему, от sin и cos до логарифмов. Все это крайне важно при работе с алгоритмами.

import math

Модуль, безусловно, может сэкономить некоторое время, сделав математические операции доступными без зависимостей. В этом примере я продемонстрирую функцию log (), но если вы углубитесь в модуль, то вам откроется целый мир.

import math
math.log(1024, 2)

№7: Statistics

Еще один модуль, который крайне полезен для статистических подсчетов. Он дает доступ к базовой статистике — не такой глубокой, как в случае SCiPy, но и ее может быть достаточно для анализа данных. Alias этого модуля — st, в некоторых случаях — stc или sts. Но, внимание — не scs, это уже alias для Scipy.stats.

import statistics as st

Этот модуль предоставляет множество полезных функций, на которые стоит обратить внимание! Самое замечательное в этом пакете то, здесь нет никаких зависимостей. Давайте оценим некоторые основные статистические операции общего назначения:

import statistics as st
st.mean(data)
st.median(data)
 
st.variance(data)

№8: urllib

Если многие другие модули из этого списка не очень известны, то urlib — исключение. Давайте импортируем его!

import urllib

Вместо него можно использовать Flask, поскольку он более функционален. Но для большинства базовых функций хватает и возможностей стандартной библиотеки, которая дает возможность не беспокоиться о зависимостях. Конечно, если нужны дополнительные возможности — то в этом случае стоит обратить внимание уже на что-то другое. Но если речь об HTTP-запросе, то urlib сделает то, что нужно.

from urllib.request import urlopen
 
data = null
with urlopen('http://example_url/') as response: data = response

Модуль urlib — то, что я крайне рекомендую изучить дополнительно.

№9: datetime

Еще один отличный пример инструмента, который довольно часто встречается в научных вычислениях, — это тип «дата и время». Очень часто у данных есть отметки времени. Иногда они даже являются прогностической функцией, используемой для обучения модели. Этот модуль часто используется с алиасом dt:

import datetime as dt

Теперь мы можем создавать типы даты и времени и работать с типичным синтаксисом даты и времени со свойствами, включая год, месяц и день. Это невероятно полезно для переформатирования, анализа и работы с отдельными разделами дат в ваших данных. Давайте посмотрим на некоторые основные функции этого пакета:

import datetime as dt
now = dt.date.today()
print(now.year)
print(now.month)

№10: zlib

Последний участник этого списка — модуль zlib. Это универсальное решение для сжатия данных с использованием языка программирования Python. Модуль крайне полезен при работе с пакетами.

import zlib

Наиболее важные функции здесь — compress() and decompress().

h = " Hello, it is me, you're friend Emmett!"print(len(h))
t = zlib.compress(h)
print(len(t))
z = decompress(t)
print(len(z))

В качестве вывода скажу, что программирование на Python иногда кажется сложным из-за большого количества зависимостей. И стандартная библиотека языка позволяет частично избавиться от этой проблемы. Кроме того, стандартные инструменты Python позволяют экономить время, уменьшить объем кода и сделать его более читаемым.

Типы параметров функции в Python Ru Python

Если я не ошибаюсь, создание функции в Python работает следующим образом:

Однако вы не даете типы этих параметров. Кроме того, если я помню, Python – строго типизированный язык, как таковой, похоже, что Python не должен пропускать параметр другого типа, чем ожидал создатель функции. Однако, как Python знает, что пользователь функции передает правильные типы? Будет ли программа просто умирать, если это неправильный тип, если функция действительно использует параметр? Вам нужно указать тип?

Python строго типизирован, потому что каждый объект имеет тип, каждый объект знает его тип, невозможно случайно или намеренно использовать объект типа «как бы», это был объект другого типа, и все элементарные операции над объектом делегированы его типу.

Это не имеет ничего общего с именами . Имя в Python не имеет «тип»: если и когда определено имя, имя относится к объекту , и объект имеет тип (но это на самом деле не приводит к типу имени : a имя – это имя).

Имя в Python может отлично ссылаться на разные объекты в разное время (как на большинстве языков программирования, хотя и не на всех) – и нет ограничения на такое имя, что если он когда-то ссылался на объект типа X, это навсегда ограничивается ссылкой только на другие объекты типа X. Ограничения на имена не являются частью концепции «сильной типизации», хотя некоторые энтузиасты статической типизации (где имена становятся ограниченными, а в статическом компиляторе AKA – время, мода тоже) неправильно используют термин этот путь.

Другие ответы проделали хорошую работу по объяснению утиной печати и простому ответу tzot :

Python не имеет переменных, как и другие языки, где переменные имеют тип и значение; у него есть имена, указывающие на объекты, которые знают их тип.

Тем не менее , одна интересная вещь изменилась с 2010 года (когда впервые был задан вопрос), а именно: реализация PEP 3107 (реализована на Python 3). Теперь вы можете указать тип параметра и тип возвращаемого типа такой функции:

 def pick(l: list, index: int) -> int: return l[index] 

Здесь мы можем видеть, что pick берет 2 параметра, список l и целочисленный index . Он также должен возвращать целое число.

Поэтому здесь подразумевается, что l представляет собой список целых чисел, которые мы можем видеть без особых усилий, но для более сложных функций это может быть немного запутанным в отношении того, что должен содержать список. Мы также хотим, чтобы значение по умолчанию index было равно 0. Чтобы решить эту проблему, вы можете вместо этого pick такой pick :

 def pick(l: "list of ints", index: int = 0) -> int: return l[index] 

Обратите внимание, что теперь мы помещаем строку как тип l , которая синтаксически разрешена, но не подходит для разбора программно (о чем мы вернемся позже).

Важно отметить, что Python не поднимет TypeError если вы передадите float в index , причина этого является одним из основных моментов в философии дизайна Python: «Мы все соглашаемся с взрослыми здесь» , а это означает, что вы ожидаете помните, что вы можете передать функции и что вы не можете. Если вы действительно хотите написать код, который бросает TypeErrors, вы можете использовать функцию isinstance чтобы проверить, что переданный аргумент имеет соответствующий тип или подкласс этого типа (подробнее о том, почему вы должны это делать редко, и что вы должны делать вместо этого написанные в следующем разделе и в комментариях):

 def pick(l: list, index: int = 0) -> int: if not isinstance(l, list): raise TypeError return l[index] 

PEP 3107 не только улучшает удобочитаемость кода, но также имеет несколько подходящих для него приложений, о которых вы можете прочитать здесь .


Аннотации типа получили гораздо больше внимания в Python 3.5 с введением PEP 484, который вводит стандартный модуль для типов подсказок.

Этот синтаксис исходил из необязательного инструмента проверки статического типа mypy ( GitHub ), который находится в разработке (и совместим с PEP 484 ).

С помощью набора текста имеется довольно обширная коллекция подсказок типов, в том числе:

  • List , Tuple , Set , Map – для list , tuple , set и map соответственно.
  • Iterable – полезен для генераторов.
  • Any – когда это может быть что угодно.
  • Union – когда это может быть что-то в пределах определенного набора типов, в отличие от Any .
  • Optional – когда это может быть None. Сокращение для Union[T, None] .
  • TypeVar – используется с дженериками.
  • Callable – используется в основном для функций, но может использоваться для других вызовов.

Этот список представляет собой наиболее распространенный тип подсказок, но он далеко не исчерпывающий. Полный список можно найти в документации для модуля ввода .

Вот старый пример с использованием методов аннотации, введенных в модуле ввода:

 from typing import List def pick(l: List[int], index: int) -> int: return l[index] 

Одной из мощных функций является Callable которая позволяет вам вводить методы аннотаций, которые принимают функцию в качестве аргумента. Например:

 from typing import Callable, Any, Iterable def imap(f: Callable[[Any], Any], l: Iterable[Any]) -> List[Any]: """An immediate version of map, don't pass it any infinite iterables!""" return list(map(f, l)) 

Вышеприведенный пример может стать более точным с использованием TypeVar вместо Any , но это было оставлено как упражнение для читателя, так как я полагаю, что я уже заполнил свой ответ слишком большой информацией о замечательных новых функциях, включенных с помощью типа hinting ,


Раньше, когда один документированный код Python с, например, Sphinx, некоторые из вышеперечисленных функций могли быть получены путем записи docstrings, отформатированных следующим образом:

 def pick(l, index): """ :param l: list of integers :type l: list :param index: index at which to pick an integer from *l* :type index: int :returns: integer at *index* in *l* :rtype: int """ return l[index] 

Как вы можете видеть, это занимает несколько дополнительных строк (точное число зависит от того, насколько явным вы хотите быть и как вы форматируете свою документацию). Но теперь вам должно быть ясно, как PEP 3107 предоставляет альтернативу, которая во многих (все?) Способах выше. Это особенно справедливо в сочетании с PEP 484, который, как мы видели, предоставляет стандартный модуль, который определяет синтаксис этих типов / аннотаций типа, которые могут использоваться таким образом, чтобы он был однозначным и точным, но гибким, что делает мощная комбинация.

По моему личному мнению, это одна из величайших особенностей в Python. Я не могу дождаться, когда люди начнут использовать силу. Извините за длинный ответ, но это то, что происходит, когда я взволнован.


Пример кода Python, который сильно использует подсказку типа, можно найти здесь .

Вы не указываете тип. Метод будет терпеть неудачу (во время выполнения), если он попытается получить доступ к атрибутам, которые не определены в параметрах, которые передаются.

Итак, эта простая функция:

 def no_op(param1, param2): pass 

… не сработает, независимо от того, что передают два аргумента.

Однако эта функция:

 def call_quack(param1, param2): param1.quack() param2.quack() 

… будет работать во время выполнения, если параметры param1 и param2 не имеют атрибутов, называемых quack .

Python не строго типизирован в смысле статической или компиляции времени.

Большинство Python-кода попадают под так называемый «Duck Typing» – например, вы ищете метод, read на объекте, – вам все равно, является ли объект файлом на диске или сокете, вы просто хотите прочитать N байтов.

Многие языки имеют переменные, которые имеют определенный тип и имеют значение. Python не имеет переменных; у него есть объекты, и вы используете имена для обращения к этим объектам.

На других языках, когда вы говорите:

 a = 1 

то переменная (обычно целочисленная) меняет свое содержимое на значение 1.

В Python,

 a = 1 

означает «использовать имя a для обозначения объекта 1 ». Вы можете сделать следующее в интерактивной сессии Python:

 >>> type(1) <type 'int'> 

Тип функции вызывается с объектом 1 ; так как каждый объект знает свой тип, легко найти тип указанного типа и вернуть его.

Аналогично, всякий раз, когда вы определяете функцию

 def funcname(param1, param2): 

функция получает два объекта и называет их param1 и param2 независимо от их типов. Если вы хотите удостовериться, что полученные объекты относятся к определенному типу, введите свою функцию так, как будто они имеют нужный тип (ы) и поймают исключения, которые выбрасываются, если они не являются. Исключенные исключения обычно являются TypeError (вы использовали недопустимую операцию) и AttributeError (вы пытались получить доступ к несуществующему члену (методы тоже являются членами)).

