Функции могут передавать какие-либо данные из своих тел в основную ветку программы. Говорят, что функция возвращает значение. В большинстве языков программирования, в том числе Python, выход из функции и передача данных в то место, откуда она была вызвана, выполняется оператором return.

Если интерпретатор Питона, выполняя тело функции, встречает return, то он "забирает" значение, указанное после этой команды, и "уходит" из функции.

def cylinder() : r = float (input () ) h = float (input () ) # площадь боковой поверхности цилиндра: side = 2 * 3.14 * r * h # площадь одного основания цилиндра: circle = 3.14 * r**2 # полная площадь цилиндра: full = side + 2 * circle return full square = cylinder() print (square)

Пример выполнения:

3 7 188.4

В данной программе в основную ветку из функции возвращается значение локальной переменной full . Не сама переменная, а ее значение, в данном случае – какое-либо число, полученное в результате вычисления площади цилиндра.

В основной ветке программы это значение присваивается глобальной переменной square . То есть выражение square = cylinder() выполняется так:

Вызывается функция cylinder() .

Из нее возвращается значение.

Это значение присваивается переменной square .

Не обязательно присваивать результат переменной, его можно сразу вывести на экран:

Print (cylinder() )

Здесь число, полученное из cylinder(), непосредственно передается функции print(). Если мы в программе просто напишем cylinder(), не присвоив полученные данные переменной или не передав их куда-либо дальше, то эти данные будут потеряны. Но синтаксической ошибки не будет.

В функции может быть несколько операторов return. Однако всегда выполняется только один из них. Тот, которого первым достигнет поток выполнения. Допустим, мы решили обработать исключение, возникающее на некорректный ввод. Пусть тогда в ветке except обработчика исключений происходит выход из функции без всяких вычислений и передачи значения:

def cylinder() : try : r = float (input () ) h = float (input () ) except ValueError : return side = 2 * 3.14 * r * h circle = 3.14 * r**2 full = side + 2 * circle return full print (cylinder() )

Если попытаться вместо цифр ввести буквы, то сработает return, вложенный в except. Он завершит выполнение функции, так что все нижеследующие вычисления, в том числе return full, будут опущены. Пример выполнения:

Но постойте! Что это за слово None, которое нам вернул "пустой" return? Это ничего, такой объект – "ничто". Он принадлежит классу NoneType. До этого мы знали четыре типа данных, они же четыре класса: int, float, str, bool. Пришло время пятого.

Когда после return ничего не указывается, то по умолчанию считается, что там стоит объект None. Но никто вам не мешает явно написать return None.

Более того. Ранее мы рассматривали функции, которые вроде бы не возвращали никакого значения, потому что в них не было оператора return. На самом деле возвращали, просто мы не обращали на него внимание, не присваивали никакой переменной и не выводили на экран. В Python всякая функция что-либо возвращает. Если в ней нет оператора return, то она возвращает None. То же самое, как если в ней имеется "пустой" return.

Возврат нескольких значений

В Питоне позволительно возвращать из функции несколько объектов, перечислив их через запятую после команды return:

def cylinder() : r = float (input () ) h = float (input () ) side = 2 * 3.14 * r * h circle = 3.14 * r**2 full = side + 2 * circle return side, full sCyl, fCyl = cylinder() print ("Площадь боковой поверхности %.2f" % sCyl) print ("Полная площадь %.2f" % fCyl)

Из функции cylinder() возвращаются два значения. Первое из них присваивается переменной sCyl , второе – fCyl . Возможность такого группового присвоения – особенность Python, обычно не характерная для других языков:

>>> a, b, c = 10 , 15 , 19 >>> a 10 >>> b 15 >>> c 19

Фокус здесь в том, что перечисление значений через запятую (например, 10, 15, 19) создает объект типа tuple. На русский переводится как "кортеж". Это разновидность структур данных, которые будут изучены позже.

Когда же кортеж присваивается сразу нескольким переменным, то происходит сопоставление его элементов соответствующим в очереди переменным. Это называется распаковкой.

Таким образом, когда из функции возвращается несколько значений, на самом деле из нее возвращается один объект класса tuple. Перед возвратом эти несколько значений упаковываются в кортеж. Если же после оператора return стоит только одна переменная или объект, то ее/его тип сохраняется как есть.

