python学习（三）：函数进阶

本篇博客主要介绍了

函数参数的使用
高阶函数介绍
高阶函数使用

内容整理和修改自骆昊老师的github_python100天教学。

一、函数参数

函数是绝大多数编程语言中都支持的一个代码的"构建块"，但是Python中的函数与其他语言中的函数还是有很多不太相同的地方，其中一个显著的区别就是Python对函数参数的处理。在Python中，函数的参数可以有默认值，也支持使用可变参数，所以Python并不需要像其他语言一样支持函数的重载，因为我们在定义一个函数的时候可以让它有多种不同的使用方式。

1.1 参数默认

在函数定义的时候我们可以给参数提供一个默认值，这样我们在不提供给定参数的时候可以使用默认参数进行函数运算。

def add(a=0, b=0, c=0):
    """三个数相加求和"""
    return a + b + c


# 调用add函数，没有传入参数，那么a、b、c都使用默认值0
print(add())         # 0
# 调用add函数，传入一个参数，那么该参数赋值给变量a, 变量b和c使用默认值0
print(add(1))        # 1
# 调用add函数，传入两个参数，1和2分别赋值给变量a和b，变量c使用默认值0
print(add(1, 2))     # 3
# 调用add函数，传入三个参数，分别赋值给a、b、c三个变量
print(add(1, 2, 3))  # 6
# 传递参数时可以不按照设定的顺序进行传递，但是要用“参数名=参数值”的形式
print(add(c=50, a=100, b=200))    # 350

注意：带默认值的参数必须放在不带默认值的参数之后，否则将产生SyntaxError错误，错误消息是：non-default argument follows default argument，翻译成中文的意思是“没有默认值的参数放在了带默认值的参数后面”。

1.2 可变参数

接下来，我们还可以实现一个对任意多个数求和的add函数，因为Python语言中的函数可以通过星号表达式语法来支持可变参数。所谓可变参数指的是在调用函数时，可以向函数传入0个或任意多个参数。将来我们以团队协作的方式开发商业项目时，很有可能要设计函数给其他人使用，但有的时候我们并不知道函数的调用者会向该函数传入多少个参数，这个时候可变参数就可以派上用场。下面的代码演示了用可变参数实现对任意多个数求和的add函数。


# 用星号表达式来表示args可以接收0个或任意多个参数
def add(*args):
    total = 0
    # 可变参数可以放在for循环中取出每个参数的值
    for val in args:
        if type(val) in (int, float):
            total += val
    return total


# 在调用add函数时可以传入0个或任意多个参数
print(add())
print(add(1))
print(add(1, 2))
print(add(1, 2, 3))
print(add(1, 3, 5, 7, 9))

1.3 关键字参数

下面是一个判断传入的三条边长能否构成三角形的函数，在调用函数传入参数时，我们可以指定参数名，也可以不指定参数名，代码如下所示。

def is_triangle(a, b, c):
    print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}')
    return a + b > c and b + c > a and a + c > b


# 调用函数传入参数不指定参数名按位置对号入座
print(is_triangle(1, 2, 3))
# 调用函数通过“参数名=参数值”的形式按顺序传入参数
print(is_triangle(a=1, b=2, c=3))
# 调用函数通过“参数名=参数值”的形式不按顺序传入参数
print(is_triangle(c=3, a=1, b=2))

在没有特殊处理的情况下，函数的参数都是位置参数，也就意味着传入参数的时候对号入座即可，如上面代码的第7行所示，传入的参数值1、2、3会依次赋值给参数a、b、c。当然，也可以通过参数名=参数值的方式传入函数所需的参数，因为指定了参数名，传入参数的顺序可以进行调整，如上面代码的第9行和第11行所示。

1.3.1 命名关键字参数

调用函数时，如果希望函数的调用者必须以参数名=参数值的方式传参，可以用命名关键字参数（keyword-only argument）取代位置参数。所谓命名关键字参数，是在函数的参数列表中，写在*之后的参数，代码如下所示。

def is_triangle(*, a, b, c):
    print(f'a = {a}, b = {b}, c = {c}')
    return a + b > c and b + c > a and a + c > b


# TypeError: is_triangle() takes 0 positional arguments but 3 were given
# print(is_triangle(3, 4, 5))
# 传参时必须使用“参数名=参数值”的方式，位置不重要
print(is_triangle(a=3, b=4, c=5))
print(is_triangle(c=5, b=4, a=3))

注意：上面的is_triangle函数，参数列表中的*是一个分隔符，*前面的参数都是位置参数，而*后面的参数就是命名关键字参数。

1.3.2 可变参数和关键字参数

我们之前讲过在函数的参数列表中可以使用可变参数*args来接收任意数量的参数，但是我们需要看看，*args是否能够接收带参数名的参数。

def calc(*args):
    result = 0
    for arg in args:
        if type(arg) in (int, float):
            result += arg
    return result


print(calc(a=1, b=2, c=3))