Как объясняет Алекс Мартелли ,

Обычное, Pythonic, предпочтительное решение почти неизменно «утиная печать»: попробуйте использовать аргумент, как если бы он был определенного типа, сделайте это в инструкции try / except, захватывая все исключения, которые могут возникнуть, если аргумент не был фактически этого типа (или любого другого типа, красиво утка-имитирующего его ;-), а в предложении except попробуйте что-то еще (используя аргумент «как будто« это был какой-то другой тип »).

Прочитайте остальную часть своего сообщения за полезную информацию.

Python не заботится о том, что вы передаете своим функциям. Когда вы вызываете my_func(a,b) , переменные param1 и param2 будут удерживать значения a и b. Python не знает, что вы вызываете функцию с соответствующими типами, и ожидает, что программист позаботится об этом. Если ваша функция будет вызываться с различными типами параметров, вы можете обернуть код, обращаясь к ним с помощью блоков try / except и оценить параметры любым способом.

Вы никогда не укажете тип; Python имеет концепцию утиной печати ; в основном код, обрабатывающий параметры, будет делать определенные предположения о них – возможно, путем вызова определенных методов, которые ожидается реализовать параметром. Если параметр имеет неправильный тип, тогда будет выбрано исключение.

В общем, это зависит от вашего кода, чтобы убедиться, что вы проходите вокруг объектов соответствующего типа – компилятор не должен применять это раньше времени.

Есть одно пресловутое исключение из утиного набора, который стоит упомянуть на этой странице.

Когда str функция вызывает метод класса __str__ она тонко выводит его тип:

 >>> class A(object): ... def __str__(self): ... return 'a','b' ... >>> a = A() >>> print a.__str__() ('a', 'b') >>> print str(a) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: __str__ returned non-string (type tuple) 

Как будто Guido намекает на то, какое исключение должно было бы повысить для программы, если она встречает неожиданный тип.

В python все имеет тип. Функция Python будет делать все, что просят сделать, если тип аргументов ее поддерживает.

Пример: foo добавит все, что может быть __add__ ed;), не беспокоясь о его типе. Таким образом, чтобы избежать сбоя, вы должны предоставлять только те вещи, которые поддерживают добавление.

 def foo(a,b): return a + b class Bar(object): pass class Zoo(object): def __add__(self,other): return 'zoom' if __name__=='__main__': print foo(1,2) print foo('james','bond') print foo(Zoo(),Zoo()) print foo(Bar(),Bar()) # should fail 

Я не видел этого в других ответах, поэтому я добавлю это в банк. Как говорили другие, python не применяет тип функции или параметры метода. Предполагается, что вы знаете, что делаете, и если вам действительно нужно знать тип чего-то, что было передано, вы проверите его и решите, что делать для себя.

Одним из основных инструментов для этого является функция isinstance ().

Например, если я напишу метод, который ожидает получить необработанные двоичные текстовые данные, а не обычные строки с кодировкой utf-8, я мог бы проверить тип параметров на пути и либо адаптироваться к тому, что я нахожу, либо поднять исключение для отказа.

 def process(data): if not isinstance(data, bytes) and not isinstance(data, bytearray): raise TypeError('Invalid type: data must be a byte string or bytearray, not %r' % type(data)) # do more stuff 

Python также предоставляет всевозможные инструменты для поиска объектов. Если вы храбры, вы можете даже использовать importlib для создания собственных объектов произвольных классов, на лету. Я сделал это, чтобы воссоздать объекты из данных JSON. Такое было бы кошмаром на статичном языке, таком как C ++.

Вы можете вызвать функцию, используя следующие типы формальных аргументов

1. Обязательный аргумент: Обязательные аргументы – это аргументы, переданные функции в правильном позиционном порядке. Здесь количество аргументов в вызове функции должно точно совпадать с определением функции.

2. Аргумент ключевого слова. Аргументы ключевого слова связаны с вызовом функции. Когда вы используете аргументы ключевого слова в вызове функции, вызывающий идентифицирует аргументы по имени параметра. Это позволяет вам пропускать аргументы или размещать их вне порядка, потому что интерпретатор Python может использовать ключевые слова, предоставленные для соответствия значениям с параметрами.

3. Аргумент аргумента по умолчанию: аргумент по умолчанию – это аргумент, который принимает значение по умолчанию, если значение не указано в вызове функции для этого аргумента.

4. Variable – Length Argument: вам может потребоваться обработать функцию для большего количества аргументов, которые вы указали при определении функции. Эти аргументы называются «аргументы переменной длины» и не называются в определении функции, в отличие от обязательных и стандартных аргументов.

пишем, используя лямбда-выражения на Питоне – Блог SkillFactory

Что нужно знать начинающему веб-разработчику о лямбда-выражениях и анонимных функциях? Скорее всего, если вы заинтересовались этой темой, вы уже знаете что значит и первое, и второе. Но для ясности мы дадим краткое определение терминам. 

Анонимные функции — функции, которым не присваивается идентификатор и которые объявляются в месте использования. Они применимы во многих языках программирования. Однако их синтаксис от языка к языку заметно разнится. Лямбда-выражение — это элемент синтаксиса, который нужен для определения анонимной функции. 

Итак, мы проанализировали несколько статей на тему анонимных функций и лямбда-выражений и представим здесь их краткий адаптированный перевод или ссылки, чтобы вы сами могли выбрать те темы, которые вам интересны. За основу мы взяли статью пишущего программиста Ankit Patel, поехали!

Анонимные функции состоят из аргументов, которые передаются функциям высшего порядка или используются для обработки результатов функции высшего порядка, которой необходимо вернуть функцию. Такие функции являются частью функционального программирования, где функция обладает теми же ролями, что и литералы для других типов данных. Анонимные функции используются тогда, когда функциональность, которая в них содержится, не нуждается в названии и может ограничиться использованием краткого термина. Чаще всего они применяются при замыкании и карринге.

Замыкание

Функции, которые могут вычисляться в среде, содержащей связанные переменные

Лямбда-выражение, связанное с переменной

Карринг*

*Название в честь Карри Хаскела, разработчика комбинаторной логики, в которой сведение к функциям одного аргумента носит основополагающий характер, источник — Wikipedia.

Для получения определенного результата функция, которая претерпевает процесс изменения, в результате которого она принимает меньшее количество входных данных, называется каррируемой.

Ключевое слово лямбда

Чтобы определить анонимную функцию в Python, мы используем ключевое слово лямбда, чтобы создать функцию, которая может вычислить значение выражения и автоматически вернуть скалярную величину.

Синтаксис 

lamdba arg1,arg2, …argN: <expression>

В коде выше после передачи позиционных аргументов в функцию, мы подробно передаем другой аргумент для лямбда-аргумента, чтобы его вычислить. 

Использование лямбда-выражений в качестве ключевых

Использование лямбда-выражений с функциями высшего порядка в Python

1. Map ()

Используя функцию map, мы можем перебрать весь список и выполнить действия с отдельным его элементом, передавая необходимые данные.

Синтаксис

map (function,inputs)

Здесь мы используем лямбда-выражение как аргумент функции map, что после этого детально конвертируется в список.  

2. Filter ()

Сходным образом мы можем использовать функцию filter, которая выводит данные на основе определенного условия.

3. Reduce ()

Более подробно почитать об этих функциях можно в статье Full Stack- разработчика, Rupesh Mishra. Он рассказывает как их использовать, описывая базовый синтаксис и снабжая все это примерами.

В каких случаях нужно использовать лямбда-выражения?

  1. Когда вам нужно вычислить результат с помощью какого-либо выражения.
  2. Когда вы не хотите совершать ненужные вызовы функций.

Не злоупотребляйте лямбда-функциями, используя их без надобности. Если вы хотите определить функцию, которая выполняет конкретную задачу и является важной, то она заслуживает имени. К тому же, так вы сделаете код более читаемым. Анонимные функции зачастую сложно интерпретировать, и у них сложный синтаксис. 

Они не поддерживают строку документации, и поэтому задокументировать их функциональность крайне сложно.

Добавим, что, безусловно, работа веб-разработчика предполагает использование лямбда-выражений, но только по-настоящему хорошие веб-разработчики умеют не использовать эти инструменты там, где это не нужно. Об этом читайте в статье Monty Python. Он подробно описывает преимущества и недостатки лямбда-выражений и приводит примеры их неудачного использования.

Ну а в начале мы писали, что разные языки по-разному используют анонимные функции. Так вот в статье Андрея Мискова об их применении в JS вы найдете подробное описание спорных моментов их использования, а также конкретные примеры для сравнения с другими языками, в том числе, Python. 

Удачного вам погружения в мир разработки и Python!

текст: Любицкая Дарья

Как создавать определяемые пользователем функции в Python | Род Кастор

Улучшите свою игру Python, определив свои собственные функции

Род Кастор

Вы когда-нибудь думали: «Я бы хотел, чтобы у Python была функция, которая выполняла ________». Заполнить бланк. Если да, то у меня отличные новости! Python дает вам возможность создавать свои собственные пользовательские функции. Вам нужно понять несколько вещей, но сделать это не так уж и сложно. Итак, приступим.

Пользовательские функции — отличный способ красиво упаковать повторно используемые блоки кода.На самом базовом уровне для пользовательской функции требуется всего пять компонентов:

  1. Используйте ключевое слово def , чтобы начать определение функции.
  2. Назовите свою функцию.
  3. Укажите один или несколько параметров. На самом деле параметры необязательны, но скобки — нет. После двоеточия.
  4. Введите строки кода, которые заставят вашу функцию делать то, что она делает. Введите код, в котором логика # здесь показана в примере кода ниже.
  5. Используйте ключевое слово return в конце функции, чтобы вернуть результат. Это тоже необязательно. Если опущено, функция вернет None.

Как видите, основная часть функции проста. Но давайте перестанем играть с теоретическим и создадим реальную функцию.

Каждой функции нужно имя. В противном случае у вас не будет возможности ссылаться на него в своем коде, когда вам нужно его использовать. Назовите свою функцию как-нибудь интуитивно понятным. Если цель вашей функции — суммировать все числа, которые вы отправляете в нее через список параметров, назовите ее add_nums () или sum_the_numbers () .Не называйте его s () или function1 (). Последние два — плохой выбор. Помните, что код читается людьми.

Кроме того, после имени функции должны быть круглые скобки. Если вам не нужны никакие параметры, круглые скобки будут пустыми, но они должны присутствовать. Затем завершите строку определения двоеточием. Двоеточие указывает, что любые строки с отступом под этой строкой являются частью функции.

После того, как вы дадите имя своей функции, определите необходимые параметры. Параметры или аргументы используются для передачи соответствующих данных вашей функции.Сколько чисел может сложить функция? Если параметры не указаны, будут ли использоваться значения по умолчанию? Каков порядок аргументов?