Распаковка не является обязательной. Будет работать и так:

… print (cylinder() )

Пример выполнения:

4 3 (75.36 , 175.84 )

На экран выводится кортеж, о чем говорят круглые скобки. Его также можно присвоить одной переменной, а потом вывести ее значение на экран.

Именные функции, инструкция def

Функция в python - объект, принимающий аргументы и возвращающий значение. Обычно функция определяется с помощью инструкции def.

Определим простейшую функцию:

Инструкция return говорит, что нужно вернуть значение. В нашем случае функция возвращает сумму x и y.

Теперь мы ее можем вызвать:

>>> add(1, 10)

>>> add("abc", "def")

Функция может быть любой сложности и возвращать любые объекты (списки, кортежи, и даже функции!):

>>> def newfunc(n):

Def myfunc(x):

Return x + n

Return myfunc

>>> new = newfunc(100) # new - это функция

>>> new(200)

Функция может и не заканчиваться инструкцией return, при этом функция вернет значениеNone:

>>> def func():

>>> print(func())

Аргументы функции

Функция может принимать произвольное количество аргументов или не принимать их вовсе. Также распространены функции с произвольным числом аргументов, функции с позиционными и именованными аргументами, обязательными и необязательными.

>>> def func(a, b, c=2): # c - необязательный аргумент

Return a + b + c

>>> func(1, 2) # a = 1, b = 2, c = 2 (по умолчанию)

>>> func(1, 2, 3) # a = 1, b = 2, c = 3

>>> func(a=1, b=3) # a = 1, b = 3, c = 2

>>> func(a=3, c=6) # a = 3, c = 6, b не определен

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: func() takes at least 2 arguments (2 given)

Функция также может принимать переменное количество позиционных аргументов, тогда перед именем ставится *:

>>> def func(*args):

>>> func(1, 2, 3, "abc")

(1, 2, 3, "abc")

>>> func(1)

Как видно из примера, args - это кортежиз всех переданных аргументов функции, и с переменной можно работать также, как и с кортежем.

Функция может принимать и произвольное число именованных аргументов, тогда перед именем ставится **:

>>> def func(**kwargs):

Return kwargs

>>> func(a=1, b=2, c=3)

{"a": 1, "c": 3, "b": 2}

>>> func(a="python")

В переменной kwargs у нас хранится словарь, с которым мы, опять-таки, можем делать все, что нам заблагорассудится.

Анонимные функции, инструкция lambda

Анонимные функции могут содержать лишь одно выражение, но и выполняются они быстрее. Анонимные функции создаются с помощью инструкции lambda. Кроме этого, их не обязательно присваивать переменной, как делали мы инструкцией def func():

>>> func = lambda x, y: x + y

>>> func(1, 2)

>>> func("a", "b")

>>> (lambda x, y: x + y)(1, 2)

>>> (lambda x, y: x + y)("a", "b")

lambda функции, в отличие от обычной, не требуется инструкция return, а в остальном, ведет себя точно так же:

>>> func = lambda *args: args

>>> func(1, 2, 3, 4)

19. Понятие рекурсии, реализация в языке Python

В программировании рекурсия - вызов функции (процедуры) из неё же самой, непосредственно (простая рекурсия) или через другие функции (сложная или косвенная рекурсия), например, функция вызывает функцию, а функция- функцию. Количество вложенных вызовов функции или процедуры называется глубиной рекурсии.

Проще сказать нельзя. Про рекурсии есть известная поговорка:

Чтобы понять рекурсию, нужно сперва понять рекурсию

Итак, питон позволяет работать с рекурсиями легко и непринужденно. Самый первый пример рекурсии, с которой сталкиваются большинство программистов - это нахождение факториала. Код может быть таким:

def factorial(n):

if n <= 1: return 1

else: return n * factorial(n - 1)

Как видно, мы записали инструкцию if else слегка необычным для питона способом, но это позволяется в данном случаее, ввиду того, что читабельность здесь не ухудшается, но не следует злоупотреблять таким стилем. И вообще, PEP8всех рассудит. :)

Теперь проясним несколько важных особенностей, о которых всегда нужно помнить при работе с рекурсиями.

Существует ограничение на глубину рекурсии. По умолчанию оно равно 1000.

Для того, чтобы изменить это ограничение нужно вызвать функцию sys.setrecursionlimit(), а для просмотра текущего лимита sys.getrecursionlimit().

Не смотря на это - существует ограничение размером стека, который устанавливается операционной системой.

