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新手上路必學(xué)的Python函數(shù)基礎(chǔ)知識(shí),全在這里了(多段代碼舉例)

 Four兄 2019-09-03

導(dǎo)讀:函數(shù)是Python中最重要、最基礎(chǔ)的代碼組織和代碼復(fù)用方式。根據(jù)經(jīng)驗(yàn),如果你需要多次重復(fù)相同或類似的代碼,就非常值得寫一個(gè)可復(fù)用的函數(shù)。通過(guò)給一組Python語(yǔ)句一個(gè)函數(shù)名,形成的函數(shù)可以幫助你的代碼更加可讀。

函數(shù)聲明時(shí)使用def關(guān)鍵字,返回時(shí)使用return關(guān)鍵字:

def my_function(x, y, z=1.5):  

if z > 1:  

    return z * (x + y)  

else:  

    return z / (x + y)  

有多條返回語(yǔ)句是沒有問(wèn)題的。如果Python達(dá)到函數(shù)的尾部時(shí)仍然沒有遇到return語(yǔ)句,就會(huì)自動(dòng)返回None。

每個(gè)函數(shù)都可以有位置參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)。關(guān)鍵字參數(shù)最常用于指定默認(rèn)值或可選參數(shù)。在前面的函數(shù)中,x和y是位置參數(shù),z是關(guān)鍵字參數(shù)。這意味著函數(shù)可以通過(guò)以下任意一種方式進(jìn)行調(diào)用:

my_function(5, 6, z=0.7)  

my_function(3.14, 7, 3.5)  

my_function(10, 20)  

函數(shù)參數(shù)的主要限制是關(guān)鍵字參數(shù)必須跟在位置參數(shù)后(如果有的話)。你可以按照任意順序指定關(guān)鍵字參數(shù);這可以讓你不必強(qiáng)行記住函數(shù)參數(shù)的順序,而只需用參數(shù)名指定。

也可以使用關(guān)鍵字參數(shù)向位置參數(shù)傳參。在前面的例子中,我們也可以這樣寫:

my_function(x=5, y=6, z=7)  

my_function(y=6, x=5, z=7)  

在部分場(chǎng)景中,這樣做有助于代碼可讀性

01 命名空間、作用域和本地函數(shù)

函數(shù)有兩種連接變量的方式:全局、本地。在Python中另一種更貼切地描述變量作用域的名稱是命名空間。在函數(shù)內(nèi)部,任意變量都是默認(rèn)分配到本地命名空間的。本地命名空間是在函數(shù)被調(diào)用時(shí)生成的,并立即由函數(shù)的參數(shù)填充。當(dāng)函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后,本地命名空間就會(huì)被銷毀(除了一些特殊情況)??紤]以下函數(shù):

def func():  

    a = []  

    for i in range(5):  

        a.append(i)  

當(dāng)func()調(diào)用時(shí),空的列表會(huì)被創(chuàng)建,五個(gè)元素被添加到列表,之后a會(huì)在函數(shù)退出時(shí)被銷毀。假設(shè)我們像下面這樣聲明a:

a = []  

def func():  

    for i in range(5):  

        a.append(i)  

在函數(shù)外部給變量賦值是可以的,但是那變量必須使用global關(guān)鍵字聲明為全局變量:

In [168]: a = None  

In [169]: def bind_a_variable():  

.....:        global a  

.....:        a = []  

.....:        bind_a_variable()  

.....:  

In [170]: print(a)  

[]  

我簡(jiǎn)單的講下global關(guān)鍵字的用法。通常全局變量用來(lái)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的某些狀態(tài)。如果你發(fā)現(xiàn)你大量使用了全局變量,可能表明你需要面向?qū)ο缶幊?使用類)

02 返回多個(gè)值

當(dāng)我在使用Java和C++編程后第一次使用Python編程時(shí),我最喜歡的特性就是使用簡(jiǎn)單語(yǔ)法就可以從函數(shù)中返回多個(gè)值。以下是代碼:

def f():  

a = 5  

b = 6  

c = 7  

return a, b, c  

a, b, c = f()  

在數(shù)據(jù)分析和其他科研應(yīng)用,你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)經(jīng)常需要返回多個(gè)值。這里實(shí)質(zhì)上是返回了一個(gè)對(duì)象,也就是元組,而元組之后又被拆包為多個(gè)結(jié)果變量。在前面的例子中,我們可以用下面的代碼代替:

return_value = f()  