Параметры вставляются в круглые скобки после имени функции. Они разделены запятыми. Опять же, используйте интуитивно понятные имена, чтобы вы могли легко вспомнить назначение каждого параметра.

Если наша функция будет складывать только два числа, мы можем создать два параметра: num1 и num2 . Если мы изменим функцию, добавив три числа, мы можем добавить третий параметр, num3 .

Если вы решите присвоить параметрам значения по умолчанию, просто замените текущие имена параметров на num1 = 0 и num2 = 0 . 0 следует заменить любым значением по умолчанию, которое вы хотите присвоить.

Обычно, когда вы выполняете функцию, вы вызываете ее, используя строку кода, подобную sum_the_numbers (5, 3) . Предоставляя значения по умолчанию, вы можете опустить один или несколько параметров из строки выполнения кода, и функция по-прежнему будет выполняться, только с использованием значений по умолчанию.

Теперь давайте добавим логики в функцию. Это то, что заставляет функцию складывать числа. Этот раздел может быть коротким, если вы выполняете простую задачу, например, складываете два числа. Или у вас могут быть сотни строк кода в этой части для более сложной задачи. Помните, что все строки кода, включенные как часть функции, должны иметь отступ, как строка total = num1 + num2 ниже.

Теперь, когда ваш код выполнил предписанную работу, вам может потребоваться, а может и не потребоваться возвращать значение процессу, который вызвал вашу функцию.Если вам не нужно возвращать значение, вы можете опустить оператор return . Однако в этом примере функции нам нужно вернуть сумму. Строка возвращает итог .

Оператор return отправляет значение, сохраненное в целом, обратно в раздел кода, где эта функция была выполнена. Обычно у вас есть переменная для хранения возвращаемого значения. Например, суммирование = сумма_числов (5, 3) . Значение, возвращаемое функцией, будет сохранено в переменной суммирования .Теперь, когда у нас есть все необходимые компоненты для успешного выполнения нашей функции, давайте посмотрим, как мы выполняем ее в сегменте кода.

Всякий раз, когда мы выполняем пользовательскую функцию, мы используем имя функции с любыми необходимыми параметрами. Если функция возвращает значение, мы обычно что-то делаем с ее выводом. Мы можем распечатать его, сохранить в переменной или отправить в другую функцию. Предполагая, что мы собираемся сохранить вывод в переменной, выполнение нашей функции может выглядеть примерно так, как в приведенном ниже коде.

Если мы решим выводить возвращаемое значение прямо на экран, мы можем использовать вместо этого этот код.

Помните, что при вызове функции аргументы должны быть предоставлены в том же порядке, в котором вы указали их в определении функции: num1 , за которым следует num2 . Однако, если вы забыли порядок, вы можете изменить его, указав ключевые слова аргумента при выполнении функции. При использовании ключевых слов аргумента команда будет выглядеть как сумма_числа (число2 = 5, число1 = 10) .

Я уверен, что вы уже заметили проблему с нашим дизайном. Каждый раз, когда мы хотим добавить больше чисел, нам требуется добавить еще один параметр. Но есть способ обрабатывать бесконечное количество параметров в вашей функции. Вместо того, чтобы перечислять каждое имя параметра в круглых скобках в определении функции, используйте метод * args.

Когда * продолжает имя параметра, это означает, что в функцию может быть передано любое количество параметров. Это создаст список значений параметров.Вы просто распаковываете список аргументов в функции. Это небольшое изменение в нашей функции сделало ее более универсальной.

Часто определяемая пользователем функция и исполняющий ее код находятся в одном скрипте Python. В нашем примере весь сценарий будет выглядеть так.

Стандартные определяемые пользователем функции просты в использовании, но являются очень мощным инструментом для разработчика. Конечно, пользовательские функции не ограничиваются этим стандартным подходом. Если вы покупаете что-то в Интернете или в ночном рекламном ролике, вы ожидаете получить еще больше за свои 19 долларов.95. То же самое и с пользовательскими функциями.

Если вам нравятся стандартные пользовательские функции, вам понравятся анонимные пользовательские функции. Эти функции написаны inline там, где они вам нужны, без имени и без надлежащего синтаксиса определения. Эти функции также называются функциями понимания или лямбда-функциями.

Для этого примера представьте, что наш сценарий такой же, как и выше. Нам нужна функция, способная складывать два числа. Вместо нашей функции sum_the_numbers мы можем использовать лямбда-функцию.

Лямбда — это ключевое слово Python, используемое для определения этих функций вместо def . Поэтому их часто называют функциями лямбда и .

В этом примере нашей лямбда-функции мы определили переменные ответы как саму функцию. Затем мы просто передаем необходимые параметры при обращении к имени переменной. Результатом является анонимная функция, замаскированная под динамическую переменную.

Короче говоря, синтаксис анонимных функций — это лямбда-список_аргументов: выражение .

Давайте продвинемся на шаг вперед в нашем примере и представим, что сценарий начинается со списка чисел. Нам нужно создать новый список чисел, возведя в квадрат каждое число из нашего первого списка. Мы могли бы создать стандартную определяемую пользователем функцию для этого, как мы делали выше. Но вместо этого мы решили использовать анонимную функцию.

Для перебора списка мы используем функцию карты Python. Функция карты принимает два аргумента. Первый — это функция. В этом случае это будет анонимная функция.Второй параметр — это некоторые повторяющиеся данные, например список чисел, которые мы хотим возвести в квадрат. Функция карты будет принимать каждый элемент в итерируемом объекте, запускать его через указанную функцию и добавлять вывод в новую итеративную структуру данных.

Функция list () в этом коде преобразовала итеративный вывод функции карты по умолчанию, объект карты, в список Python. Списки намного проще использовать в остальной части нашего кода.

Опять же, вы можете видеть, что наш лямбда-код относительно короткий по сравнению со стандартным подходом, используемым ниже.

Выделите время, необходимое для изучения того, как реализовать пользовательские функции в Python. Они сильны. Они создают повторно используемые блоки кода. Они помогают организовать ваш код. И они абсолютно необходимы, если вы начинаете использовать методы объектно-ориентированного программирования. Пользовательские функции — необходимый инструмент в репертуаре современного разработчика.

Функции Python | Все, что вам нужно знать о функциях Python

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon

Введение

В этой статье вы узнаете о функциях Python и их приложениях, пока мы пишем программы на Python оптимизированным образом.Вы узнаете, начиная с того, что они собой представляют, их синтаксис, а также увидите примеры их использования в программах.

Примечание. Если вас больше интересует изучение концепций в аудиовизуальном формате, поэтому для изучения основных концепций вы можете посмотреть это видео.

Ссылка

В этой статье мы рассмотрим следующие темы:

  • Что такое функции Python?
  • Сколько существует типов функций?
  • Как создать функцию на Python?
  • Как вызвать функцию в Python?
  • Какова роль оператора return в функциях Python?
  • Что такое аргументы в функции?
  • Обсудите несколько примеров, чтобы лучше понять функции Python.
  • Каковы преимущества функций в Python?

Источник изображения: Ссылка

Что такое функции Python?

В этом разделе мы сначала изучим основы функций Python, а затем в следующем разделе мы применим эти концепции к некоторым проблемам и напишем коды.

Давайте сначала обсудим, что такое функция Python:

В Python функция — это группа связанных операторов, выполняющих определенную задачу.

С помощью функций мы можем разбить нашу программу на более мелкие и модульные части. Итак, когда наша программа становится все больше и больше, функции помогают нам сделать ее более организованной и управляемой.

Кроме того, с помощью функции мы можем избежать повторения и сделать наш код многоразовым.

В основном есть два типа функций:

  • Пользовательские функции — Эти функции определяются пользователем для выполнения конкретной задачи.
  • Встроенные функции — Эти функции являются предопределенными функциями в Python.

Создание функции

Для определения функции в Python предоставляется ключевое слово def . Теперь давайте посмотрим на синтаксис определенной функции.

Синтаксис:

 def my_function (параметры):
function_block
возвращаемое выражение 

Давайте разберемся с синтаксисом определения функций:

  • Чтобы определить функцию, мы используем ключевое слово def вместе с именем функции.
  • Правило идентификатора должно следовать за именем функции.
  • Функция принимает параметр (аргумент), и он может быть необязательным.
  • Функциональный блок запускается с помощью двоеточия (:), и операторы блока должны иметь одинаковый отступ.
  • Чтобы вернуть значение из функции, мы используем оператор return . В функции может быть задействован только один оператор return .

Вызов функции

В Python после создания функции мы можем вызвать ее с помощью другой функции.

Важно: Функция должна быть определена до ее вызова; в противном случае интерпретатор Python выдает ошибку. Для вызова функции мы используем имя функции, за которым следуют круглые скобки.

Рассмотрим следующий пример простого примера, который выводит сообщение «Analytics Vidhya» .

 # определение функции
def my_function ():
   print («Аналитика Видхья»)
# вызов функции
моя_функция () 

Выход:

 Аналитика Видхья 

Заявление возврата

В функции мы используем оператор return в конце функции, который помогает нам вернуть результат функции.Этот оператор завершает выполнение функции и передает результат туда, где функция вызывается.

Обратите внимание, что мы не можем использовать оператор return вне функции.

Синтаксис:

 возврат [список_выражений] 

Он может содержать выражение, которое вычисляется, и значение возвращается вызывающей функции. Если оператор return не имеет выражения или не существует сам по себе в функции, он возвращает объект None .

Рассмотрим следующий пример:

Пример 1. Создание функции с помощью оператора возврата

 # Определение функции
def sum ():
   а = 20
   б = 40
   с = а + Ь
   вернуть c
# вызов функции sum () в операторе печати
print ("Сумма определяется как:", sum ()) 

Выход:

В приведенном выше коде мы определили функцию с именем sum, , и она имеет оператор c = a + b, , который вычисляет заданные значения, а результат возвращается оператором return вызывающей функции.

Пример 2: Создание функции без оператора возврата

 # Определение функции
def sum ():
   а = 20
   б = 40
   с = а + Ь
# вызов функции sum () в операторе печати
печать (сумма ()) 

В приведенном выше коде мы определили ту же функцию, но на этот раз мы используем ее без оператора return, и мы заметили, что функция sum () вернула объект None вызывающей функции.

Аргументы в функции

Аргументы — это типы информации, которые могут быть переданы в функцию.Аргументы указаны в скобках. Мы можем передавать функциям любое количество аргументов, но мы должны разделять все аргументы запятой.

Давайте посмотрим на данный пример, который содержит функцию, которая принимает строку в качестве аргумента.

