В результате lambda–выражения получается безымянный объект–функция, которая затем используется, например, для того, чтобы связать с ней некоторое имя. Однако, как правило, определяемые lambda–выражением функции, применяются в качестве параметров функций.
В языке Python функция может возвратить только одно значение, которое может быть кортежем. В следующем примере видно, как стандартная функция divmod возвращает частное и остаток от деления двух чисел:
Листинг
def bin(n):
«"«Цифры двоичного представления натурального числа """
digits = []
while n > 0:
n, d = divmod(n, 2)
digits = [d] + digits
return digits
print bin(69)
Примечание:
Важно понять, что за именем функции стоит объект. Этот объект можно связать с другим именем:
def add(x, y):
return x + y
addition = add # теперь addition и add — разные имена одного и того же объекта
Пример, в котором в качестве значения по умолчанию аргумента функции используется изменчивый объект (список). Этот объект — один и тот же для всех вызовов функций, что может привести к казусам:
Листинг
def mylist(val, lst=[]):
lst.append(val)
return lst
print mylist(1),
print mylist(2)
Вместо ожидаемого [1] [2] получается [1] [1, 2], так как добавляются элементы к «значению по умолчанию».
Правильный вариант решения будет, например, таким:
Листинг
def mylist(val, lst=None):
lst = lst or []
lst.append(val)
return lst
Конечно, приведенная выше форма может использоваться для хранения в функции некоторого состояния между ее вызовами, однако, практически всегда вместо функции с таким побочным эффектом лучше написать класс и использовать его экземпляр.
Рекурсия
В некоторых случаях описание функции элегантнее всего выглядит с применением вызова этой же функции. Такой прием, когда функция вызывает саму себя, называется рекурсией. В функциональных языках рекурсия обычно используется много чаще, чем итерация (циклы).
В следующем примере переписывается функция bin в рекурсивном варианте:
Листинг
def bin(n):
«"«Цифры двоичного представления натурального числа """
if n == 0:
return []
n, d = divmod(n, 2)
return bin(n) + [d]
print bin(69)
Здесь видно, что цикл while больше не используется, а вместо него появилось условие окончания рекурсии: условие, при выполнении которого функция не вызывает себя.
Конечно, в погоне за красивым рекурсивным решением не следует упускать из виду эффективность реализации. В частности, пример реализации функции для вычисления n–го числа Фибоначчи это демонстрирует:
Листинг
def Fib(n):
if n < 2:
return n
else:
return Fib(n–1) + Fib(n–2)
В данном случае количество рекурсивных вызовов растет экспоненциально от числа n, что совсем не соответствует временной сложности решаемой задачи.
В качестве упражнения предлагается написать итеративный и рекурсивный варианты этой функции, которые бы требовали линейного времени для вычисления результата.
Предупреждение:
При работе с рекурсивными функциями можно легко превысить глубину допустимой в Python рекурсии. Для настройки глубины рекурсии следует использовать функцию setrecursionlimit(N) из модуля sys, установив требуемое значение N.
Функции как параметры и результат
Как уже не раз говорилось, функции являются такими же объектами Python как числа, строки или списки. Это означает, что их можно передавать в качестве параметров функций или возвращать из функций.
Функции, принимающие в качестве аргументов или возвращающие другие функции в результате, называют функциями высшего порядка. В Python функции высшего порядка применяются программистами достаточно часто. В большинстве случаев таким образом строится механизм обратных вызовов (callbacks), но встречаются и другие варианты. Например, алгоритм поиска может вызывать переданную ему функцию для каждого найденного объекта.
Функция apply
Функция apply применяет функцию, переданную в качестве первого аргумента, к параметрам, которые переданы вторым и третьим аргументом. Эта функция в Python устарела, так как вызвать функцию можно с помощью обычного синтаксиса вызова функции. Позиционные и именованные параметры можно передать с использованием звездочек:
Листинг
>>> lst = [1, 2, 3]
>>> dct = {'a': 4, 'b': 5}
>>> apply(max, lst)
3
>>> max(*lst)
3
>>> apply(dict, [], dct)
{'a': 4, 'b': 5}
>>> dict(**dct)
{'a': 4, 'b': 5}
Обработка последовательностей
Многие алгоритмы сводятся к обработке массивов данных и получению новых массивов данных в результате. Среди встроенных функций Python есть несколько для работы с последовательностями.
Под последовательностью в Python понимается любой тип данных, который поддерживает интерфейс последовательности (это несколько специальных методов, реализующих операции над последовательностями, которые в данном курсе обсуждаться не будут).
Следует заметить, что тип, основной задачей которого является хранение, манипулирование и обеспечение доступа к самостоятельным данным называется контейнерным типом или просто контейнером. Примеры контейнеров в Python — списки, кортежи, словари.
Функции range и xrange