在這個(gè)例子中,return_value是一個(gè)3個(gè)元素的元組。像之前那樣一次返回多個(gè)值還有一種潛在的、更有吸引力的實(shí)現(xiàn):

def f():  

a = 5  

b = 6  

c = 7  

return {'a' : a, 'b' : b, 'c' : c}  

具體用哪種技術(shù)取決于你需要做什么的事。

03 函數(shù)是對(duì)象

由于Python的函數(shù)是對(duì)象,很多在其他語(yǔ)言中比較難的構(gòu)造在Python中非常容易實(shí)現(xiàn)。假設(shè)我們正在做數(shù)據(jù)清洗,需要將一些變形應(yīng)用到下列字符串列表中:

In [171]: states = [' Alabama ', 'Georgia!', 'Georgia', 'georgia', 'FlOrIda',  

.....: 'south carolina##', 'West virginia?']  

任何處理過(guò)用戶提交數(shù)據(jù)的人都對(duì)這樣的數(shù)據(jù)感到凌亂。為了使這些數(shù)據(jù)整齊、可用于分析,有很多是事情需要去做:去除空格、移除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、調(diào)整適當(dāng)?shù)拇笮?。一種方式是使用內(nèi)建的字符串方法,結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的正則表達(dá)式模塊re:

import re  

def clean_strings(strings):  

    result = []  

    for value in strings:  

        value = value.strip()  

        value = re.sub('[!#?]', '', value)  

        value = value.title()  

        result.append(value)  

    return result  

結(jié)果如下:

In [173]: clean_strings(states)  

Out[173]:  

['Alabama',  

'Georgia',  

'Georgia',  

'Georgia',  

'Florida',  

'South Carolina',  

'West Virginia']  

另一種會(huì)讓你覺得有用的實(shí)現(xiàn)就是將特定的列表操作應(yīng)用到某個(gè)字符串的集合上:

def remove_punctuation(value):  

return re.sub('[!#?]', '', value)  

clean_ops = [str.strip, remove_punctuation, str.title]  

def clean_strings(strings, ops):  

    result = []  

    for value in strings:  

        for function in ops:  

            value = function(value)  

        result.append(value)  

    return result 

結(jié)果如下:

In [175]: clean_strings(states, clean_ops)  

Out[175]:  

['Alabama',  

'Georgia',  

'Georgia',  

'Georgia',  

'Florida',  

'South Carolina',  

'West Virginia']  

像這種更為函數(shù)化的模式可以使你在更高層次上方便地修改字符串變換方法。clean_strings函數(shù)現(xiàn)在也具有更強(qiáng)的復(fù)用性、通用性。

你可以將函數(shù)作為一個(gè)參數(shù)傳給其他的函數(shù),比如內(nèi)建的map函數(shù),可以將一個(gè)函數(shù)應(yīng)用到一個(gè)序列上:

In [176]: for x in map(remove_punctuation, states):  

.....:        print(x)  

Alabama  

Georgia  

Georgia  

georgia  

FlOrIda  

south carolina  

West virginia  

04 匿名(Lambda)函數(shù)

Python支持所謂的匿名或lambda函數(shù)。匿名函數(shù)是一種通過(guò)單個(gè)語(yǔ)句生成函數(shù)的方式,其結(jié)果是返回值。匿名函數(shù)使用lambda關(guān)鍵字定義,該關(guān)鍵字僅表達(dá)“我們聲明一個(gè)匿名函數(shù)”的意思:

def short_function(x):  

    return x * 2  

equiv_anon = lambda x: x * 2  

匿名函數(shù)在數(shù)據(jù)分析中非常方便,因?yàn)樵诤芏喟咐袛?shù)據(jù)變形函數(shù)都可以作為函數(shù)的參數(shù)。匿名函數(shù)代碼量小(也更為清晰),將它作為參數(shù)進(jìn)行傳值,比寫一個(gè)完整的函數(shù)或者將匿名函數(shù)賦值給局部變量更好。舉個(gè)例子,考慮下面的不佳示例:

def apply_to_list(some_list, f):  

    return [f(x) for x in some_list]  

ints = [4, 0, 1, 5, 6]  

apply_to_list(ints, lambda x: x * 2)  