Пример 1

 # Определение функции
def func (имя):
    print ("Привет", имя)
# Вызов функции
func ("Чираг") 

Выход:

Пример 2

Функция Python для нахождения суммы двух переменных:

 # Определение функции для суммы двух переменных
def sum (число1, число2):
  вернуть num1 + num2;
# Принимаем значения от пользователя в качестве входных данных
num1 = int (input ("Введите значение num1:"))
num2 = int (input ("Введите значение num2:"))
# Вычисление и печать суммы num1 и num2
print ("Sum =", sum (num1, num2)) 

Выход:

 Введите значение числа1: 20
Введите значение числа2: 40
Сумма = 60 

Примеры функций Python

В этом разделе мы рассмотрим некоторые примеры функций Python, чтобы получить ясное и лучшее представление о функциях в Python.

1. Напишите программу на Python, чтобы найти максимум из данных трех чисел.

Программа для реализации данного функционала:

 def max_of_two (x, y):
если x> y:
вернуть х
вернуть y
def max_of_three (x, y, z):
вернуть max_of_two (x, max_of_two (y, z)) 

Пример примера для тестирования программы:

 печать (max_of_three (3, 6, -5))
# Вывод: 6 

Описание программы:

В этом примере сначала мы создадим определяемую пользователем функцию с именем max_of_two , чтобы найти максимум двух чисел, а затем используем эту функцию, чтобы найти максимум из трех чисел, заданных с помощью функции max_of_three .Чтобы найти максимум из трех чисел, мы выбираем два числа из этих трех и применяем функцию max_of_two к этим двум, и снова применяем функцию max_of_two к третьему числу и результату максимума другого два.

2. Напишите программу на Python для вычисления суммы всех чисел в списке.

Программа для реализации данного функционала:

 def сумма (числа):
всего = 0
для элемента в числах:
итого + = элемент
итого по возврату 

Пример примера для тестирования программы:

 печать (сумма ((8, 2, 3, 0, 7)))
# Вывод: 20 

Описание программы:

В этом примере мы определяем функцию с именем sum () , которая принимает список чисел в качестве входных данных, и мы инициализировали переменную total равной нулю.Затем с помощью цикла for мы просматриваем полный список и затем обновляем значение переменной total до его предыдущего значения плюс значение, пройденное в то время. Мы обновляем переменную total , пока не дойдем до последнего в списке, а затем, наконец, мы возвращаем значение переменной total .

3. Напишите программу на Python для вычисления умножения всех чисел в списке.

Программа для реализации данного функционала:

 def умножение (числа):
всего = 1
для элемента в числах:
итого * = элемент
итого по возврату 

Пример примера для тестирования программы:

 печать (умножить ((8, 2, 3, -1, 7)))
# Вывод: -336 

Описание программы:

В этом примере мы определяем функцию с именем multiply () , которая принимает список чисел в качестве входных данных, и мы инициализировали переменную total равной единице.Затем с помощью цикла for мы просматриваем полный список и затем обновляем значение переменной total до его предыдущего значения, умноженного на значение, пройденное в то время. Мы обновляем переменную total , пока не дойдем до последнего в списке, а затем, наконец, мы возвращаем значение переменной total .

4. Напишите программу Python, которая принимает строку в качестве входных данных и вычисляет количество букв верхнего и нижнего регистра, присутствующих в строке.

Программа для реализации данного функционала:

 def string_test (строка):
d = {"UPPER_CASE": 0, "LOWER_CASE": 0}
для символа в строке:
если character.isupper ():
d ["UPPER_CASE"] + = 1
elif character.islower ():
d ["LOWER_CASE"] + = 1
еще:
проходить
    print ("Исходная строка:", строка)
print ("Кол-во символов в верхнем регистре:", d ["UPPER_CASE"])
print ("Нет.символов нижнего регистра: ", d [" LOWER_CASE "]) 

Пример примера для тестирования программы:

 string_test ('Быстрая коричневая лисица')
# Выход:
Оригинальная струна: The quick Brow Fox
Количество символов в верхнем регистре: 3
Количество строчных символов: 13 

Описание программы:

В этом примере мы инициализировали словарь, имеющий два ключа с именами UPPER_CASE и LOWER_CASE со значениями 0.Затем с помощью цикла for мы просматриваем строку и проверяем, является ли каждый символ нижним или верхним регистром, и независимо от того, что это за символ, мы увеличиваем значение этой переменной на единицу и выполняем тот же процесс, пока не достигнем до конца строки.

5. Напишите программу Python, которая принимает в качестве аргумента число (неотрицательное целое число) и вычисляет его факториал.

Программа для реализации данного функционала:

 деф-факториал (число):
если число == 0:
возврат 1
еще:
номер возврата * факториал (число-1) 

Пример примера для тестирования программы:

 number = int (input («Введите число для вычисления факториала:»))
печать (факториал (число))
# Выход:
Введите число для вычисления факториала: 5
120 

Описание программы:

Для реализации этой функциональности мы используем концепцию рекурсии с базовым условием.Здесь мы создаем функцию с именем факториал , которая принимает число в качестве входных данных, а затем рекурсивно вызывает ту же функцию, пока мы не достигнем базового условия, включенного в эту функцию.

Чтобы понять рекурсивное определение программы, давайте разберемся с изображением ниже:

Источник изображения: Ссылка

Выполнение указанной выше рекурсивной программы выполняется следующим образом:

Источник изображения: Ссылка

Преимущества функций в Python

Преимущества функций Python следующие:

  • С помощью функций мы можем избежать повторной записи одной и той же логики или кода снова и снова в программе.
  • В одной программе мы можем вызывать функции Python где угодно, а также вызывать несколько раз.
  • Мы можем легко отслеживать большую программу Python, если она разделена на несколько функций.
  • Основным достижением функций Python является возможность их повторного использования.
  • Однако в программе на Python вызов функции всегда является дополнительным.

Другие мои сообщения в блоге

Вы также можете проверить мои предыдущие сообщения в блоге.

Предыдущие сообщения в блоге Data Science.

LinkedIn

Вот мой профиль в Linkedin на случай, если вы захотите связаться со мной. Я буду счастлив быть на связи с вами.

Эл. Почта

По любым вопросам вы можете написать мне на Gmail .

Примечания к концу

Спасибо за чтение!

Надеюсь, вам понравилась статья. Если вам это нравится, поделитесь им также со своими друзьями. Что-то не упомянуто или хотите поделиться своими мыслями? Не стесняйтесь комментировать ниже, и я вернусь к вам.

Носители, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.

Связанные

функций в Python | Что такое функции в Python

Обзор:

Эта статья нацелена на подробное освежение знаний о концепции функций в Python.

Содержание:

  1. Что такое функции?
  2. Типы функций
  3. Определение функции
  4. Операторы печати и возврата
  5. Вызов функции
  6. Типы аргументов
    • Обязательные аргументы
    • Необязательные аргументы
    • Позиционные аргументы
    • Аргументы ключевого слова
    • Аргументы переменной длины (* args, ** kwargs)
  7. Вложенные функции
  8. Функции высшего порядка

1.Что такое функции?

Функция в программировании — это блок кода, организованный по набору правил для выполнения определенной задачи. Их можно повторно использовать любое количество раз в любой момент разработки программного обеспечения.

2. Типы функций

Встроенные функции: Каждый язык программирования имеет предварительно определенные / библиотечные функции для реализации основных функций.

Узнайте больше о них из документации по встроенным функциям Python.

Наиболее часто используемой функцией в любом языке программирования является функция print () , которая печатает указанное сообщение.

Хорошо иметь встроенные функции, но что, если у нас есть требование, которое невозможно выполнить с помощью существующих функций? Возможно, нам потребуется создать собственную функцию.

Функции, созданные пользователями, называются Пользовательские функции .

3. Определение функции

Ниже приведены шаги для определения функции:

Блоки кода функции должны начинаться с ключевого слова def , за которым следует имя функции , круглые скобки (()) и двоеточие (:) .

Все, что находится в круглых скобках, является входом или параметром функции. (Значения, которые передаются в функцию, называются аргументами.)

После объявления функции мы можем написать описание, используя строку документации («» »« »»), которая поможет пользователям понять цель функции.

После строки документации идет код, связанный с функциональностью.

Заканчивается заявлением о печати или возврате.

Синтаксис для определения функции:

  1. def Имя функции (параметр):
  2. «» »Это тестовая функция« »»
  3. # код для вычисления параметра
  4. печать (вывод)
  5. обратный выход
 

4.Операторы печати и возврата

Функция print () будет печатать только указанное сообщение или указанную переменную, тогда как оператор return возвращает сообщение или переменную, которая будет сохранена в другой переменной при вызове функции. Оператор возврата позволяет нам использовать вывод функции.

Выполнение будет остановлено после достижения оператора возврата.

Вы можете вернуть несколько значений, разделив их запятыми.

5.Вызов функции

Функция может быть вызвана по ее имени. Мы должны передать допустимые значения параметрам, указанным при определении функции.

Синтаксис для вызова функции:

 имя функции (аргумент) 

Пример функции:

Для осуществления сложения двух чисел. Мы увидим две функции — одну с печатью, а другую с оператором возврата.

Функция с оператором печати

 def print_sum (a, b):

"" "Эта функция печатает сумму двух чисел" ""

выход = a + b

print ("Сумма:", вывод)

# код драйвера

х = print_sum (10, 2)

print ("X is:"; x) 
 

Вывод вышеуказанного кода:

 Сумма: 12
X есть: Нет 

Функция с оператором возврата

 def return_sum (a, b):

"" "Эта функция возвращает сумму двух чисел" ""

выход = a + b

возвратный вывод

# код драйвера

y = return_sum (-23, 8)

print ("Y:", y) 
 

Вывод вышеуказанного кода:

 Y: -15 

Если мы наблюдаем оба выхода, оператор печати не возвращает результат, поэтому мы не можем сохранить его в другой переменной (x).Оператор return возвращает результат, поэтому мы можем сохранить его в другой переменной (y).

Здесь a, b называются параметрами, а -23, 8 называются аргументами функции return_sum.

6. Типы аргументов

Функции могут быть вызваны с использованием следующих типов аргументов:

  1. Обязательные аргументы
  2. Необязательные аргументы
  3. Позиционные аргументы
  4. Аргументы ключевого слова
  5. Аргументы переменной длины (* args, ** kwargs)

1.Обязательные аргументы

Это аргументы, которые необходимо передать функции. Без них при вызове функции выдается ошибка.

Предположим, у нас есть функция, которая печатает данное имя в регистре Title.

 def UpperCase (имя):
formatted_name = name.title ()
print ("Отформатированное имя:", formatted_name)

# вызов студенческой функции
Верхний регистр () 

 

Сообщает, что функции не хватает значения (аргумента) обязательного параметра (имени).Чтобы избежать таких ошибок, мы должны передать параметру допустимый аргумент.

 UpperCase ('аналитика видхья') 

2. Необязательные аргументы

Некоторые параметры функции принимают значения по умолчанию при определении функции. И нет необходимости указывать для них значения, что делает их необязательными аргументами.