Рекурсия в Python не может использоваться в функциях-генераторах и сопрограммах. Однако, можно это поведение исправить, но лучше не стоит.

И последнее - применение декораторов к рекурсивным функциям может приводить к неожиданным результатам, поэтому будьте очень осторожны декорируя рекурсивные функции.

Также, всегда следует определять точки выхода из рекурсивных функций. Это как с циклами - бесконечный цикл может здорово «просадить» вашу операционную систему. И наконец, где лучше применять рекурсию, а где лучше воздержаться и обойтись, например циклами. Конечно, здесь многое зависит от задачи, но всегда следует помнить, что рекурсия в разы медленнее цикла. Так уж устроен питон, что вызов функции дорого вам обходится:) Вообще, в циклах не стоит вызывать функции, а уж рекурсивные функции и подавно.

Рекурсия хорошо подходит там, где производительность не слишком важна, а важнее читабельность и поддержка кода. К примеру, напишите две функции для обхода дерева каталогов, одну рекурсивную, другую с циклами.

Функция – это предназначенный для выполнения конкретной задачи изолированный блок кода, который можно повторно использовать. Функции делают код программы модульным и более компактным.

Python предлагает множество встроенных функций. Вы наверняка знакомы с такими:

print() выводит объект в терминал.
int() преобразовывает строки или числа в целые числа.
len() возвращает длину объекта.

Имя функции содержит круглые скобки и может содержать параметры.

Данное руководство научит вас определять пользовательские функции.

Определение функции

Для начала попробуйте преобразовать простую программу «Hello, World!» в функцию.

Создайте новый текстовый файл hello.py, а затем определите функцию.

Для определения функции используется ключевое слово def, затем указывается имя функции и круглые скобки, в которых могут находиться параметры (если параметров нет, скобки остаются пустыми), в конце ставится двоеточие.

Чтобы определить функцию hello(), добавьте в файл hello.py:

Это исходное определение функции.

def hello():
print("Hello, World!")

Теперь функция определена. Но если на данном этапе запустить программу, ничего не произойдёт: чтобы функция работала, её нужно не только определить, он и вызвать.

После определения функции вызовите её:

def hello():
print("Hello, World!")
hello()

Теперь запустите программу:

Она должна вернуть:

Функция hello() – довольно простой пример. Функции могут быть гораздо сложнее: содержать циклы for, условные выражения и другие компоненты.

Достигая оператора return, функция прекращает выполнение.

# Файл return_loop.py
def loop_five():
for x in range(0, 25):
print(x)
if x == 5:
# Stop function at x == 5
return
print("This line will not execute.")
loop_five()

Оператор return в цикле for прекращает выполнение функции, потому строки после функции не будут запущены. Если бы вместо него использовался оператор break, программа прекратила бы выполнение цикла, а не функции, и последнее выражение print() было бы обработано.

Функция main()

В языке Python функцию можно вызвать в конце программы, и она запустится (как показано в предыдущих примерах), однако некоторым языкам программирования (например, C++ или Java) требуется функция main. Функция main() в Python необязательна, но она позволяет логически структурировать программу Python и объединить наиболее важные её компоненты в одну функцию. Также с её помощью программы Python легче читать программистам, которые работают с другими языками.

Вернитесь в файл hello.py и добавьте функцию main(), сохранив при этом функцию hello().

def hello():
print("Hello, World!")
def main():

В функцию main() добавьте выражение print(). Затем вызовите функцию hello() внутри функции main().

def hello():
print("Hello, World!")
def main():
print("This is the main function")
hello()

В конце файла вызовите функцию main().

def hello():
print("Hello, World!")
def main():
print("This is the main function.")
hello()
main()

Теперь можно запустить программу:

python hello.py
This is the main function.
Hello, World!

Теперь попробуйте использовать несколько функций.

5 августа 2008 в 16:14

Основы Python - кратко. Часть 5. Определение функций, основы.

Python

Начав писать главу про ООП, понял что совсем забыл освятить такой большой и нужный раздел Пайтона как функции. Тема это большая и обширная, потому, чтобы не сильно растягивать паузу между уроками, решил разделить ее на 2 части. Сначала расскажу основы, потом уже углубленные особенности Пайтоновского функциестроения.