执行上面的代码会引发TypeError错误，错误消息为calc() got an unexpected keyword argument 'a'，由此可见，*args并不能处理带参数名的参数。我们在设计函数时，如果既不知道调用者会传入的参数个数，也不知道调用者会不会指定参数名，那么同时使用可变参数和关键字参数。关键字参数会将传入的带参数名的参数组装成一个字典，参数名就是字典中键值对的键，而参数值就是字典中键值对的值，代码如下所示。

def calc(*args, **kwargs):
    result = 0
    for arg in args:
        if type(arg) in (int, float):
            result += arg
    for value in kwargs.values():
        if type(value) in (int, float):
            result += value
    return result


print(calc())                  # 0
print(calc(1, 2, 3))           # 6
print(calc(a=1, b=2, c=3))     # 6
print(calc(1, 2, c=3, d=4))    # 10

提示：不带参数名的参数（位置参数）必须出现在带参数名的参数（关键字参数）之前，否则将会引发异常。例如，执行calc(1, 2, c=3, d=4, 5)将会引发SyntaxError错误，错误消息为positional argument follows keyword argument，翻译成中文意思是“位置参数出现在关键字参数之后”。

二、高阶函数介绍

在面向对象的世界中，一切皆为对象，所以类和函数也是对象。函数的参数和返回值可以是任意类型的对象，这就意味着函数本身也可以作为函数的参数或返回值，这就是所谓的高阶函数。

如果我们希望上面的calc函数不仅仅可以做多个参数求和，还可以做多个参数求乘积甚至更多的二元运算，我们就可以使用高阶函数的方式来改写上面的代码，将加法运算从函数中移除掉，具体的做法如下所示。

def calc(*args, init_value, op, **kwargs):
    result = init_value
    for arg in args:
        if type(arg) in (int, float):
            result = op(result, arg)
    for value in kwargs.values():
        if type(value) in (int, float):
            result = op(result, value)
    return result

注意，上面的函数增加了两个参数，其中init_value代表运算的初始值，op代表二元运算函数。经过改造的calc函数不仅仅可以实现多个参数的累加求和，也可以实现多个参数的累乘运算，代码如下所示。

def add(x, y):
    return x + y


def mul(x, y):
    return x * y


print(calc(1, 2, 3, init_value=0, op=add, x=4, y=5))      # 15
print(calc(1, 2, x=3, y=4, z=5, init_value=1, op=mul))    # 120

通过对高阶函数的运用，calc函数不再和加法运算耦合，所以灵活性和通用性会变强，这是一种解耦合的编程技巧，但是最初学者来说可能会稍微有点难以理解。需要注意的是，将函数作为参数和调用函数是有显著的区别的，调用函数需要在函数名后面跟上圆括号，而把函数作为参数时只需要函数名即可。上面的代码也可以不用定义add和mul函数，因为Python标准库中的operator模块提供了代表加法运算的add和代表乘法运算的mul函数，我们直接使用即可，代码如下所示。

import operator

print(calc(1, 2, 3, init_value=0, op=operator.add, x=4, y=5))      # 15
print(calc(1, 2, x=3, y=4, z=5, init_value=1, op=operator.mul))    # 120

Python内置函数中有不少高阶函数，我们前面提到过的filter和map函数就是高阶函数，前者可以实现对序列中元素的过滤，后者可以实现对序列中元素的映射，例如我们要去掉一个整数列表中的奇数，并对所有的偶数求平方得到一个新的列表，就可以直接使用这两个函数来做到，具体的做法是如下所示。

def is_even(num):
    return num % 2 == 0


def square(num):
    return num ** 2


numbers1 = [35, 12, 8, 99, 60, 52]
numbers2 = list(map(square, filter(is_even, numbers1)))
print(numbers2)    # [144, 64, 3600, 2704]

当然，要完成上面代码的功能，也可以使用列表生成式，列表生成式的做法更为简单优雅。

1
2
3

numbers1 = [35, 12, 8, 99, 60, 52]
numbers2 = [num ** 2 for num in numbers1 if num % 2 == 0]
print(numbers2)    # [144, 64, 3600, 2704]

三、常用高阶函数

主要包括map,reduce,filter三个函数

3.1 map()

我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

举例说明，比如我们有一个函数f(x)=$x^2$，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：

            f(x) = x * x

                  │
                  │
  ┌───┬───┬───┬───┼───┬───┬───┬───┐
  │   │   │   │   │   │   │   │   │
  ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼

[ 1   2   3   4   5   6   7   8   9 ]

  │   │   │   │   │   │   │   │   │
  │   │   │   │   │   │   │   │   │
  ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼

[ 1   4   9  16  25  36  49  64  81 ]

现在，我们用Python代码实现：

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

3.2 reduce()

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

1	`reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)`

比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

3.3 filter()

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']

3.4 高阶函数的结合使用

#生成列表所有偶数的平方的新列表
def is_even(num):
    return num % 2 == 0


def square(num):
    return num ** 2


numbers1 = [35, 12, 8, 99, 60, 52]
numbers2 = list(map(square, filter(is_even, numbers1)))
print(numbers2)    # [144, 64, 3600, 2704]

一个str2int的函数表示成：

from functools import reduce

DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return DIGITS[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s))

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