Предположим, нам нужна функция множителя ’10’.

 множитель def (a, b = 4):

вернуть а * б

print ("с аргументом по умолчанию:", множитель (3))

print ("Изменение аргумента по умолчанию:", множитель (3, 6)) 
 

В строке 4 приведенного выше кода мы вызываем функцию умножителя, передавая только одно значение, но оно не вызывает ошибки, поскольку эквивалентно функции аргументы a = 3, b = 4 (значение по умолчанию).

В строке 5 мы вызываем функцию с аргументами a = 3, b = 6 (взимается значение по умолчанию).

Прежде чем читать дальше, подумайте минуту и ​​угадайте результат.

3. Позиционные аргументы

Позиционные аргументы — это значения, передаваемые функции в том же порядке, что и указанные параметры.

Предполагается, что у нас есть функция, которая печатает полное имя, взяв имя, отчество и фамилию.

 def полное имя (fname, mname, lname):

print ("Полное имя:", fname + "" + mname + "" + lname)

# Главный герой сериала о Гарри Поттере - «Гарри Джеймс Поттер».

полное имя ('Гарри', 'Джеймс', 'Поттер') 
 

Выход:

Изменение положения аргументов и вызов функции.

 полное имя («Поттер», «Гарри», «Джеймс») 

А теперь посмотрите на реакцию Гарри 👇:

Итак, важно сохранить порядок аргументов. Однако было бы утомительно, если бы функция принимала больше параметров.

Есть ли способ не проверять порядок параметров, но при этом правильно передавать аргументы? Да, ответ — аргументы ключевого слова.

4. Аргументы ключевого слова

Аргумент ключевого слова — это то место, где имя параметра предоставляется при передаче аргументов функции.

Рассмотрим ту же функцию , полное имя . Вызов функции с использованием аргументов ключевого слова.

 полное имя (lname = 'Potter', fname = 'Harry', mname = 'James') 

Не глядя на порядок параметров, мы можем получить правильное полное имя. Выглядит здорово, не правда ли?

5. Аргументы переменной длины (* args, ** kwargs)

* args — это аргументы без ключевых слов / позиционные аргументы. Мы можем передать любое количество аргументов, разделив их запятыми или передав список с префиксом * (* список).

** kwargs — ключевые аргументы. Мы можем передать любое количество аргументов ключевого слова напрямую или используя словарь (пары ключ, значение).

 переменная def (num1, * args, ** kwargs):
    print ("число1:", число1)
    для аргументов в аргументах:
        print ("аргумент:", аргумент)
    для ключа значение в kwargs.items ():
        print ("kwarg:", значение)
переменная (2, 3, 4, 5, ключ1 = 6, ключ2 = 7) 

Функция «переменная» имеет один аргумент позиции num1 (первый позиционный аргумент всегда будет назначен на num1), два аргумента без ключевых слов (* args) и два аргумента ключевых слов (** kwargs).

Теперь давайте составим список и словарь для передачи * args и ** kwargs

 переменная def (num1, * args, ** kwargs):

print ("число1:", число1)

для аргументов в аргументах:

print ("аргумент:", аргумент)

для ключа значение в kwargs_dict.items ():

print ("kwarg:", ключ, значение)

list_of_args = [4, 5]

kwargs_dict = {

'key1': 6,

'key2': 7

}

переменная (* list_of_args, ** kwargs_dict) 

 

Первому элементу списка присваивается num1, остальные элементы присваиваются * args.Элементы словаря присвоены ** kwargs.

7. Вложенные функции

Функция, определенная внутри другой функции, называется вложенной или внутренней функцией.

 def mainfunction ():

print ("Выполненная внешняя функция")

def вложенная функция ():

print ('Выполненная вложенная функция') 
 

Внешнюю функцию можно вызвать, как обычно,

 основная функция () 

Попробуйте вызвать вложенную функцию .

Выдает ошибку, говоря, что «вложенная функция» не определена. Итак, мы должны понимать, что вложенные функции должны вызываться внутри основной функции для выполнения.

 def mainfunction ():
    print ("Выполненная внешняя функция")
    def вложенная функция ():
        print ('Выполненная вложенная функция')
    вложенная функция ()
основная функция () 

Приведенный выше код успешно выполнил обе функции.

8. Функции высшего порядка

Функция называется функцией высшего порядка, если функция передается ей в качестве аргумента.

Предположим, мы строим крошечный калькулятор. Определите отдельные функции для сложения и вычитания.

  1. def add (a, b):
  2. возврат a + b
  3. def sub (a, b):
  4. возврат а — б
 

определяет более высокую функцию calc, которая принимает аргументы add или подфункции в дополнение к a, b.

  1. def calc (func, a, b):
  2. результат = func (a, b)
  3. print («Результат:», результат)
 

Вызвать функцию calc, передав в качестве входных данных add, подфункции

 calc (прибавить, 4, 6)
расчет (суб, 2, 3) 

Конечные ноты:

Спасибо, что дочитали до заключения.К концу этой статьи мы знакомы с концепцией функций в Python.

Надеюсь, эта статья будет информативной. Не стесняйтесь делиться любыми отзывами, которые у вас есть.

Загрузите полную записную книжку из репозитория GitHub

Другие мои записи в блоге

Обязательно посмотрите другие сообщения в моем блоге в моем профиле Analytics Vidhya.

Вы можете найти меня в LinkedIn, Twitter, если захотите подключиться. Буду рад связаться с вами.

Для немедленного обмена мнениями, напишите мне по адресу [электронная почта защищена].

Счастливого обучения!

Носители, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.

Связанные

Программа на Python состоит из множества строк кода, хранящихся в файле с именем типа example.py.
Естественно иметь способ разделить код строк на разумные части, и они называются функциями . Почти весь код, с которым вы работаете в Python, находится внутри функции.

Синтаксис функции Python — def

Предположим, у нас есть программа Python в файле example.py. Текст программы будет разделен на множество функций, каждая из которых будет отмечена в тексте программы словом def :

Вот пример функции Python с именем «foo». Эта функция ничего толкового не делает, просто показывает синтаксис функции.

def foo ():
    х = 1
    у = 2
    г = 3
    я = 0
 

Части определения функции:

  • def — Функция начинается со слова def
  • name — def следует за именем функции, здесь foo

    Имя выбирается программистом, чтобы отразить, что делает функция.

    Здесь «foo» — это просто бессмыслица из CS
  • скобка — после имени следует пара скобок и двоеточие ():

    Функции и пары скобок () часто идут вместе в синтаксисе Python
  • body lines — Внутри def с отступом находятся «основные» строки кода, составляющие функцию.
    Когда функция запускается, компьютер проходит линии ее тела сверху вниз.

Ключевые моменты: функция начинается со слова def, имеет имя и несколько строк кода.

Последовательность вызова функций

Допустим, у нас есть функция с именем «вызывающий», и строки ее тела проходят сверху вниз обычным образом:

def вызывающий ():
    х = 6
    у = х + 1
    foo () # вызываем функцию "foo"
    х = 7
...
 

Чтобы «вызвать» функцию, нужно вызвать и запустить ее строки кода.В приведенном ниже списке прослеживается последовательность выполнения функции caller (), вызова функции foo () для выполнения ее строк и последующего возврата для завершения строк caller ().

  1. Строка 1: x = 6 выполняется в вызывающей стороне
  2. Строка 2: y = x + 1 выполняется в вызывающей стороне
  3. Строка 3: foo () запускается, вызывая эту функцию

    — Выполнение переходит к foo (), выполняя там строки тела

    -Обратите внимание на скобки () для вызова функции.

    — Запуск foo () проходит по его строкам

    -После завершения foo () выполнение кода вызывающего абонента возобновляется…
  4. Строка 4 x = 7 выполняется в вызывающей стороне

Выполнение строк в коде вызывающего абонента приостанавливается на время выполнения вызываемой функции.
Или, что эквивалентно, мы могли бы сказать, что компьютер выполняет одну функцию за раз, поэтому, когда он запускает foo (), он не запускает строки caller () и наоборот.

Вот диаграмма, показывающая последовательность вызова функции.
Выполнение начинается со строк в вызывающей функции и переходит к запуску строк в вызываемой функции. Когда вызываемая функция завершается, выполнение возобновляется с того места, где оно было остановлено в вызывающей программе.

Бонусный факт: переменные, такие как «x» выше, являются отдельными и независимыми для каждой функции, поэтому x в вызывающей программе — это полностью отдельная переменная от x в foo. См. Раздел функциональных переменных ниже для получения более подробной информации о переменных.

Ключевой момент Вызов функции по ее имени с добавлением скобок, например foo ()

Вариант: Обект-ориентированное существительное. Глагол Вызов функции

Другой способ вызова функции — объектно-ориентированный объект, также известный как существительное.стиль глагола, например:

    bit.move ()
 

Здесь бит — это какие-то данные Python, а .move () — это функция, запускаемая с этими данными. По сути, это всего лишь вызов функции, но сначала перечислены данные, над которыми нужно работать, затем точка, а затем имя функции. Python смешивает обычные вызовы функций и вызовы функций ООП. Многие языки используют этот стиль «ООП», поскольку он дает хорошее представление о том, с какими данными вы хотите работать в первую очередь, а затем о том, какую операцию выполнять с этими данными.

Передача параметров

Предположим, у нас есть функция paint_window (), которая заполняет окно компьютера цветом. Нам нужен способ сообщить функции , какой цвет использовать при ее вызове — синий, красный или что-то еще.

Параметр — это дополнительная информация, предоставляемая вызывающей стороной, которая настраивает выполнение вызываемой функции. Мы узнаем все детали параметров вовремя. На сегодняшний день достаточно, чтобы функция могла принимать параметр, а значение параметра «передается» как часть вызова просто путем включения желаемого значения в круглые скобки.

Так, например, вызов функции paint_window () для закрашивания окна синим цветом может выглядеть следующим образом.

paint_window ('синий')
 

Синтаксис «синий» — это строка Python, которая позволяет выразить такой фрагмент текста.

Вызов функции окраски окна в желтый цвет будет выглядеть так:

paint_window ('желтый')

 

Программист сказал бы, что код «вызывает функцию paint_window» и «передает« желтый »в качестве параметра».

Можно сказать, что paint_window — это глагол, который мы хотим, чтобы компьютер выполнял, а «синий» или «желтый» — это модификаторы существительных, которые мы предоставляем действию.

Параметры в скобках

Существование параметров, возможно, объясняет, почему круглые скобки являются частью синтаксиса вызова функции — круглые скобки являются местом для значений параметров при вызове функции.

Пример параметра print ()

Это демонстрация / пример «в интерпретаторе».В Python есть функция print () . Он делает много вещей, но одна простая вещь, которую он делает, — это принимает значение параметра и выводит его на экран. Несмотря на неприглядность, это способ увидеть вызов функций и параметры в действии. Вот несколько вызовов print () в интерпретаторе с их выводом (см. Также: интерпретатор, чтобы попробовать это самостоятельно).

