Python中的函数也是一种对象,而且函数还是一等公民。函数能作为参数,也能作为返回值,这使得Python中的函数变得很灵活。想想前面两篇中介绍的通过内嵌函数实现的装饰器和闭包。

下面就介绍一下Python函数相关的一写内容。
可变长度参数

在编程的过程中,可能会遇到函数参数个数不固定的情况,这时就需要使用可变长度的函数参数。在Python函数定义中,使用*和**符号分别指定元组(非关键字)和字典(关键字)作为参数。
非关键字变长参数(元组)

当函数被调用的时候,所有的参数都将值赋给了在函数声明中对应的局部变量,剩下的非关键字参数按照顺序添加到一个元组中便于访问。

可变长元组参数必须在位置和默认参数之后,所以使用可变长元组参数的函数形式一般如下(中括号表示可选参数),可变长元组参数前有一个"*"符号:

def funcName([fromal_args,] *tuple_grp_nonkw_args):
    pass

看一个例子:

def argFunc(positional_arg, keyword_arg="foo", *tuple_grp_nonkw_args):
    print "positional_arg:", positional_arg
    print "keyword_arg:", keyword_arg
    for arg in tuple_grp_nonkw_args:
        print "additional_arg:", arg
        
argFunc(3)
print
argFunc(3, 4)
print
argFunc(3, 4, "hello", "world")

代码的输出为:

关键字变长参数(字典)

除了上面的方式,Python还可以支持关键字变长参数,额外的关键字参数被放入了一个字典进行使用。

可变长字典参数必须是函数定义中的最后一个参数,所以使用可变长字典参数的函数形式一般如下(中括号表示可选参数),可变长字典参数前有一个"**"符号:

def funcName([fromal_args,] [*tuple_grp_nonkw_args,] **dict_grp_kw_args):
    pass

看一个例子:

def argFunc(positional_arg, keyword_arg="foo", *tuple_grp_nonkw_args, **dict_grp_kw_args):
    print "positional_arg:", positional_arg
    print "keyword_arg:", keyword_arg
    for arg in tuple_grp_nonkw_args:
        print "additional non-keyword arg:", arg
    for argKey in dict_grp_kw_args.keys():
        print "additional keyword arg: {'%s': %s}" %(argKey, dict_grp_kw_args[argKey])
        
argFunc(3, 4, name="wilber", age=28)
print
argFunc(3, 4, "hello", "world", name="wilber", age=28)
print

代码输出为:

函数调用的完整形式为:

func( positional_args, keyword_args, *tuple_grp_nonkw_args, **dict_grp_kw_args )

在使用的过程中,所有参数都是可选的,但应当注意的是:上面四种参数的位置是不可调换的。
匿名函数(lambda)

Python允许使用lambda关键字创建匿名函数,通过lambda关键字,可以快速编写简单函数。

使用lambda关键字的形式为:

lambda [arg1 [, arg2, … argN]]: expression

对于不经常被调用的简单函数,建议直接使用lambda表达式,方便简洁:

addNum = lambda x, y: x+y
print addNum
print "3 + 4 = ", addNum(3, 4)

几个内建函数

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Python可以很好的支持面向对象编程,但是通过Python中以下几个内建函数和lambda表达式,也可以体验一下函数式编程。
filter()

filter函数的完整形式为filter(func, seq):调用一个布尔类型的函数func来遍历每一个seq中的元素,返回一个使func返回值为ture的元素的序列。

例如获取100以内的奇数:

print filter(lambda n: (n%2) == 1, range(100))

当然对于上面的例子,也可以使用列表解析实现:

print [i for i in range(100) if i%2 == 1]

map()

map函数的完整形式为map(func, seq1 [, seq2…]):将函数func作用于给定序列的每一个元素,并用一个列表来提供返回值;如果func为None,作用同zip()。

是不是被上面的描述搞晕了,还是看例子吧:

# map的func为None
print map(None, [4, 5, 6])
print map(None, [1, 2, 3], [4, 5, 6])

# map 针对一个序列
print map(lambda x: x*2, [4, 5, 6])

# map 针对多个序列
print map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [4, 5, 6])

代码输出为:

reduce()

reduce函数的完整形式为reduce(func, seq [, init]):func是一个二元函数;reduce对seq中的每一个元素进行迭代,每次迭代将上一次的迭代结果(第一次时使用init,如没有init,则使用seq的第一个元素)与下一个元素执行func函数。

看一个例子,通过reduce函数进行求和操作:

print reduce(lambda x, y: x + y, range(10))
print reduce(lambda x, y: x + y, range(10), 100)

输出为:

根据上面的介绍,我们自己也可以实现一个reduce函数:

def xreduce(bin_func, seq, init=None):
    Iseq = list(seq)
    if init is None:
        res = Iseq.pop(0)
    else:
        res = init
    for obj in Iseq:
        res = bin_func(res,obj)
    return res

总结

本文介绍了Python函数相关的一些内容:

    可变长参数
    匿名函数lambda
    内建函数filter(),map(),reduce