Функции в Пайтоне объявляются не просто, а очень просто. Вот пример самой простой:

Def empty_func(): pass
Начинается объявление с ключевого слова def, что как не сложно догадаться является сокращением от define. После него идет имя функции. После имени в круглых скобках задается список параметров, в данном случае отсутствующих.
Тело функции пишется с отступом со следующей строки. учтите, что в Пайтоне функции с пустым телом запрещены, потому в качестве тела приведенной выше функции используется «пустой оператор» pass.
Теперь рассмотрим пример посерьезнее.

Def safe_div(x, y): """Do a safe division:-) for fun and profit""" if y != 0: z = x / y print z return z else: print "Yippie-kay-yay, motherf___er!"
В этом примере есть несколько нововведений. первое, что бросается в глаза - это строка документации (docstring), идущая сразу после тела функции.
Обычно эта строка занимает не одну строку исходного текста (простите за каламбур) и потому задается в тройных кавычках. Она предназначена для описания функции, ее предназначения, параметров и т.п. Все хорошие ИДЕ умеют с этой строкой работать. Получить к ней доступ можно и из самой программы, используя свойство __doc__:

Print safe_div.__doc__
Этим свойством (да, да, именно свойством, в Пайтоне даже функции на самом деле - классы) удобно пользоваться во время сеансов работы интерактивной консоли.
>>> from ftplib import FTP >>> print FTP.__doc__ An FTP client class. To create a connection, call the class using these argument: host, user, passwd, acct These are all strings, and have default value "". Then use self.connect() with optional host and port argument. # дальнейшее почикано мною:-)
Вернемся к нашей исходной функции. Суть ее очень проста, она принимает 2 параметра: х и у. Если у не равен 0, она делит х на у, выводит результат на экран и возвращает свое частное в виде результата. Результат функции возвращают с помощью команды return. Благодаря механизму кортежей, описанному в прошлом уроке, функции в Пайтоне могут возвращать одновременно множество объектов.
Если же делитель все-таки равен нулю, функция выводит сообщение об ошибке. Неверно было бы предположить что в этом случае функция ничего не вернет. Правильнее будет сказать что функция вернет «ничего»:) Иначе говоря, если в функции отсутствует оператор return, или же он вызван без параметров, то функция возвращает специальное значение None. В этом легко убедиться вызвав что-то типа print safe_div(10, 0).

Вот пример слегка посложнее, он взят из доклада-презентации Гвидо ван Россума.

Def gcd(a, b): "Нахождение НОД" while a != 0: a,b = b%a,a # параллельное определение return b
Данная функция находит наибольший общий делитель двух чисел.

В общем, следует учитывать, что параметры в функции Пайтоном передаются по ссылке. Еще одним, возможно нетривиальным фактом к которому придется привыкать - является тот факт что сами функции являются значением, которое можно присваивать. Если воспользоваться нашей функцией safe_div для дальнейших экспериментов, то можно написать следующий код.

Mystic_function = safe_div print mystic_function(10, 4)
Вот на этот раз и все, «за бортом» осталось еще много аспектов определения функций в Пайтоне, которые будут освещены в следующий раз.

Упражнения для проверки.
1. На основе существующей функции нахождения НОД, напишите функцию поиска НОК двух чисел.
2. Напишите подпрограмму табулирования функции, переданной в качестве аргумента. Так же аргументами задается начальное, конечное значение и шаг табуляции.

PS кстати, каков оптимальный объем «урока»? Что лучше - реже выходящие большие главы, или «лучше меньше да чаще».

27 января 2009 в 14:49

Основы Python - кратко. Часть 6. Расширенное определение функций.

Python

В этом разделе мы поговорим более подробно про определение функций, и раскроем некоторые Python-специфичные особенности данного процесса. Так как информации много, то постараюсь излагать все достаточно кратко.

Параметры по-умолчанию

Для всех параметров функций можно указывать значения по-умолчанию, это дает возможность вызвать функцию с меньшим числом параметров. Например, у нас есть функция для авторизации пользователя на сайте:
def login(username="anonymous", password=None): """Тут какие-то действия""" pass # вызвать эу функцию мы можем одним # из нижеприведенных способов login("root", "ujdyzysqgfhjkm") login("guest") login() # мы можем указать какой из параметров мы передаем, # указав его имя в явном виде login(password="[email protected]")