>>>  print ('hi')  # Вызвать print (), передав параметр 'hi'
hi # Вывод, производимый print ()
>>>  печать (23) 
23
>>>  печать (4 + 5) 
9
 

Здесь вы видите вызов print () по его имени, как обычно, и между скобками, передающими значение параметра, например 'hi' или 23 .Функция print () принимает значение этого параметра и выводит его на экран.

Функция может принимать несколько значений параметров, и фактически print () принимает любое количество параметров. Значения нескольких параметров перечислены в круглых скобках, разделенных запятыми, например:

>>>  print ('привет', 22) 
привет 22
>>>  print ('вот, 123,' пончики ') 
вот 123 пончика
>>>  печать (4, 8, 15, 16, 'woot') 
4 8 15 16 Вт
 

См. Также: print

1.Вызов функции — переменные и параметры

Как работают параметры вызова функций? Чаще всего вызов функции работает интуитивно, поэтому не нужно слишком много думать об этом. НО при нажатии вы должны знать, как это работает, чтобы не споткнуться.

1. Переменные и параметры в каждой функции независимы, отделены от таковых в других функциях. По умолчанию «x» в одной функции не зависит от «x» в какой-либо другой функции.

Если бы переменные в каждой функции не были независимыми, функции могли бы мешать друг другу.Предположим, программист работает над функцией и использует «итоговую» переменную. Затем, если другая функция где-то еще в программе также выбрала имя «total». Так не изменит ли запуск одной из этих функций переменную, используемую другой функцией? Было бы очень сложно удержаться прямо. Следовательно, поведение по умолчанию таково, что переменные, введенные в каждую функцию, независимы и изолированы от переменных в других функциях, даже если они имеют то же имя. Это также соответствует дизайну «черного ящика», в котором каждая функция должна быть независимой и изолированной от окружающей среды.

2. Вызов функции: значения параметров вводятся в позиции внутри (..) (не по имени или как-либо еще)

Пример вызова функции

Скажем, у нас есть функция «foo» с двумя параметрами, которая позже вызывается функцией «вызывающей стороны». Что печатается ниже при запуске caller ()? Он очень ориентирован на детали, но, к счастью, здесь всего несколько строк.

def foo (x, y):
    х = х - у
    вернуть x + 1


def вызывающий ():
    х = 2
    у = 3
    z = foo (у, х)
    печать (x, y, z)
 

Решение

печатная строка:
2 3 2

Значения, переданные  в  в foo (x, y), равны 3 и 2, возвращаемое значение - 1
«X» в foo () не зависит от «x» в caller ().
 

foo () y = 13?

Что, если мы скажем y = 13 вверх в foo ()? Это изменит результат? Нет.Каждая функция имеет свой собственный «y», который просто изменяет переменную «y» внутри foo ().

Попробовать интерпретатор

Необычно писать def в интерпретаторе >>> , но здесь это живой способ увидеть, что переменные независимы для каждой функции, а параметры совпадают по позиции.

>>>  # 1. define foo (), у него есть свои «x» и «y»
>>>  def foo (x, y): 
... х = х - у
... вернуть x + 1
...
>>>  
>>>  # 2.установите здесь переменную "x" отдельно от "x" выше.
>>>  # Затем вызовите foo (), что печатается?
>>>  х = 6 
>>>  y = foo (10, x) 
>>>  print (x, y) 
???
 

Что напечатано? Переменная x по-прежнему равна 6, поскольку она отличается от x в foo (), поэтому печатается «6 5».

Функциональные переменные

По умолчанию переменные и параметры в каждой функции называются «локальными» переменными, они независимы, отделены от переменных в других функциях.«X» в одной функции не зависит от «x» в другой функции. Большинство переменных, которые вы используете в коде Python, являются локальными переменными. Есть еще один «глобальный» тип переменных, который имеет тенденцию к ошибкам и который большинству программ не нужен, поэтому мы не используем глобальные переменные в CS106A. Для получения дополнительной информации см. Раздел «Глобалы».

Присвоение каждой функции собственных переменных имеет смысл, если вы думаете обо всей программе. Если бы переменные не были независимыми, функции могли бы легко взаимодействовать друг с другом.Предположим, программист работает над функцией и использует «итоговую» переменную. Затем, если другая функция где-то еще в программе также выбрала имя «итого» для переменной, то теперь у нас есть проблема, когда две «итоговые» переменные мешают друг другу. Было бы очень сложно удержаться прямо. Следовательно, поведение по умолчанию таково, что переменные, введенные в каждую функцию, независимы и изолированы от переменных в других функциях. Это также соответствует дизайну «черного ящика», пытаясь сохранить независимость каждой функции, принимая данные только через ее параметры и возвращая их вывод.

Пример функциональной переменной

В следующем примере показано, что функциональные переменные независимы. Это также показывает, что параметры функций совпадают по позиции, а не по имени.

Скажем, у нас есть функция «foo» с двумя параметрами, которая позже вызывается функцией «вызывающий». Что печатается ниже при запуске caller ()? Это очень подробный фрагмент кода, который нужно отследить, но там всего несколько строк.

def foo (x, y):
    х = х - у
    вернуть x + 1


def вызывающий ():
    х = 2
    у = 3
    z = foo (у, х)
    печать (x, y, z)
 

Что печатает вызывающий ()?

Решение

печатная строка:
2 3 2

Значения, переданные  в  в foo (x, y), равны 3 и 2, возвращаемое значение - 1
«X» в foo () не зависит от «x» в caller ().
 

foo () y = 13?

Что, если мы скажем y = 13 вверх в foo ()? Это изменит результат? Нет.Каждая функция имеет свой собственный «y», который просто изменяет переменную «y» внутри foo ().

Попробовать интерпретатор

Необычно писать def в интерпретаторе >>> , но здесь это интерактивный способ увидеть, как переменные и параметры работают для каждой функции. Вы можете сами ввести это в интерпретатор.

>>>  # 1. define foo (), у него есть свои «x» и «y»
>>>  def foo (x, y): 
... х = х - у
... вернуть x + 1
...
>>>  
>>>  # 2. Установите здесь переменную "x" отдельно от "x" выше.
>>>  # Затем вызовите foo (), что печатается?
>>>  х = 6 
>>>  y = foo (10, x) 
>>>  print (x, y) 
???
 

Что напечатано? Переменная x по-прежнему равна 6, поскольку она отличается от x в foo (), поэтому печатается «6 5».

Глобальные переменные

Глобальные переменные — это переменные, определенные вне функции.Им легко вводить ошибки, поэтому мы не используем их в CS106A. Вот краткое введение в глобальные переменные в Python.

Переменная создается присвоением =. Глобальная переменная создается назначением вне функции. Мы использовали это для создания констант, которые на самом деле были разновидностью глобальной переменной.

Пример константы Python

Этот код создает глобальную константу STATES , а затем функция в этом файле может прочитать глобальную константу без какого-либо дополнительного синтаксиса.Порядок определения константы и функции в файле не имеет значения. Такое использование константы нормально и не создает проблем.

СОСТОЯНИЯ = ['ca', 'tx', 'nj', 'me']

def foo ():
    для state_code в STATES:
        ....
 

Пример глобальной переменной

Предположим, вместо этого мы хотим иметь глобальную переменную с именем count , и когда функция increment () запускается, она увеличивает счетчик. В функции строка global count указывает, что в этой функции использование count не должно быть локальной переменной, а должно использовать глобальную переменную с этим именем.

count = 0 # создать глобальную переменную count


def приращение ():
    global count # заявляем, что нам нужен глобальный
    count + = 1 # доступ к глобальной переменной


def print_count ():
    print ('текущий:', количество)

 

Если функция просто хочет прочитать глобальную информацию, но не изменять ее, не требуется «глобального» объявления. Python сначала ищет локальную переменную с таким именем, а если ничего не найдено, возвращается к поиску глобальной переменной с таким именем. Вот как работает приведенная выше функция print_count () — просто используя имя переменной count , она автоматически получает глобальное значение.Если функции нужно установить глобальную переменную , требуется «глобальное» объявление.

Фактически, идея о том, что чтение из глобальной переменной работает без какого-либо дополнительного синтаксиса, заключается в том, как работают константы. Посмотрите на приведенный выше пример STATES STATES — это просто глобальная переменная, и тогда функция может читать из нее.

Попробовать глобалы в интерпретаторе

Вы можете попробовать версию вышеперечисленного в интерпретаторе, чтобы увидеть ее в действии.

>>>  количество = 6 
>>>  
>>>  def приращение (): 
... глобальный счет
... count + = 1
...
>>>  
>>>  количество 
6
>>>  приращение () 
>>>  количество 
7
>>> 
>>>  специальный = 17 
>>>  def foo (): 
... print ('особенное:', особенное)
...
>>>  foo () 
специальный: 17
>>> 
 

Стиль и глобальные переменные

Проблема с глобальными переменными заключается в том, что они не соответствуют модели черного ящика — теперь выполнение функции определяется как ее параметрами, так и текущим состоянием всех глобальных переменных, которые использует функция.Это может значительно усложнить проектирование и отладку. Лучшая стратегия — сузить функции до использования их параметров, и это также делает функции относительно легкими для тестирования, как мы видели с Doctests.

Обратите внимание, что константы не создают этой проблемы проектирования. Поскольку константа не изменяется, она не мешает модели функции черного ящика.

Авторские права 2020 Ник Парланте

Основное руководство по функциям Python на примерах

Резюме : в этом руководстве вы научитесь разрабатывать функции Python с помощью ключевого слова def .

Что такое функция

Функция — это именованный блок кода, который выполняет задание или возвращает значение.

Зачем вам нужны функции в Python

Иногда вам нужно выполнить задачу в программе несколько раз. И вы не хотите копировать код для одной и той же задачи повсюду.

Для этого вы заключаете код в функцию и используете эту функцию для выполнения задачи всякий раз, когда она вам нужна.

Например, всякий раз, когда вы хотите отобразить значение на экране, вам просто нужно вызвать функцию print () .За кулисами Python запускает код внутри функции print () для отображения значения на экране.

На практике вы используете функции, чтобы разделить большую программу на более мелкие и более управляемые части. Эти функции упростят разработку, чтение, тестирование и сопровождение вашей программы.

Функция print () — одна из многих встроенных функций Python. Это означает, что эти функции доступны повсюду в программе.

В этом руководстве вы узнаете, как определять пользовательские функции Python.

Определение функции Python

Вот простая функция, отображающая приветствие:

 

def greet (): "" "Показывать приветствие пользователям" "" print ('Hi')

Язык кода: Python (python)

В этом примере показана простейшая структура функции. Функция состоит из двух основных частей: определения функции и тела.

1) Определение функции

Определение функции начинается с ключевого слова def и имени функции ( greet ).