你也可以寫成[x * 2 for x in ints] ,但是在這里我們能夠簡(jiǎn)單地將一個(gè)自定義操作符傳遞給apply_to_list函數(shù)。

另一個(gè)例子,假設(shè)你想要根據(jù)字符串中不同字母的數(shù)量對(duì)一個(gè)字符串集合進(jìn)行排序:

In [177]: strings = ['foo', 'card', 'bar', 'aaaa', 'abab']  

這里我們可以將一個(gè)匿名函數(shù)傳給列表的sort方法:

In [178]: strings.sort(key=lambda x: len(set(list(x))))  

In [179]: strings  

Out[179]: ['aaaa', 'foo', 'abab', 'bar', 'card']  

和def關(guān)鍵字聲明的函數(shù)不同,匿名函數(shù)對(duì)象自身并沒有一個(gè)顯式的__name__ 屬性,這是lambda函數(shù)被稱為匿名函數(shù)的一個(gè)原因。

05 柯里化:部分函數(shù)應(yīng)用

柯里化是計(jì)算機(jī)科學(xué)術(shù)語(yǔ)(以數(shù)學(xué)家Haskell Curry命名),它表示通過(guò)部分參數(shù)應(yīng)用的方式從已有的函數(shù)中衍生出新的函數(shù)。例如,假設(shè)我們有一個(gè)不重要的函數(shù),其功能是將兩個(gè)數(shù)加一起:

def add_numbers(x, y):  

return x + y  

使用這個(gè)函數(shù),我們可以衍生出一個(gè)只有一個(gè)變量的新函數(shù),add_five,可以給參數(shù)加上5:

add_five = lambda y: add_numbers(5, y)  

第二個(gè)參數(shù)對(duì)于函數(shù)add_numers就是柯里化了。這里并沒有什么神奇的地方,我們真正做的事只是定義了一個(gè)新函數(shù),這個(gè)新函數(shù)調(diào)用了已經(jīng)存在的函數(shù)。內(nèi)建的functools模塊可以使用pratial函數(shù)簡(jiǎn)化這種處理:

from functools import partial  

add_five = partial(add_numbers, 5)  

06 生成器

通過(guò)一致的方式遍歷序列,例如列表中的對(duì)象或者文件中的一行行內(nèi)容,這是Python的一個(gè)重要特性。這個(gè)特性是通過(guò)迭代器協(xié)議來(lái)實(shí)現(xiàn)的,迭代器協(xié)議是一種令對(duì)象可遍歷的通用方式。例如,遍歷一個(gè)字典,獲得字典的鍵:

In [180]: some_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}  

In [181]: for key in some_dict:  

.....:        print(key)  

a   

b  

c  

當(dāng)你寫下for key in some_dict 的語(yǔ)句時(shí),Python解釋器首先嘗試根據(jù)some_dict生成一個(gè)迭代器:

In [182]: dict_iterator = iter(some_dict)  

In [183]: dict_iterator  

Out[183]: <dict_keyiterator at 0x7fbbd5a9f908>  

迭代器就是一種用于在上下文中(比如for循環(huán))向Python解釋器生成對(duì)象的對(duì)象。大部分以列表或列表型對(duì)象為參數(shù)的方法都可以接收任意的迭代器對(duì)象。包括內(nèi)建方法比如min、max和sum,以及類型構(gòu)造函數(shù)比如list和tuple:

In [184]: list(dict_iterator)  

Out[184]: ['a', 'b', 'c']  

用迭代器構(gòu)造新的可遍歷對(duì)象是一種非常簡(jiǎn)潔的方式。普通函數(shù)執(zhí)行并一次返回單個(gè)結(jié)果,而生成器則“惰性”地返回一個(gè)多結(jié)果序列,在每一個(gè)元素產(chǎn)生之后暫停,直到下一個(gè)請(qǐng)求。如需創(chuàng)建一個(gè)生成器,只需要在函數(shù)中將返回關(guān)鍵字return替換為yield關(guān)鍵字:

def squares(n=10):  

print('Generating squares from 1 to {0}'.format(n ** 2))  

for i in range(1, n + 1):  

    yield i ** 2  

當(dāng)你實(shí)際調(diào)用生成器時(shí),代碼并不會(huì)立即執(zhí)行:

In [186]: gen = squares()  

In [187]: gen  

Out[187]: <generator object squares at 0x7fbbd5ab4570>  

直到你請(qǐng)求生成器中的元素時(shí),它才會(huì)執(zhí)行它的代碼:

In [188]: for x in gen:  

.....: print(x, end=' ')  

Generating squares from 1 to 100  

1 4 9 16 25 36 49 64 81 100  

1. 生成器表達(dá)式

生成器表達(dá)式來(lái)創(chuàng)建生成器更為簡(jiǎn)單。生成器表達(dá)式與列表、字典、集合的推導(dǎo)式很類似,創(chuàng)建一個(gè)生成器表達(dá)式,只需要將列表推導(dǎo)式的中括號(hào)替換為小括號(hào)即可:

In [189]: gen = (x ** 2 for x in range(100))  

In [190]: gen  

Out[190]: <generator object <genexpr> at 0x7fbbd5ab29e8>  

上面的代碼與下面更為復(fù)雜的生成器是等價(jià)的:

def _make_gen():  

for x in range(100):  

    yield x ** 2  

gen = _make_gen()  

在很多情況下,生成器表達(dá)式可以作為函數(shù)參數(shù)用于替代列表推導(dǎo)式:

In [191]: sum(x ** 2 for x in range(100))  

Out[191]: 328350  

In [192]: dict((i, i **2) for i in range(5))  

Out[192]: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}  

2. itertools模塊

標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的itertools模塊是適用于大多數(shù)數(shù)據(jù)算法的生成器集合。例如,groupby可以根據(jù)任意的序列和一個(gè)函數(shù),通過(guò)函數(shù)的返回值對(duì)序列中連續(xù)的元素進(jìn)行分組,參見下面的例子:

In [193]: import itertools  

In [194]: first_letter = lambda x: x[0]  

In [195]: names = ['Alan', 'Adam', 'Wes', 'Will', 'Albert', 'Steven']  

In [196]: for letter, names in itertools.groupby(names, first_letter):  

.....:        print(letter, list(names)) # names是一個(gè)生成器  

A ['Alan', 'Adam']  

W ['Wes', 'Will']  

A ['Albert']  

S ['Steven']  

下表是一些我認(rèn)為經(jīng)常用到的itertools函數(shù)的列表。你可以通過(guò)查詢Python官方文檔來(lái)獲得更多關(guān)于內(nèi)建工具庫(kù)的信息。

函數(shù)

描述

combinations(iterable,  k)

根據(jù)iterable參數(shù)中的所有元素生成一個(gè)包含所有可能K元組的序列,忽略元素的順序,也不進(jìn)行替代(需要替代請(qǐng)參考函數(shù) combinations_with_replacement )

permutations(iterable,  k)

根據(jù)itrable參數(shù)中的按順序生成包含所有可能K元組的序列

groupby(iterable[,  keyfunc])

根據(jù)每一個(gè)獨(dú)一的Key生成 (key, sub-iterator) 元組

product(*iterables,  repeat=1)

以元組的形式,根據(jù)輸入的可遍歷對(duì)象們生成笛卡爾積,與嵌套的for循環(huán)類似

07 錯(cuò)誤和異常處理

優(yōu)雅地處理Python的錯(cuò)誤或異常是構(gòu)建穩(wěn)定程序的重要組成部分。在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中,很多函數(shù)只能處理特定的輸入。例如,Python的float函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)字,但是對(duì)不正確的輸入會(huì)產(chǎn)生ValueError:

In [197]: float('1.2345')  

Out[197]: 1.2345  

In [198]: float('something')  

---------------------------------------------------------------------------  

ValueError Traceback (most recent call last)  

<ipython-input-198-439904410854> in <module>()  

----> 1 float('something')  

ValueError: could not convert string to float: 'something'  

假設(shè)我們想要在float函數(shù)運(yùn)行失敗時(shí)可以優(yōu)雅地返回輸入?yún)?shù)。我們可以通過(guò)將float函數(shù)寫入一個(gè)try/except代碼段來(lái)實(shí)現(xiàn):

def attempt_float(x):  

try:  

    return float(x)  

except:  

    return x  

如果float(x)執(zhí)行時(shí)拋出了異常,則代碼段中的except部分代碼將會(huì)被執(zhí)行:

In [200]: attempt_float('1.2345')  

Out[200]: 1.2345  

In [201]: attempt_float('something')  

Out[201]: 'something  

你可能會(huì)注意到,除了ValueError,float函數(shù)還會(huì)拋出其他的異常:

In [202]: float((1, 2))  

---------------------------------------------------------------------------  

TypeError Traceback (most recent call last)  

<ipython-input-202-842079ebb635> in <module>()  

----> 1 float((1, 2))  

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'tuple'  

你可能只想處理ValueError,因?yàn)門ypeError(輸入的不是字符串或數(shù)值)可能表明你的程序中有個(gè)合乎語(yǔ)法的錯(cuò)誤。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的,在except后面寫下異常類型:

def attempt_float(x):  

try:  

    return float(x)  

except ValueError:  

    return x  

然后我們可以得到:

In [204]: attempt_float((1, 2))  

---------------------------------------------------------------------------  

TypeError Traceback (most recent call last)  

<ipython-input-204-9bdfd730cead> in <module>()  

----> 1 attempt_float((1, 2))  

<ipython-input-203-3e06b8379b6b> in attempt_float(x)  

1 def attempt_float(x):  

2 try:  

----> 3 return float(x)  

4 except ValueError:  

5 return x  

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'tuple'  

你可以通過(guò)將多個(gè)異常類型寫成元組的方式同事捕獲多個(gè)異常(小括號(hào)是必不可少的):

def attempt_float(x):  

try:  

    return float(x)  

except (TypeError, ValueError):  

    return x  

某些情況下,你可能想要處理一個(gè)異常,但是你希望一部分代碼無(wú)論try代碼塊是否報(bào)錯(cuò)都要執(zhí)行。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的,使用finally關(guān)鍵字:

f = open(path, 'w')  

try:  

    write_to_file(f)  

finally:  

    f.close()  

這樣,我們可以讓f在程序結(jié)束后總是關(guān)閉。類似的,你可以使用else來(lái)執(zhí)行當(dāng)try代碼塊成功執(zhí)行時(shí)才會(huì)執(zhí)行的代碼:

f = open(path, 'w')  

try:  

    write_to_file(f)  

except:  

    print('Failed')  

else:  

    print('Succeeded')  

finally:  

    f.close()  

IPython中的異常

如果當(dāng)你正在%run一個(gè)腳本或執(zhí)行任何語(yǔ)句報(bào)錯(cuò)時(shí),IPython將會(huì)默認(rèn)打印出完整的調(diào)用堆棧跟蹤(報(bào)錯(cuò)追溯),會(huì)將堆棧中每個(gè)錯(cuò)誤點(diǎn)附近的幾行上下文代碼打印出:

In [10]: %run examples/ipython_bug.py  

---------------------------------------------------------------------------  

AssertionError Traceback (most recent call last)  

/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in <module>()  

13 throws_an_exception()  

14  

---> 15 calling_things()  

/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in calling_things()  

11 def calling_things():  

12 works_fine()  

---> 13 throws_an_exception()  

14  

15 calling_things()  

/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in throws_an_exception()  

7 a = 5  

8 b = 6  

----> 9 assert(a + b == 10)  

10  

11 def calling_things():  

AssertionError:  

比標(biāo)準(zhǔn)Python解釋器提供更多額外的上下文是IPython的一大進(jìn)步(標(biāo)準(zhǔn)Python解釋器不提供任何額外的上下文)。你可以使用%xmode命令來(lái)控制上下文的數(shù)量,可以從Plain(普通)模式(與標(biāo)準(zhǔn)Python解釋器一致)切換到Verbose(復(fù)雜)模式(可以顯示函數(shù)的參數(shù)值以及更多有用信息)。

關(guān)于作者:韋斯·麥金尼(Wes McKinney)是流行的Python開源數(shù)據(jù)分析庫(kù)pandas的創(chuàng)始人。他是一名活躍的演講者,也是Python數(shù)據(jù)社區(qū)和Apache軟件基金會(huì)的Python/C++開源開發(fā)者。目前他在紐約從事軟件架構(gòu)師工作。

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