Python函式相關

python中的函式也是一種物件，而且函式還是一等公民。函式能作為引數，也能作為返回值，這使得python中的函式變得很靈活。想想前面兩篇中介紹的通過內嵌函式實現的裝飾器和閉包。

下面就介紹一下python函式相關的一寫內容。

在程式設計的過程中，可能會遇到函式引數個數不固定的情況，這時就需要使用可變長度的函式引數。在python函式定義中，使用*和**符號分別指定元組（非關鍵字）和字典（關鍵字）作為引數。

當函式被呼叫的時候，所有的引數都將值賦給了在函式宣告中對應的區域性變數，剩下的非關鍵字引數按照順序新增到乙個元組中便於訪問。

可變長元組引數必須在位置和預設引數之後，所以使用可變長元組引數的函式形式一般如下（中括號表示可選引數），可變長元組引數前有乙個"*"符號：

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

看乙個例子：

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
")

**的輸出為：

除了上面的方式，python還可以支援關鍵字變長引數，額外的關鍵字引數被放入了乙個字典進行使用。

可變長字典引數必須是函式定義中的最後乙個引數，所以使用可變長字典引數的函式形式一般如下（中括號表示可選引數），可變長字典引數前有乙個"**"符號：

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

看乙個例子：

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: 
" %(argkey, dict_grp_kw_args[argkey])
argfunc(3, 4, name="
wilber
", age=28)
print
argfunc(3, 4, "
hello
", "
world
", name="
wilber
", age=28)
print

**輸出為：

函式呼叫的完整形式為：

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

在使用的過程中，所有引數都是可選的，但應當注意的是：上面四種引數的位置是不可調換的。

python允許使用lambda關鍵字建立匿名函式，通過lambda關鍵字，可以快速編寫簡單函式。

使用lambda關鍵字的形式為：

lambda [arg1 [, arg2, ... argn]]: expression

對於不經常被呼叫的簡單函式，建議直接使用lambda表示式，方便簡潔：

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

python可以很好的支援物件導向程式設計，但是通過python中以下幾個內建函式和lambda表示式，也可以體驗一下函式式程式設計。

filter函式的完整形式為filter(func, seq)：呼叫乙個布林型別的函式func來遍歷每乙個seq中的元素，返回乙個使func返回值為ture的元素的序列。

例如獲取100以內的奇數：

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

當然對於上面的例子，也可以使用列表解析實現：

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

map函式的完整形式為map(func, seq1 [, seq2...])：將函式func作用於給定序列的每乙個元素，並用乙個列表來提供返回值；如果func為none，作用同zip()。

是不是被上面的描述搞暈了，還是看例子吧：

#
map的func為none
print map(none, [4, 5, 6])
print map(none, [1, 2, 3], [4, 5, 6]) 
#map 針對乙個序列
print map(lambda x: x*2, [4, 5, 6])
#map 針對多個序列
print map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [4, 5, 6])

**輸出為：

reduce函式的完整形式為reduce(func, seq [, init])：func是乙個二元函式；reduce對seq中的每乙個元素進行迭代，每次迭代將上一次的迭代結果（第一次時使用init，如沒有init，則使用seq的第乙個元素）與下乙個元素執行func函式。

看乙個例子，通過reduce函式進行求和操作：

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

輸出為：

根據上面的介紹，我們自己也可以實現乙個reduce函式：

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

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