В общем, те параметры что есть – сопоставляются слева направо (если имя не указано конкретно), остальные заменяются значениями по-умолчанию (если они конечно заданы).
Важной особенностью в данном случае является то, что значения по-умолчанию вычисляются и ассоциируются только один раз – в момент объявления функции. Все вытекающие из этого недостатки наглядно продемонстрирует пример:
def_val = 2 def our_func(val = def_val): print val our_func(4) # выведет 4 our_func() # выведет 2 – значение по-умолчанию def_val = 12 our_func() # все равно 2, так как def_val было равно 2 на момент объявления
Более неприятное следствие из этого. Допустим, мы хотим объявить функцию, принимающую на вход список, что-то с ним делающую и печатающую его. Причем если список не задан, то по умолчанию он равен пустому.
Попытка сделать это «в лоб» будет работать не совсем так как хотелось бы:
In : def lister(lst = ): ...: lst.append() ...: print lst ...: In : lister() [] In : lister() [, ] In : lister() [, , ]
Собственно, проблема тут в том, что переменная lst будет ассоциирована с пустым списком один раз, и между вызовами будет сохранять свое значение.
В данном случае, правильно будет описать нашу функцию следующим образом (как рекомендуют все учебники):
In : def lister2(lst=None): ...: if lst is None: ...: lst= ...: lst.append() ...: print lst ...: In : lister2() [] In : lister2() [] In : lister2() ]
Данная функция как раз будет работать так как хотелось бы изначально.

Position и keyword аргументы.

Зачастую случается необходимость сделать функцию, которая обрабатывает неопределенное число параметров. Например функция расчета суммы элементов списка.
Мы конечно можем передавать все аргументы как один параметр типа list, но это выглядит некрасиво. Потому в Пайтоне был придуман специальный механизм, называемый position-arguments. Вот пример, демонстрирующий использование.
In : def list_sum(*args): ...: smm = 0 ...: for arg in args: ...: smm += arg ...: return smm ...: In : list_sum(1, 2, 3) Out: 6 In : list_sum(1) Out: 1 In : list_sum() Out: 0
В данном случае, все наши параметры «упаковываются» в список args в соответствии с их «порядковым номером» при передаче.
Возможна и обратная операция, допустим у нас есть список значений, и мы хотим передать их как список параметров функции:
In : lst = In : list(range(*lst)) Out:
В этом примере список lst был «распакован» и подставлен на место параметров функции range, то есть вызов был аналогичен:
In : list(range(1, 10, 2)) Out:
Кроме position, можно использовать и т.н. keyword аргументы. Они отличаются тем что для них надо явно задавать имя. Вот пример – функция, генерирующая insert выражение для базы данных (NB: максимальная оптимизация не ставилась в данном случае за самоцель).
def enquote1(in_str): """Quotes input string with single-quote""" in_str = in_str.replace(""", r"\"") return ""%s"" % in_str def enquote2(in_str): """Quotes input string with double-quote""" in_str = in_str.replace(""", r"\"") return ""%s"" % in_str def gen_insert(table, **kwargs): """Generates DB insert statement""" cols = vals = for col, val in kwargs.items(): cols.append(enquote2(col)) vals.append(enquote1(str(val))) cols = ", ".join(cols) vals = ", ".join(vals) return "INSERT INTO "%s"(%s) VALUES(%s);" % (table, cols, vals) print gen_insert("workers", name="John", age=21, salary=1500.0) params = {"name": "Mary", "age": 19, "salary": 1200.0} print gen_insert("workers", **params)
На выходе мы получим то что и ожидалось:
INSERT INTO "workers"("salary", "age", "name") VALUES("1500.0", "21", "John"); INSERT INTO "workers"("salary", "age", "name") VALUES("1200.0", "19", "Mary");
Обратите внимание на второй вызов функции gen_insert – так мы можем вызвать функцию имея только словарь параметров. Это применимо к любой функции. Так же возможны различные сочетания positional и keyword аргументов.

В качестве завершающего примера рассмотрим такую функцию:
def logging(func, *args, **kwargs): res = func(*args, **kwargs) print "calling %s, returned %r" % (func.__name__, res) return res def double(x): "Doubles a number" return 2*x print logging(double, 155)
Это – простейший способ отладки функции, мы как бы «оборачиваем» вызов одной функции другой что бы вывести промежуточную информацию.
Забегая вперед – скажу что в Пайтоне есть очень мощный инструмент для более удобного использования подобного рода «оборачивающих» функций, называемый декораторами, но про это позже.

На этом на сегодня все. Продолжение следует (либо мое, либо уважаемого