Если функции требуется некоторая информация для выполнения своей работы, вы должны указать ее в круглых скобках () . Функция greet в этом примере не требует никакой информации, поэтому ее круглые скобки пусты.

Определение функции всегда заканчивается двоеточием (: ).

2) Тело функции

Все строки с отступом, следующие за определением функции, составляют тело функции.

Текстовая строка, заключенная в тройные кавычки, называется строкой документации.Он описывает, что делает функция. Python использует строку документации для автоматического создания документации для функции.

Строка print ('Hi') — единственная строка фактического кода в теле функции. Функция greet () выполняет всего одну задачу: print ('Hi') .

Вызов функции

Если вы хотите использовать функцию, вам просто нужно ее вызвать. Вызов функции указывает Python выполнить код внутри функции.

Чтобы вызвать функцию, вы пишете имя функции, а затем информацию, которая ей нужна, в круглых скобках.

В следующем примере вызывается функция greet () . Поскольку функция greet () не требует никакой информации, вам просто нужно указать пустые круглые скобки, например:

 

greet ()

Язык кода: Python (python)

Если вы запустите программу , на экране отобразится приветствие:

 

Hi

Язык кода: Python (python)

Передача информации функциям Python

Предположим, вы хотите приветствовать пользователей по их именам.Для этого необходимо указать имя в скобках определения функции следующим образом:

 

def greet (name):

Язык кода: Python (python)

Имя называется функцией параметр или просто параметр.

Когда вы добавляете параметр в определение функции, вы можете использовать его как переменную внутри тела функции:

 

def greet (name): print (f "Hi {name}")

Язык кода: Python (python)

И вы можете получить доступ к параметру name только внутри тела функции greet () , а не снаружи.

Когда вы вызываете функцию с параметром, вам необходимо передать в нее информацию. Например:

 

greet ('John')

Язык кода: Python (python)

Выход:

 

Hi John

Язык кода: Python (python)

Значение, которое вы переходите в функцию называется аргументом. В этом примере аргументом является «Джон» .

Также вы можете вызвать функцию, передав в нее переменную:

 

first_name = 'Jane' greet (first_name)

Язык кода: Python (python)

В этом примере переменная first_name также является аргументом функции greet () .

Параметры и аргументы

Важно различать параметры и аргументы функции.

Параметр части информации, которая требуется функции. И вы указываете параметр в определении функции. Например, функция greet () имеет параметр с именем name .

Аргумент — это фрагмент данных, который вы передаете в функцию. Например, текстовая строка 'John' или переменная jane является аргументом функции.

Иногда можно заметить, что термины параметры и аргументы используются как синонимы.

Возвращение значения

Функция может выполнять такую ​​задачу, как функция greet () . Или он может вернуть значение. Значение, возвращаемое функцией, называется возвращаемым значением .

Чтобы вернуть значение из функции, вы используете оператор return внутри тела функции.

 

возвращаемое значение

Язык кода: Python (python)

Следующий пример изменяет функцию greet () для возврата приветствия вместо его отображения на экране:

 

def greet (name ): return f "Hi {name}"

Язык кода: Python (python)

Когда вы вызываете функцию greet () , вы можете присвоить ее возвращаемое значение переменной:

 

welcome = greet ( 'John')

Язык кода: Python (python)

И показать его на экране:

 

печать (приветствие)

Язык кода: Python (python)

Новый приветствие ( ) Функция лучше старой, потому что она не зависит от функции print () .

Позже вы можете повторно использовать функцию greet () в других приложениях. Например, вы можете использовать его в веб-приложении для приветствия пользователей после входа в систему.

Функции Python с несколькими параметрами

Функция может иметь ноль, один или несколько параметров.

В следующем примере определяется функция с именем add () , которая вычисляет сумму двух чисел:

 

def sum (a, b): вернуть a + b итого = сумма (10,20) print (total)

Язык кода: Python (python)

Вывод:

 

30

Язык кода: Python (python)

В этом примере функция sum () имеет два параметры a и b , и возвращает их сумму.

Если функция имеет несколько параметров, их нужно разделять запятыми.

Когда вы вызываете функцию, вам нужно передать все аргументы. Если вы передадите функции больше или меньше аргументов, вы получите сообщение об ошибке.

В следующем вызове функции a будет 10, а b будет 20 внутри тела функции.

 

total = sum (10, 20)

Язык кода: Python (python)

Сводка

  • Функция Python — это многоразовый именованный блок кода, который выполняет задачу или возвращает значение.
  • Используйте ключевое слово def , чтобы определить новую функцию. Функция состоит из определения функции и тела.
  • Функция может иметь ноль или более параметров. Если функция имеет один или несколько параметров, вам необходимо передать в нее такое же количество аргументов.
  • Функция может выполнять задание или возвращать значение. Используйте оператор return , чтобы вернуть значение из функции.

Вы нашли это руководство полезным?

20 функций Python, которые вы должны знать

Написание меньшего количества кода — отличный способ создавать более читаемые и функциональные программы.Не стоит тратить драгоценное время на воссоздание уже доступных функций или методов Python. Однако вы можете сделать это, если не знакомы со встроенными инструментами Python.

Вот список ценных встроенных функций и методов Python, которые сокращают ваш код и повышают его эффективность.

1. уменьшить ()

Функция Python reduce () выполняет итерацию по каждому элементу списка или любого другого итеративного типа данных и возвращает одно значение.Это один из методов встроенного класса functools Python.

Вот пример того, как использовать сокращение:

  из functools import reduce 
def add_num (a, b):
return a + b
a = [1, 2, 3, 10]
print (reduce (add_num, a))
Output: 16

Вы также можете отформатировать список строк с помощью функции reduce () :

  из functools import reduce 
def add_str (a, b):
return a + '' + b
a = ['MUO', 'is', 'a', 'media', 'website']
print (reduce (add_str, a))
Вывод: MUO - это медиа-сайт

2.сплит ()

Функция split () разбивает строку на основе заданных критериев. Вы можете использовать его для разделения строкового значения из веб-формы. Или вы даже можете использовать его для подсчета количества слов в фрагменте текста.

В приведенном ниже примере кода список разбивается везде, где есть пробел:

  слов = "столбец1 столбец2 столбец3" 
слов = слова.split ("")
печать (слова)
Вывод: ['столбец1', 'столбец2', 'столбец3']

Связанный: Как разбить строку в Python

3.перечислить ()

Функция enumerate () возвращает длину итерации и одновременно просматривает ее элементы. Таким образом, при печати каждого элемента в повторяемом типе данных он одновременно выводит его индекс.

Предположим, вы хотите, чтобы пользователь видел список элементов, доступных в вашей базе данных. Вы можете передать их в список и использовать функцию enumerate () , чтобы вернуть это как нумерованный список.

Вот как этого добиться с помощью метода enumerate () :

  плодов = ["виноград", "яблоко", "манго"] 
для i, j в перечислении (фрукты):
print (i, j)
Вывод:
0 виноград
1 яблоко
2 манго

Принимая во внимание, что вы, возможно, потратили драгоценное время, используя для этого следующий метод:

  fruit = ["виноград", "яблоко", "манго"] 
для i в диапазоне (len (фрукты)):
print (i, fruit [i])

Нумерация списка не только ускоряется, но и позволяет настроить способ прохождения пронумерованных элементов.

По сути, вы можете решить начать нумерацию с единицы вместо нуля, включив параметр start :

  для i, j in enumerate (fruit, start = 1): 
print (i, j)
Вывод:
1 виноград
2 яблоко
3 манго

4. eval ()

Функция Python eval () позволяет выполнять математические операции с целыми числами или числами с плавающей запятой, даже в их строковых формах.Часто бывает полезно, если математические вычисления выполняются в строковом формате.

Вот как это работает:

  g = "(4 * 5) / 4" 
d = eval (g)
print (d)
Вывод: 5.0

5. круглый ()

Вы можете округлить результат математической операции до определенного количества значащих цифр, используя round () :

  raw_average = (4 + 5 + 7/3) 
rounded_average = round (raw_average, 2)
print («Необработанное среднее:», raw_average)
print («Округленное среднее:», округленное_среднее)
Вывод:
Среднее необработанное: 11.333333333333334
Округленное среднее составляет: 11,33

6. макс. ()

Функция max () возвращает элемент с наивысшим рангом в итерируемом объекте. Однако будьте осторожны, чтобы не путать это с наиболее часто встречающимся значением.

Давайте напечатаем самое высокое ранжированное значение в словаре ниже, используя функцию max () :

  b = {1: «виноград», 2: «яблоко», 3: «апплесс», 4: «зебра», 5: «манго»} 
print (max (b.values ​​()))
Выход: zebra

Приведенный выше код ранжирует элементы в словаре по алфавиту и печатает последний.

Теперь используйте функцию max () , чтобы увидеть наибольшее целое число в списке:

  a = [1, 65, 7, 9] 
печать (макс. (A))
Вывод: 65

7. мин. ()

Функция min () делает противоположное тому, что делает max () :

  fruit = ["виноград", "яблоко", "applesss", "зебра", "манго"] 
b = {1: "виноград", 2: "яблоко", 3: "applesss", 4: " зебра ", 5:" манго "}
a = [1, 65, 7, 9]
print (min (a))
print (min (b.values ​​()))
Выход:
1
яблоко

8. карта ()

Как и reduce () , функция map () позволяет вам перебирать каждый элемент в итерации. Однако вместо выдачи одного результата map () работает с каждым элементом независимо.

В конечном итоге вы можете выполнять математические операции с двумя или более списками, используя функцию map () . Вы даже можете использовать его для управления массивом, содержащим любой тип данных.

Вот как найти объединенную сумму двух списков, содержащих целые числа, с помощью функции map () :

  b = [1, 3, 4, 6] 
a = [1, 65, 7, 9]
# Объявить отдельную функцию для обработки сложения:
def add (a, b):
return a + b
# Передать функцию и два списка во встроенную функцию map ():
a = sum (map (add, b, a))
print (a)
Output: 96

9.getattr ()

Python getattr () возвращает атрибут объекта. Он принимает два параметра: класс и имя целевого атрибута.

Вот пример:

  class ty: 
def __init __ (self, number, name):
self.number = number
self.name = name
a = ty (5 * 8, "Idowu")
b = getattr (a, 'name ')
print (b)
Вывод: Idowu

Связанный: Экземпляр vs.Статические методы и методы классов в Python: важные различия

10. append ()

Неважно, занимаетесь ли вы веб-разработкой или машинным обучением с помощью Python, append () — еще один метод Python, который вам часто понадобится. Он работает, записывая новые данные в список, не перезаписывая его исходное содержимое.

Связанный: Как добавить список в Python

В приведенном ниже примере каждый элемент в диапазоне целых чисел умножается на три и записывается в существующий список:

  nums = [1, 2, 3] 
appendedlist = [2, 4]
для i в nums:
a = i * 3
appendedlist.append (a)
print (appendedlist)
Вывод: [2, 4, 3, 6, 9]

11. диапазон ()

Возможно, вы уже знакомы с range () в Python. Это удобно, если вы хотите создать список целых чисел в диапазоне между определенными числами, не выписывая их явно.

Давайте создадим список нечетных чисел от одного до пяти, используя эту функцию:

  a = range (1, 6) 
b = []
для i в a:
, если i% 2! = 0:
b.append (i)
print (b)
Вывод: [1, 3, 5]

12. ломтик ()

Хотя функция slice () и традиционный метод среза дают аналогичные результаты, использование slice () в вашем коде может сделать его более читабельным.

Вы можете разрезать любую изменяемую итерацию, используя метод slice:

  b = [1, 3, 4, 6, 7, 10] 
st = "Учебник по Python"
sliceportion = slice (0, 4)
print (b [sliceportion])
print (st [sliceportion])
Выход:
[1, 3, 4, 6]
Pyth

Приведенный выше код дает аналогичный результат при использовании традиционного метода ниже:

  печать (b [0: 4]) 
печать (st [0: 4])

13.формат ()

Метод format () позволяет управлять выводом строки. Вот как это работает:

  кратное = 5 * 2 
кратное2 = 7 * 2
a = "{} кратно 5 и 2, но {} равно 7 и 2"
a = a.format (multiple, multiple2)
print ( a)
Выход:
10 кратно 5 и 2, но 14 равно 7 и 2

14. полоска ()

Функция strip () Python удаляет начальные символы из строки.Он многократно удаляет первый символ из строки, если он соответствует любому из предоставленных символов.

Если вы не укажете символ, strip удаляет все ведущие пробельные символы из строки.

В приведенном ниже примере кода из строки удаляется буква P и пробел перед ней:

  st = "Python tutorial" 
st = st.strip ("P")
print (st)
Вывод: ython tutorial

Вы можете заменить («P») на («P») , чтобы посмотреть, что произойдет.

15. абс ()

Хотите нейтрализовать отрицательные математические выводы? Затем попробуйте функцию abs () . Он может пригодиться в вычислительном программировании или работе с данными.

См. Пример ниже, чтобы узнать, как это работает:

  neg = 4-9 
pos = abs (neg)
print (pos)
Выход: 5

16. верх ()

Как следует из названия, метод upper () преобразует строковые символы в их эквивалент в верхнем регистре:

  y = "Учебник по Python" 
y = y.верхний ()
print (y)
Вывод: PYTHON TUTORIAL

17. нижняя ()

Вы угадали! Python lower () является противоположностью upper (). Итак, он преобразует строковые символы в нижний регистр:

  y = "PYTHON TUTORIAL" 
y = y.lower ()
print (y)
Вывод: учебник по питону

18. отсортировано ()

Функция sorted () работает, составляя список из итерируемого объекта, а затем упорядочивая его значения в порядке убывания или возрастания:

  f = {1, 4, 9, 3} # Попробовать на наборе 
sort = {"G": 8, "A": 5, "B": 9, "F": 3} # Попробовать в словаре
print (sorted (f, reverse = True)) # По убыванию
print (sorted (sort.values ​​())) # По возрастанию (по умолчанию)
Вывод:
[9, 4, 3, 1]
[3, 5, 8, 9]

19. присоединиться ()

Функция join () позволяет объединять строковые элементы в список.

Вам нужно только указать разделитель и целевой список, чтобы использовать его:

  a = ["Python", "tutorial", "on", "MUO"] 
a = "" .join (a)
print (a)
Вывод: Python tutorial on MUO

20.replace ()

Метод Python replace () позволяет заменять некоторые части строки другим символом. Это часто бывает полезно в науке о данных, особенно во время очистки данных.

Метод replace () принимает два параметра: заменяемый символ и тот, которым вы хотите его заменить.

Вот как это работает:

  columns = ["Cart_name", "First_name", "Last_name"] 
для i в столбцах:
i = i.replace ("_", "")
print (i)
Вывод:
Название корзины
Имя
Фамилия

Продолжайте учиться строить на базе Python

Как скомпилированный язык программирования более высокого уровня, пользующийся широкой поддержкой сообщества, Python продолжает получать множество дополнительных функций, методов и модулей. И хотя здесь мы рассмотрели большинство популярных из них, изучение таких функций, как регулярные выражения, и более глубокое изучение того, как они работают на практике, поможет вам идти в ногу с темпами эволюции Python.

Шпаргалка по командам Python для начинающих программистов

Используйте этот список команд Python, чтобы научиться лучше использовать этот универсальный язык программирования.

Читать далее

Об авторе

Idowu Omisola
(109 опубликованных статей)

Idowu увлечен всеми интеллектуальными технологиями и производительностью.В свободное время он играет с кодированием и переключается на шахматную доску, когда ему скучно, но он также любит время от времени отвлекаться от рутины. Его страсть показывать людям современные технологии побуждает его писать больше.

Более
От Идову Омисола

Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Подпишитесь на нашу рассылку технических советов, обзоров, бесплатных электронных книг и эксклюзивных предложений!

Нажмите здесь, чтобы подписаться

функций Python — упражнения, практика, решение

Функции Python [21 упражнение с решением]

[ Внизу страницы доступен редактор для написания и выполнения сценариев.]

1. Напишите функцию Python, чтобы найти максимальное из трех чисел. Перейти в редактор
Щелкните меня, чтобы увидеть образец решения

2. Напишите функцию Python для суммирования всех чисел в списке. Перейдите в редактор
Пример списка : (8, 2, 3, 0, 7)
Ожидаемый результат : 20
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

3. Напишите функцию Python для умножения всех чисел в списке. Перейдите в редактор
Пример списка : (8, 2, 3, -1, 7)
Ожидаемый результат : -336
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

4. Напишите программу Python для переворота строки. Перейдите в редактор
Образец строки : «1234abcd»
Ожидаемый результат : «dcba4321»
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

5. Напишите функцию Python для вычисления факториала числа (неотрицательное целое число). Функция принимает число в качестве аргумента. Перейдите в редактор
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

6. Напишите функцию Python, чтобы проверить, попадает ли число в заданный диапазон.Перейдите в редактор
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

7. Напишите функцию Python, которая принимает строку и вычисляет количество букв верхнего и нижнего регистра. Перейдите в редактор
Образец строки : ‘The quick Brow Fox’
Ожидаемый результат :
Количество символов в верхнем регистре: 3
Количество символов в нижнем регистре: 12
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

8. Напишите функцию Python, которая принимает список и возвращает новый список с уникальными элементами первого списка.Перейдите в редактор
Пример списка: [1,2,3,3,3,3,4,5]
Уникальный список: [1, 2, 3, 4, 5]
Щелкните меня, чтобы увидеть образец раствора

9. Напишите функцию Python, которая принимает число в качестве параметра и проверяет, является ли число простым или нет. Перейти к редактору
Примечание. Простое число (или простое число) — это натуральное число больше 1 и не имеет положительных делителей, кроме 1 и самого себя.
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

10. Напишите программу Python для печати четных чисел из заданного списка. Перейдите в редактор
Пример списка : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Ожидаемый результат
: [2, 4, 6, 8]
Щелкните меня, чтобы увидеть образец раствора

11. Напишите функцию Python, чтобы проверить, является ли число идеальным или нет. Перейти к редактору
Согласно Википедии: В теории чисел совершенное число — это положительное целое число, равное сумме своих положительных делителей, то есть сумме его положительных делителей, исключая само число (также известное как его сумма аликвот).Точно так же совершенное число — это число, равное половине суммы всех его положительных делителей (включая само себя).
Пример : Первое совершенное число — 6, потому что 1, 2 и 3 являются его собственными положительными делителями, а 1 + 2 + 3 = 6. Точно так же число 6 равно половине суммы всех его положительных делителей. : (1 + 2 + 3 + 6) / 2 = 6. Следующее совершенное число — 28 = 1 + 2 + 4 + 7 + 14. За ним следуют совершенные числа 496 и 8128.
Щелкните меня, чтобы увидеть образец раствор

12. Напишите функцию Python, которая проверяет, является ли переданная строка палиндромом.
Перейти к редактору
Примечание. Палиндром — это слово, фраза или последовательность, которые читаются так же, как вперед, назад, например, мадам или медсестры бегут.
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

13. Напишите функцию Python, которая выводит первые n строк треугольника Паскаля. Перейти к редактору
Примечание. Треугольник Паскаля — это арифметическая и геометрическая фигура, впервые придуманная Блезом Паскалем.

Пример треугольника Паскаля:

Каждое число — это два числа над ним, сложенные вместе Перейти в редактор
Щелкните меня, чтобы увидеть образец решения

14. Напишите функцию Python, чтобы проверить, является ли строка панграммой или нет. Перейти к редактору
Примечание. Панграммы — это слова или предложения, содержащие каждую букву алфавита хотя бы один раз.
Например: «Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку»
Щелкните меня, чтобы увидеть образец решения

15. Напишите программу Python, которая принимает в качестве входных данных последовательность слов, разделенных дефисом, и печатает слова в последовательности, разделенной дефисом, после их сортировки по алфавиту. Перейдите в редактор
Образцы элементов : зеленый-красный-желтый-черный-белый
Ожидаемый результат
: черный-зеленый-красный-белый-желтый
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

16. Напишите функцию Python для создания и печати списка, в котором значения представляют собой квадрат чисел от 1 до 30 (оба включены).Перейдите в редактор
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

17. Напишите программу Python для создания цепочки декораторов функций (полужирный, курсив, подчеркивание и т. Д.) На Python. Перейдите в редактор
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

18. Напишите программу Python для выполнения строки, содержащей код Python. Перейдите в редактор
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

19. Напишите программу Python для доступа к функции внутри функции.Перейдите в редактор
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

20. Напишите программу Python для определения количества локальных переменных, объявленных в функции. Перейдите в редактор
Пример вывода:
3
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

21. Напишите программу Python, которая вызывает заданную функцию через определенные миллисекунды. Перейдите в редактор
Пример вывода:
Квадратный корень через определенные миллисекунды:
4,0
10,0
158,42979517754858
Щелкните меня, чтобы просмотреть образец решения

Редактор кода Python:

Еще впереди!

Не отправляйте здесь какие-либо решения вышеуказанных упражнений, если вы хотите внести свой вклад, перейдите на соответствующую страницу упражнений.

Python: советы дня

Создание ngram из итерации:

 >>> из itertools import islice
>>> def n_grams (a, n):
... z = (islice (a, i, None) для i в диапазоне (n))
... вернуть почтовый индекс (* z)
...
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> п_грамм (а, 3)
[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5), (4, 5, 6)]
>>> п_грамм (а, 2)
[(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]
>>> п_грамм (а, 4)
[(1, 2, 3, 4), (2, 3, 4, 5), (3, 4, 5, 6)]
 

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *