Функции в питоне 3: Функции в Python 3 для начинающих:def и аргументы — Необязательные параметры и выход (return)

product, combinations, permutations, groupby и других

Стандартная библиотека функций языка Python дает возможность программисту создавать определенные последовательности объектов и всячески ими манипулировать. При помощи простых итераций, действующих в цикле, можно наполнять массивы неким содержимым, а пользуясь генераторами списков – задавать более сложные условия для их формирования. Подключаемый модуль itertools позволяет расширить данный функционал.

Данное расширение является сборником полезных итераторов, повышающих эффективность работы с циклами и генераторами последовательностей объектов. Это достигается за счет лучшего управления памятью в программе, быстрого выполнения подключаемых функций, а также сокращения и упрощения кода. Готовые методы, реализованные в данной библиотеке, принимают различные параметры для управления генератором последовательности, чтобы вернуть вызывающей подпрограмме необходимый набор объектов.

В этой статье рассматривается модуль itertools, присутствующий в 3-ей версии языка Python, хотя он также доступен и для Python 2.

Можно так же подключить модуль itertools в Python просто записав в начале программы import itertools *. При таком подключении необходимо будет обращаться к той же функции product следующим образом: itertools.product( [аргументы функции] ).

Бесконечная итерация

На сегодняшний день существует три функции-итератора, действие которых не прерывается автоматически.

К ним относятся методы:

С помощью этих методов можно генерировать объекты или совершать определенные действия неограниченное количество раз. Это значит, что программисту потребуется самостоятельно прервать созданный цикл.

count

Данный метод создает равномерно распределенную последовательность, генерируя объекты при помощи одного или двух параметров пользователя. Первым аргументом здесь является стартовое значение набора данных, а вторым (необязательным) – длина постоянного шага. Следующий пример демонстрирует работу этого метода в небольшом цикле.

from itertools import count
for i in count(0, 2):
    if i >= 10:
        break
    else:
        print(i)

0
2
4
6
8

Как видно из результатов выполнения программы, цикл for работает с функцией count, которая в свою очередь получает стартовое значение последовательности 0 и длину шага 2. Переменная под названием i является временным хранилищем для каждого нового числа. В теле цикла используется конструкция if, ограничивающая действие генератора значением 10. Если в текущей итерации i меньше или равно 10, цикл прерывается при помощи break.

cycle

Следующий итератор позволяет создать бесконечный цикл, поочередно выводящий некие символы или числа. В качестве аргумента в данном случае выступает объект либо некий набор объектов, которые можно перечислить один за другим. Код, приведенный ниже, показывает работу функции cycle со строкой DOG в цикле for.

from itertools import cycle
count = 1
for i in cycle('DOG'):
    if count > 5:
        break
    print(i)
    count += 1

D
O
G
D
O

Таким образом, результатом работы программы становится поочередный вывод символов строки, которая является аргументом метода cycle. Поскольку данный итератор также не имеет автоматических ограничений на число новых объектов, стоит воспользоваться счетчиком для его остановки. С помощью переменной count, увеличивающей свое значение на 1 за каждый шаг цикла, эта задача решается довольно просто.

repeat

Последний из подобных итераторов осуществляет повторение объекта, который был передан в качестве первого параметра в метод. Вторым аргументом является количество идентичных элементов в создаваемой последовательности. Следующий пример показывает заполнение списка с именем data при помощи генератора с циклом for. В роли объекта здесь выступает строка DOG, которую добавляют в последовательность ровно 3 раза.

from itertools import repeat
data = [i for i in repeat('DOG', 3)]
print(data)

['DOG', 'DOG', 'DOG']

Результаты работы программы отображаются благодаря методу print, получающему готовый список data для вывода на экран. На месте первого параметра функции repeat может стоять не только строка, но и число, символ, а также другой список с любыми данными.

Комбинация значений

В данный момент имеется всего четыре функции-итератора, позволяющие комбинировать различные значения, меняя местами их составляющие. К их числу относятся такие методы как:

• combinations;
• combinations_with_replacement;
• permutations;
• product.

combinations

Первая функция по комбинированию отдельных элементов последовательности принимает два аргумента, как и все последующие. Первый позволяет задать определенный объект, а второй – количество значений, которые будут присутствовать в каждом новом отрезке. В данном примере демонстрируется работа в Python функции combinations библиотеки itertools при создании списка.

from itertools import combinations
data = list(combinations('DOG', 2))
print(data)

[('D', 'O'), ('D', 'G'), ('O', 'G')]

Как видно из кода, метод получает строку DOG, которая впоследствии раскладывается на отдельные символы. Далее происходит группировка по 2 буквы так, чтобы каждая новая выборка отличалась от всех существующих. Функция print выводит полученный список data на экран, отображая все сформированные пары символов D, O, G.

combinations_with_replacement

Более продвинутая вариация предыдущего итератора предоставляет программе возможность делать выборку из отдельных элементов с учетом их порядка. В следующем образце кода показано использование combinations_with_replacement с уже известными аргументами.

from itertools import combinations_with_replacement
for i in combinations_with_replacement('DOG', 2):
print(''.join(i))

DD
DO
DG
OO
OG
GG

В результате работы программы, на экране отобразилось несколько групп элементов, не повторяющих порядок друг друга. При этом вполне могут использоваться одинаковые объекты, если их общее расположение не совпадает с предыдущими выборками.

permutations

Работа функции permutations модуля itertools в Python похожа на комбинацию со сменой порядка. Однако в ней не допускается размещение идентичных элементов в одной группе. Ниже приведен код, демонстрирующий поведение и результат выполнения этого метода в цикле for.

from itertools import permutations
for i in permutations('DOG', 2):
    print(''.join(i))

DO
DG
OD
OG
GD
GO

На выходе программа отображает несколько пар значений, так как в качестве второго аргумента функция получила 2. Важно заметить, что каждая новая выборка отличается от всех предыдущих только порядком, а общая последовательность может включать в себя группы, состоящие из одних и тех же значений, просто сменивших расположение.

product

Последний из комбинационных итераторов получает в качестве параметра массив данных, состоящий из нескольких групп значений. Функция product библиотеки itertools в Python 3 позволяет получить из введенной последовательности чисел или символов новую совокупность групп во всех возможных вариациях. Следующий пример показывает исполнение этого метода.

from itertools import product
data = list(product((0, 1), (2, 3)))
print(data)

[(0, 2), (0, 3), (1, 2), (1, 3)]

Таким образом, получается новая последовательность data, вмещающая в себя все возможные комбинации значений, полученных из начального списка. Как и в других примерах, функция print выводит все ее содержимое на экран.

Фильтрация последовательности

Для управления данными в списке или любой другой последовательности значений также используются инструменты фильтрации.

• filterfalse;
• dropwhile;
• takewhile;
• compress.

filterfalse

Для создания нового списка из уже имеющейся последовательности объектов можно применять метод фильтрации filterfalse. В качестве первого аргумента здесь выступает проверочная функция, возвращающая булево значение True или False. Вторым параметром является список неких объектов, над которыми нужно провести фильтрацию, воспользовавшись результатом выполнения проверочной функции.

from itertools import filterfalse
data = list(filterfalse(lambda i: i == 0, [1, 2, 3, 0, 4, 5, 1]))
print(data)

[1, 2, 3, 4, 5, 1]

Как можно увидеть из примера, в лямбда-функции осуществляется проверка на равность нулю. Элементы последовательности, для которых такая проверка возвращает False, заносятся в новый список, после чего выдаются на экран.

dropwhile

Следующая функция работает несколько иным образом, хотя используется та же схема. Итератор dropwhile проверяет булево значение, возвращаемое в качестве первого параметра для каждого элемента последовательности, и в том случае, если он равен False, записывает его в новый список, а также все, что идет после.

from itertools import dropwhile
data = list(dropwhile(lambda i: i != 0, [1, 2, 3, 0, 4, 5, 1]))
print(data)

[0, 4, 5, 1]

В данном примере показано, что при помощи лямбда-функции выполняется проверка на неравенство нулю. После того как в последовательности найден 0, все последующие числовые значения сохраняются в новый список.

takewhile

Совершенно противоположным образом работает итератор takewhile, записывая в массив только те элементы, которые шли до возврата проверочной функцией значения False. Следующий пример демонстрирует работу данного метода.

from itertools import takewhile
data = list(takewhile(lambda i: i != 0, [1, 2, 3, 0, 4, 5, 1]))
print(data)

[1, 2, 3]

Как можно заметить, результирующий список получил значения, которые шли до 0.

compress

Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности, просто передав ей булевы значения. Для этого используется метод compress, получающий в следующем примере строку и набор из True и False для каждого ее символа.

from itertools import compress
data = list(compress('DOG', [True, False, True]))
print(data)

['D', 'G']

В результате получается список, в котором присутствуют только элементы, отмеченные ранее как True. Символ O был удален, так как ему соответствовал False.

Прочие итераторы

Несмотря на то, что существуют инструменты библиотеки itertools, не вошедшие ни в один из описанных ранее разделов, их применение иногда также бывает очень полезным для решения многих довольно специфических задач. Часто они становятся актуальны в паре с другими итераторами. Далее будут описаны такие методы как:

• chain;
• chain.from_iterable
• starmap
• accumulate;
• islice;
• izip;
• tee;
• groupby.  

chain

Функция chain выполняет объединение списков, как это показано в следующем примере для data1 и data2. Итоговый массив содержит все элементы данных последовательностей.

from itertools import chain
data1 = ['D', 'O', 'G']
data2 = [0, 1, 2, 3, 4]
data = list(chain(data1, data2))
print(data)

['D', 'O', 'G', 0, 1, 2, 3, 4]

chain.from_iterable

Работает аналогично chain. Также выполняется объединение списков. Отличие заключается в том, что аргумент только один – вложенный список со списками, которые надо объединить.

from itertools import chain
data = [['D', 'O', 'G'], [0, 1, 2, 3, 4]]
data2 = [0, 1, 2, 3, 4]
data = list(chain.from_iterable(data))
print(data)

['D', 'O', 'G', 0, 1, 2, 3, 4]

starmap

Первый аргумент – это функция. Второй аргумент – это с писок параметров, подаваемых на функцию. В качестве примера была взята стандартная функция pow, которая позволяет возводить число в степень.

from itertools import starmap
for i in starmap(pow, [(1, 2), (2, 2), (3, 2)]):
    print(i)

1
4
9

accumulate

Данная функция модуля itertools — accumulate высчитывает сумму предыдущих элементов и добавляет текущий к ней. Вот пример:

from itertools import accumulate
data = list(accumulate([1,2,3,4]))
print(data)

[1, 3, 6, 10]

Видно из кода, что первый полученный элемент равен первому заданному значению. Второй – это сумма предыдущего результата со вторым заданным значением. И так далее.

islice

Итератор islice позволяет ограничить заполнение списка новыми элементами, если ввести в качестве параметра желаемое количество объектов. Данный пример показывает совместную работу методов count и islice для создания 5 чисел, начиная с 0 и с шагом 2.

from itertools import islice
from itertools import count
for i in islice(count(0, 2), 5):
    print(i)

0
2
4
6
8

zip_longest

Функция zip_longest требуется в тех случаях, когда необходимо произвести спаривание отдельных элементов последовательности. Параметр fillvalue позволяет обозначить объект, которым будут заполнятся недостающие ячейки списка.

from itertools import zip_longest
for i in zip_longest('DOG', [0, 1, 2, 3], fillvalue = ' '):
    print (i)

('D', 0)
('O', 1)
('G', 2)
(' ', 3)

tee

Метод tee используется для генерации собственных итераторов на основе итерируемой последовательности объектов. В примере показано создание итераторов i1 и i2.

from itertools import tee
data = 'DOG'
i1, i2 = tee(data)
for i in i1:
    print(i)
for i in i2:
    print(i)

D
O
G
D
O
G

groupby

Последняя функция в этом разделе называется groupby и применяется для группировки объектов списка по общим значениям. Приведенный код показывает форматированную выдачу данных массива animals. Как видно из примера, метод itertools groupby принимает в качестве первого аргумента сам список, в то время как на месте второго стоит лямбда-функция.

from itertools import groupby
animals = [('CAT', 'TOM'), ('MOUSE', 'JARRY')]
for key, group in groupby(animals, lambda kind: kind[0]):
    for kind, name in group:
        print('{name} is a {kind}'.format(name = name, kind = kind))

TOM is a CAT
JARRY is a MOUSE

Резюме

Таким образом, в данной статье были описаны все методы, включенные в состав пакета itertools. Следующая таблица отображает краткую сводку по всем пройденным функциям, включая в себя особенности их вызова и назначение.

Название	Назначение
count	Итерация с заданным шагом без ограничений
cycle	Итерация с повторением без ограничений
repeat	Итерация с повторением заданное количество раз
combinations	Комбинация всех возможных значений без повторяющихся элементов
combinations_with_replacement	Комбинация всех возможных значений с повторяющимися элементами
permutations	Комбинация с перестановкой всех возможных значений
product	Комбинация, полученная из всех возможных значений вложенных списков
filterfalse	Все элементы, для которых функция возвращает ложь
dropwhile	Все элементы, начиная с того, для которого функция вернет ложь
takewhile	Все элементы, до тех пор, пока функция не вернет истину
compress	Удаление элементов, для которых было передано значение ложь
chain	Поочередное объединение списков при помощи итераторов
chain. from_terable	Аналогично chain, но аргумент – список, в который вложены объединяемые списки.
islice	Получение среза, благодаря указанному количеству элементов
zip_longest	Объединение нескольких итераций с повышением размера до максимального
tee	Создание кортежа из нескольких готовых итераторов
groupby	Группировка элементов последовательности по некоторым ключевым значениям
accumulate	Каждый элемент результирующей последовательности равен сумме текущего и всех предыдущих исходной последовательности
starmap	В заданную функцию передает список подставляемых аргументов

Заключение

Библиотека itertools содержит массу полезных методов. Они помогают генерировать списки, а также любые другие последовательности значений с определенными условиями. Пользуясь ее возможностями, можно заполнять наборы данных числами с итерацией, комбинировать символы строк и фильтровать элементы массива по признакам. В данной статье описаны все методы библиотеки itertools, содержащиеся в официальной документации Python 3. Для большей наглядности приведены подробные примеры использования функций.

что, зачем и почему? CODE BLOG

Добрый день, уважаемые читатели. Python всегда славился своим удобством по отношению к пользователю, это не для кого не секрет.
Лично мне всегда нравились «магические» методы — если по простому, то это методы, которые вызываются неявно во время вызова функций или выполнения различных операций.

В этой статье мы создадим класса n-мерного вектора, который будет использовать магические методы, которые согласуются с логикой операций над векторами.

Подпишись на группу Вконтакте и Телеграм-канал. Там еще больше полезного контента для программистов.
А на YouTube-канале ты найдешь обучающие видео по программированию. Подписывайся!

Инициализация

Инициализация экземпляра класса осуществляется с помощью передачи аргументов в скобки, а обрабатывает эти параметры магический метод __init__(). Объявим класс Vector и определим там этот метод:

class Vector(object):
    def init(self, *args):   
        if isinstance(args[0], int) or isinstance(args[0], float):
            self.__values = tuple(args)
        else:
            if len(args) != 1:
                 raise ValueError('...')

        self.__values = tuple(args[0])

    self.shape = len(self.__values)

В описании ValueError указано троеточие лишь из-за того, что полное описание ошибки не влезет в блок кода. В конце статьи будет оставлена ссылка на исходник, где будет присутствовать полное описание ошибок.

Такое объявление конструктора класса даёт нам возможность создать экземпляр класса двумя способами:

v = Vector(1, 2, 3)
v = Vector([1, 2, 3])

Поле shape создано для имитации интерфейса NumPy, где это поле присутствует у каждого экземпляра класса numpy.ndarray.

Использование встроенных функций

Теперь реализуем несколько магических методов, которые используют встроенные функции.
Первый из них __len__(), который использует функция len— вызов len(obj) эквивалентно конструкции obj.__len__().

def __len__(self):
    return self.shape

Протестируем эту возможность:

>>> v.shape, len(v)
(3, 3)

Далее мы будем вычислять модуль вектора, то есть его длину. Формулу длины вектора приводить не буду, её и так все знают. Функция abs() (название от англ. absolute) использует магический метод __abs__(). Объявим этот метод в нашем классе:

def __abs__(self):
    return sum(self**2)**0.5

>>> abs(v)
3.7416573867739413

Функция sum() в качестве аргумента принимает итерируемый объект. Реализация итерации по объекту возможна с помощью метода __iter__().

def __iter__(self):
    return iter(self.__values)

Пример использования:

for el in v:
    print(el)

1
2
3

Теперь реализуем методы конвертации в строку и метод, отвечающий за представление объекта в интерпретаторе.
Первый из них — __str__(), второй — __repr__ ().

def __str__(self) -> str:
    return '<' + ', '.join([str(v) for v in self]) + '>'


def __repr__(self) -> str:
    return 'Vector(' + self.__str__() + ')'

Чтобы протестировать эти методы, воспользуемся функцией print() и интерпретатором Python.

>>> print(v)
<1, 2, 3>
>>> v
Vector(<1, 2, 3>)

Математические магические методы

Теперь мы займемся перегрузкой операторов — сделаем так, чтобы операторы +, -, /, * и т.д. могли использовать наш класс в качестве операнда.

Наша идея заключается в следующем — если мы складываем (делим и другие различные операции) вектор с числом — мы прибавляем число к каждому элементу вектора и возвращаем новый экземпляр класса Vector, т. е. применяем операцию векторизированно. Если же вторым операндом является другой вектор — проверяем, имеют ли операнды равную длину и выполняем операцию поэлементно.

Концепция перегрузки операторов одинакова, потому я предоставляю список различных методов и соответствующих операций:

• __add__() — v + 1
• __sub__() — v - 1
• __mul__() — v * 1
• __div__() — v / 1
• __mod__() — v % 1
• __floordiv__() — v / / 1
• __divmod__() — divmod(v, 1)
• __pow__() — v ** 1
• __lshift__() — v << 1
• __rshift__() — v >> 1

Это далеко не все магические методы, связанные с математическими операциями, однако этого нам на данный вполне достаточно. Ниже вы можете видеть реализацию всех этих методов:

    def __mul__(self, value):
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([value * coor for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value. shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v1 * v1 for v1, v2 in zip(value, self)])
        else:
            raise TypeError(f'...')
        
        
    def __div__(self, value):
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([coor / value for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v1 / v2 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')
                
                
    def __add__(self, value):
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([coor + value for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(...')
                
            return Vector([v1 + v2 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'. ..')
                
    
    def __sub__(self, value):
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([coor - value for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'Wrong dimension for operand. Expected {self.shape}, got {value.shape}')
                
            return Vector([v1 - v2 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')
                
                
    def __mod__(self, value):
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([coor % value for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'Wrong dimension for operand. Expected {self.shape}, got {value.shape}')
                
            return Vector([v1 % v2 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'. ..')
                
    
    def __floordiv__(self, value):
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([coor // value for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v1 // v2 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')
                
                
    def __divmod__(self, value):
        raise TypeError('This class does not support using with divmod() function.')
        

    def __pow__(self, value):
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([coor ** value for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v1 ** v2 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'. ..')
                
                
    def __lshift__(self, value):
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([coor << value for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v1 << v2 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')


    def __rshift__(self, value):
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([coor >> value for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v1 >> v2 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')

Наш объект не поддерживает метод __divmod__(), т.к. использование функции divmod() не совсем соответствует нашей идеи о возвращении нового экземпляра Vector.

Обратные операции

Также существуют магические методы, отвечающие за обратные операции, к примеру, выражение 1 + v вызывает v.__radd__(1).

Все эти методы объявляются также, как и простые математические методы, только с буквой r в начале по аналогии c __radd__().

Реализуем все эти методы в нашем классе:

    def __rsub__(self, value):
        
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([value - coor for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v2 - v1 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')
 

    def __rpow__(self, value):
        
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([value ** coor for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value. shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v2 ** v1 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')
                

    def __rdiv__(self, value):
        
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([value / coor for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v2 / v1 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')

        
    def __rfloordiv__(self, value):
        
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([value // coor for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v2 // v1 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'. ..')

            
    def __rmod__(self, value):
        
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([value % coor for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v2 % v1 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')

                
    def __rlshift__(self, value):
        
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([value << coor for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v2 << v1 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')
                
                
    def __radd__(self, value):
        return self.__add__(value)
    
    
    def __rmul__(self, value):
        return self. __mul__(value)

                
    def __rrshift__(self, value):
        
        if isinstance(value, int) or isinstance(value, float):
            return Vector([value >> coor for coor in self])
        elif isinstance(value, Vector):
            if value.shape != self.shape:
                raise ValueError(f'...')
                
            return Vector([v2 >> v1 for v1, v2 in zip(self, value)])
        else:
             raise TypeError(f'...')

Теперь протестируем выполнение математических операций с нашим вектором
<1, 2, 3>.

>>> v * 2, 3 * v, v * Vector([1, 2, 3])
(Vector(<2, 4, 6>), Vector(<3, 6, 9>), Vector(<1, 4, 9>))

>>> v + 2, v - 1, 1 - v, 1 + v
(Vector(<3, 4, 5>), Vector(<0, 1, 2>), Vector(<0, -1, -2>), Vector(<2, 3, 4>))

>>> v + Vector([1, 2, 3]), v - Vector([0, 1, 0])
(Vector(<2, 4, 6>), Vector(<1, 1, 3>))

>>> v ** 2, 2 ** v, v ** Vector([1, 2, 3])
(Vector(<1, 4, 9>), Vector(<2, 4, 8>), Vector(<1, 4, 27>))

>>> v << 1, v >> 2, 2 >> v, 1 << v
(Vector(<2, 4, 6>), Vector(<0, 0, 0>), Vector(<1, 0, 0>), Vector(<2, 4, 8>))

Если тестировать все операции, то статья выйдет слишком большой, но главную суть вы уловили. v (True, 1, True)

Заключение

Сегодня мы разобрали множество магических методов, однако это далеко не всё. В ближайшее время выйдет продолжение этой статьи, где будут рассмотрены другие методы, а также альтернативные конструкторы. Также мы добавим функционал, свойственный вектору — к примеру, скалярное произведение с другим вектором.

Ссылка на код класса из статьи вы можете найти здесь.

На этом статья заканчивается. Если вы заинтересованы в математическом анализе, советую прочитать «Производная. Базовые определения и термины«.

А также подписывайтесь на группу ВКонтакте, Telegram и YouTube-канал. Там еще больше полезного и интересного для программистов.

Похожее

функция print и параметр end

Функция print() используется для печати сообщения на экране.  Давайте поподробнее рассмотрим ее и то как с ней можно работать в этой статье!

Начнем с простого примера:

print("Hello world!")
print("Hello world!")
print("I\'m fine!")

a = 10
b = 10.23
c = "Hello"

print(a)
print(b)
print(c)

print("Value of a = ", a)
print("Value of b = ", b)
print("Value of c = ", c)

При выполнении файла в консоли мы должны получить примерно следующий вывод:

Hello world!Hello world!
I'm fine!
10
10. 23
Hello
Value of a =  10
Value of b =  10.23
Value of c =  Hello

Смотрите выходные данные вышеприведенной программы, функция print() заканчивается новой строкой, а результат следующей функции print() — печать новой строки (следующая строка).

Параметр end в print()

end — необязательный параметр в функции print(), и его значением по умолчанию является \n, что означает, что print() по умолчанию заканчивается новой строкой. Мы можем указать любой символ / строку как конечный символ функции print() .

Пример:

print("Hello friends how are you?", end = ' ')
print("I am fine!", end ='#')
print() # prints new line

print("ABC", end='')
print("PQR", end='\n') # ends with a new line

print("This is line 1.", end='[END]\n')
print("This is line 2.", end='[END]\n')
print("This is line 3.", end='[END]\n')

И в консоли мы получим:

Hello friends how are you? I am fine!#
ABCPQR
This is line 1. [END]
This is line 2.[END]
This is line 3.[END]

Как определять функции в Python 3

Как определять функции в Python 3

Введение

В Python есть известные для многих функции:

• функция Python print() выводит объект на печать в терминале;
• int() превращает данные в целое число;
• len() возвращает длину объекта.

В этой статье мы рассмотрим, как определять функции, чтобы их можно было использовать в собственных проектах.

Определение функции

Начнем с превращения в функцию классический «Hello, World!». Создадим в текстовом редакторе новый файл и назовем его hello.py. Затем определим функцию.

Функция определяется с помощью ключевого слова def, за которым следует название и параметры функции в круглых скобках (могут быть пустыми). Строку заканчиваем двоеточием.

В нашем случае определяем функцию с названием hello():

1. hello. py
2. def hello():

Мы создали начальную инструкцию для создания функции.

Теперь добавляем вторую строку, в которой устанавливаем инструкции для функции. В примере мы будем печатать в консоли «Hello, World»!

1. hello.py
2. def hello():
3. print(«Hello, World!»)

Теперь Python строковая функция полностью определена, но если мы запустим программу, ничего не произойдет, так как мы не вызвали ее. Поэтому вызовем функцию с помощью hello():

1. hello.py
2. def hello():
3. print(«Hello, World!»)
4.  
5. hello()

Запускаем программу:

1. python hello.py

Должно получиться следующее:

1. Результат
2.  
3. Hello, World!

Функции могут быть и сложнее, чем hello(). В блоке функции можно использовать циклы for, условные инструкции и другое.

Например, следующая функция использует условную инструкцию для проверки того, содержит ли значение переменной name гласную, а затем применяет цикл for для итерации по буквам.

1. names.py
2.  
3. # Определяем функцию names()
4. def names():
5. # Задаем имя переменной с вводом
6. name = str(input(‘Введите имя: ‘))
7. # Проверить, содержит ли имя гласную
8. if set(‘aeiou’).intersection(name.lower()):
9. print(‘Имя содержит гласную.’)
10. else:
11. print(‘Имя не содержит гласную.’)
12.  
13. # Итерация по имени
14. for letter in name:
15. print(letter)
16.  
17. # Вызываем функцию
18. names()

Python вызов функции names(), которую мы определили, задает условную инструкцию и цикл for. Из этого примера видно, как можно организовать код в пределах функции. Также можно определить условное выражение и цикл for как две отдельные функции.

Работа с параметрами

До сих пор мы рассматривали функции без аргументов. Но в скобках можно определять параметры для функций.
Параметр — это переменная в определении функции, указывающая аргумент, который функция должна принять.

Создадим небольшую программу с параметрами x, y и z. Определим функцию, которая суммирует параметры в различных конфигурациях. Она возвращает их сумму. Затем мы вызовем функцию и передадим в нее числа.

1. add_numbers.py
2. def add_numbers(x, y, z):
3. a = x + y
4. b = x + z
5. c = y + z
6. print(a, b, c)
7.  
8. add_numbers(1, 2, 3)

Мы передали число 1 в параметр x, число 2 в параметр y, и число 3 в параметр z. Эти значения соответствуют каждому параметру в том порядке, в котором они приведены.

Программа выполняет математические вычисления на основе значений параметров:

1. a = 1 + 2
2. b = 1 + 3
3. c = 2 + 3

Функция Python выводит результаты математических расчетов a, b, и c, где a должно равняться 3, b — 4 и c — 5. Запускаем программу:

1. python add_numbers.py
2.  
3. Результат
4. 3 4 5

Когда значения 1, 2 и 3 мы передаем в качестве параметров функции add_numbers(), то получаем ожидаемый результат.

Параметры — это аргументы, которые выступают в качестве переменных в определениях функций. Им можно задать значения при запуске метода для передачи аргументов в функцию.

Именованные аргументы

Кроме вызова параметров по порядку, в вызове функций можно использовать именные аргументы. В них элемент, вызывающий функцию, определяет аргументы по имени параметра.

Применяя именные аргументы, параметры можно задействовать не по порядку, потому что интерпретатор Python будет использовать ключевые слова, соответствующие значениям параметров.

Создадим Python математическую функцию, которая будет отображать информацию о профиле пользователя. Передадим параметры в функцию в виде username (строка) и followers (число).

1. profile.py
2. # Определяем функцию с параметрами
3. def profile_info(username, followers):
4. print(«Имя Username: » + username)
5. print(«Followers: » + str(followers))

В определении функции username и followers находятся в скобках. Блок функции выводит информацию о пользователе в виде строк с применением двух параметров.

Теперь можем вызвать функцию и назначить ей параметры:

1. profile.py
2. def profile_info(username, followers):
3. print(«Имя Username: » + username)
4. print(«Followers: » + str(followers))
5.  
6. # Вызываем функцию с указанными выше параметрами
7. profile_info(«sammyshark», 945)
8.  
9. # Вызываем функцию с именованными аргументами
10. profile_info(username=»AlexAnglerfish», followers=342)

При первом Python вызове функции мы ввели имя пользователя sammyshark и его 945 подписчиков. При втором вызове функции мы использовали именованные аргументы, присваивая значения переменным аргументов.

Запускаем программу:

python profile.py

Результат

Username: sammyshark

Followers: 945

Username: AlexAnglerfish

Followers: 342

В результате получаем имена пользователей и количество их подписчиков.

Из следующего примера видим, что для той же программы, но с другим вызовом, можно менять последовательность параметров:

profile.py

def profile_info(username, followers):

print(«Имя Username: » + username)

print(«Followers: » + str(followers))

# Изменяем последовательность параметров

profile_info(followers=820, username=»cameron-catfish»)

Снова запустив программу, получаем следующее:

Результат

Username: cameron-catfish

Followers: 820

При использовании именованных Python аргументов функции последовательность их передачи при вызове функции не имеет значения.

Значения аргументов по умолчанию

Также можно указать значения по умолчанию для обоих параметров. Создадим значение по умолчанию для параметра followers со значением 1:

1. profile.py
2. def profile_info(username, followers=1):
3. print(«Имя Username: » + username)
4. print(«Followers: » + str(followers))

Теперь можно запустить функцию с параметром username, а число подписчиков по умолчанию будет 1. При желании можно изменить количество пользователей:

1. profile.py
2. def profile_info(username, followers=1):
3. print(«Имя Username: » + username)
4. print(«Followers: » + str(followers))
5.  
6. profile_info(username=»JOctopus»)
7. profile_info(username=»sammyshark», followers=945)

Запустив программу командой python profile.py, получаем следующее:

1. Результат
2.  
3. Username: JOctopus
4. Followers: 1
5. Username: sammyshark
6. Followers: 945

Определяя начальные параметры, не нужно устанавливать значения для каждого аргумента.

Возврат значения

Можно передавать значение аргумента в функцию Python. При этом функция также может возвращать значение с помощью инструкции return, которая завершит выполнение функции и передаст значения к месту ее вызова. Используя return без аргументов, функция будет возвращать None.

До сих пор мы использовали print(), а не return. Создадим программу, которая вместо вывода в терминал будет возвращать переменную.

В новом текстовом файле создадим программу, которая будет возводить в квадрат параметр x и возвращать переменную y. Выполняем вызов, чтобы вывести переменную result после запуска функции square() с аргументом 3:

1. square.py
2. def square(x):
3. y = x ** 2
4. return y
5.  
6. result = square(3)
7. print(result)

Запускаем программу, чтобы увидеть результат:

1. python square.py
2.  
3. Результат
4. 9

В качестве выходных данных получаем число 9, что и является результатом возведения в квадрат числа 3. Рассмотрим действие инструкции return в программе:

1. square.py
2. def square(x):
3. y = x ** 2
4. # return y
5.  
6. result = square(3)
7. print(result)

Снова запускаем программу:

1. python square.py
2.  
3. Результат
4. None

Без return программа не может вернуть значение, поэтому оно равно None.

В следующем примере Python математической функции заменим print() из программы add_numbers.py на инструкцию return:

1. add_numbers.py
2. def add_numbers(x, y, z):
3. a = x + y
4. b = x + z
5. c = y + z
6. return a, b, c
7.  
8. sums = add_numbers(1, 2, 3)
9. print(sums)

Вне функции объявляем переменную sums, которая равна результату действия функции для чисел 1, 2 и 3 из примера, приведенного выше. Затем выводим переменную sums. Снова запускаем программу, теперь уже с инструкцией return:

1. python add_numbers.py
2.  
3. Результат
4.  
5. (3, 4, 5)

На выходе получаем те же числа, что и с использованием инструкции print(). Теперь результат предоставлен в виде кортежа, так как в списке выражений инструкции return имеется запятая.

Функции Python немедленно завершаются, когда встречают инструкцию return, независимо от того, возвращают они значение или нет:

1. return_loop.py
2. def loop_five():
3. for x in range(0, 25):
4. print(x)
5. if x == 5:
6. # Функция останавливается на x == 5
7. return
8. print(«Эта строка не будет выполняться.»)
9.  
10. loop_five()

Инструкция return в цикле for завершает функцию, поэтому строка вне цикла не будет выполняться. При использовании инструкции break был бы завершен только цикл, и выполнялась последняя строка print().

Инструкция return завершает функцию и может возвращать значение в случае применения параметров.

Использование main() в качестве функции

Хотя в Python можно вызывать функцию, которая находится в конце программы, во многих языках программирования (таких как C++ и Java) для выполнения программы требуется функция main. Применение функции main() не обязательно, но поможет организовать логику программы, помещая важные элементы в одну функцию.

Начнем с добавления Python функции main() в уже составленную программу hello.py. Оставляем функцию hello() и определяем функцию main():

1. hello.py
2. def hello():
3. print(«Hello, World!»)
4.  
5. def main():

Применяем инструкцию print(), чтобы знать, что мы находимся в функции main(). Кроме этого вызовем функцию hello() внутри функции main():

1. hello.py
2. def hello():
3. print(«Hello, World!»)
4.  
5. def main():
6. print(«Это главная функция»)
7. hello()

Ниже вызываем функцию main():

1. hello.py
2. def hello():
3. print(«Hello, World!»)
4.  
5. def main():
6. print(«Это главная функция.»)
7. hello()
8.  
9. main()

Теперь запускаем программу:

1. python hello.py
2.  
3. Получаем следующее:
4. Результат
5. Это главная функция.
6. Hello, World!

Поскольку мы вызвали Python строковую функцию hello() внутри main(), а затем вызвали только функцию main(), то получили текст «Hello, World!» один раз после строки, которая сообщает, что мы находимся в главной функции.

Дальше мы будем работать с несколькими функциями, поэтому рассмотрим область видимости глобальных и локальных переменных. Если определяете переменную в пределах блока функции, то можете использовать переменную только в этой функции. Для применения в разных функциях лучше объявить глобальную переменную.

На языке Python ‘__main__’ — это имя области, в которой будет выполняться код верхнего уровня. Если программа запускается стандартным вводом или с помощью интерактивного запроса, то __name__ устанавливается равным ‘__main__’.

В связи с этим существует соглашение о применении следующей конструкции:

1. if __name__ == ‘__main__’:
2.  
3. # Код для выполнения, когда это главная программа

Так мы получаем возможность использовать программные файлы в качестве:

• главной программы и запускать ту часть, которая следует после инструкции if;
• модуля и не запускать то, что следует после инструкции if.

Любой код, не содержащийся в этой инструкции, будет выполняться после запуска. Если вы используете программный файл в качестве модуля, то код, не являющийся частью этой инструкции, будет выполнен при импорте вторичного файла.

Расширим программу names.py и создадим новый файл more_names.py. Объявим в этой программе глобальную переменную и изменим функцию names() так, чтобы инструкции находились в двух отдельных Python функциях.

Первая функция has_vowel() будет проверять, содержит ли строка name гласную. Вторая функция print_letters() выведет все буквы строки name:

1. more_names.py
2. # Объявляем глобальную переменную name для применения во всех функциях
3. name = str(input(‘Введите имя: ‘))
4.  
5. # Определяем функцию, чтобы проверить, содержит ли имя гласную букву
6. def has_vowel():
7. if set(‘aeiou’).intersection(name.lower()):
8. print(‘Имя содержит гласную.’)
9. else:
10. print(‘Имя не содержит гласную.’)
11.  
12. # Итерация по буквам в строке имени
13. def print_letters():
14. for letter in name:
15. print(letter)

Определим main(), которая содержит вызов Python математических функций has_vowel() и print_letters():

1. more_names.py
2. # Объявить имя глобальной переменной для применения во всех функциях
3. name = str(input(‘Введите имя: ‘))
4.  
5. # Определяем функцию, чтобы проверить, содержит ли имя гласную букву
6. def has_vowel():
7. if set(‘aeiou’).intersection(name.lower()):
8. print(‘Имя содержит гласную.’)
9. else:
10. print(‘Имя не содержит гласную.’)
11.  
12. # Итерация по буквам в строке имени
13. def print_letters():
14. for letter in name:
15. print(letter)
16.  
17. # Определяем основной метод для вызова других функций
18. def main():
19. has_vowel()
20. print_letters()

В конце файла добавляем конструкцию if __name__ == ‘__main__’:. Для запуска всех Python функций вызываем main() после инструкции if.

1. more_names.py
2.  
3. # Объявляем глобальную переменную name для применения во всех функциях
4. name = str(input(‘Введите имя: ‘))
5.  
6. # Определяем функцию, чтобы проверить, содержит ли имя гласную букву
7. def has_vowel():
8. if set(‘aeiou’).intersection(name.lower()):
9. print(‘Имя содержит гласную.’)
10. else:
11. print(‘Имя не содержит гласную.’)
12.  
13. # Итерация по буквам в строке имени
14. def print_letters():
15. for letter in name:
16. print(letter)
17.  
18. # Определяем основной метод для вызова других функций
19. def main():
20. has_vowel()
21. print_letters()
22.  
23. # Выполняем функцию main()
24. if __name__ == ‘__main__’:
25. main()

Запускаем программу:

1. python more_names.py

Программа генерирует тот же результат, что и программа names.py, но код в ней лучше организован, и его можно использовать в виде модуля без изменений.

Если не хотите объявлять Python функцию main(), то можете закончить программу так:

1. more_names.py
2. …
3. if __name__ == ‘__main__’:
4. has_vowel()
5. print_letters()

Применение main() в качестве функции в сочетании с инструкцией if __name__ == ‘__main__’: поможет организовать код в логическом порядке, сделать его модульным и удобным для чтения.

Заключение

Функции — это блоки кода с инструкциями, которые выполняют действия в рамках программы, делают код модульным и дают возможность использовать его многократно.

Перевод статьи “How To Define Functions in Python 3” был подготовлен дружной командой проекта Сайтостроение от А до Я.

— документация Python 3.8.7

Интерпретатор Python имеет ряд встроенных функций и типов, которые всегда доступны. Они перечислены здесь в алфавитном порядке.

Встроенные функции Python

Python имеет набор встроенных функций.

Вложенные функции Python

Что такое вложенная функция?

Функции являются одними из «первоклассных граждан» Python, что означает, что функции находятся на том же уровне, что и другие объекты Python, такие как целые числа, строки, модули и т. Д.Их можно создавать и уничтожать динамически, передавать другим функциям, возвращать как значения и т. Д.

Python поддерживает концепцию «вложенной функции» или «внутренней функции», которая представляет собой просто функцию, определенную внутри другой функции. В остальной части статьи мы будем использовать слова «внутренняя функция» и «вложенная функция» как синонимы.

Существуют различные причины, по которым нужно создать функцию внутри другой функции. Внутренняя функция может получить доступ к переменным в пределах области видимости.В этой статье мы исследуем различные аспекты внутренних функций в Python.

Определение внутренней функции

Чтобы определить внутреннюю функцию в Python, мы просто создаем функцию внутри другой функции, используя ключевое слово Python def . Вот пример:

  def function1 (): # внешняя функция
    print ("Привет из внешней функции")
    def function2 (): # внутренняя функция
        print ("Привет из внутренней функции")
    функция2 ()

функция1 ()
  

Выход

  Привет из внешней функции
Привет из внутренней функции
  

В приведенном выше примере function2 () была определена внутри function1 () , что делает ее внутренней функцией.Чтобы вызвать function2 () , мы должны сначала вызвать function1 () . Затем функция function1 () продолжит и вызовет функцию function2 () , как это было определено внутри нее.

Важно отметить, что внешняя функция должна быть вызвана для выполнения внутренней функции. Если внешняя функция не вызывается, внутренняя функция никогда не будет выполняться. Чтобы продемонстрировать это, измените приведенный выше код на следующий и запустите его:

  def function1 (): # внешняя функция
    print ("Привет из внешней функции")
    def function2 (): # внутренняя функция
        print ("Привет из внутренней функции")
    функция2 ()
  

При выполнении код ничего не вернет!

Вот еще один пример:

  определение числа1 (x):
   def num2 (y):
      вернуть x * y
   return num2
res = число1 (10)

печать (res (5))
  

Выход

  50
  

Код возвращает умножение двух чисел, то есть 10 и 5.Пример показывает, что внутренняя функция может обращаться к переменным, доступным во внешней функции.

До сих пор вы видели, что мы можем получить доступ к переменным внешней функции внутри внутренней функции. Что, если мы попытаемся изменить переменные внешней функции изнутри внутренней? Посмотрим, что получится:

  def function1 (): # внешняя функция
    x = 2 # Переменная, определенная во внешней функции
    def function2 (a): # внутренняя функция
       # Давайте определим новую переменную во внутренней функции
       # вместо изменения значения x внешней функции
        х = 6
        печать (а + х)
    print (x) # для отображения значения x внешней функции
    функция2 (3)

функция1 ()
  

Выход

  2
9
  

Выходные данные показывают, что мы можем отображать значение переменной, определенной во внешней функции из внутренней функции, но не изменять его.Оператор x = 6 помог нам создать новую переменную x внутри внутренней функции function2 () вместо того, чтобы изменять значение переменной x , определенной во внешней функции function1 () .

В следующем разделе мы обсудим основные причины, по которым мы используем внутренние функции в Python.

Зачем нужны внутренние функции?

Инкапсуляция

Функция может быть создана как внутренняя функция, чтобы защитить ее от всего, что происходит вне функции.В этом случае fu

Introduction to Python Functions | 365 Data Science

Итак, вы хотите научиться программировать на Python? Что ж, вы не можете этого сделать, не зная, как работать с функциями Python.

Не беспокойтесь, в этом руководстве мы научим вас, как использовать функции Python и как они могут помочь вам при программировании на Python. Лучший способ обучения — это делать, поэтому давайте создадим нашу первую функцию и посмотрим, как ее можно применить.

Как определить функцию в Python

Чтобы сообщить компьютеру, что вы хотите создать функцию Python, просто напишите def в начале строки. Def не является ни командой, ни функцией. Это ключевое слово . Чтобы указать это, Jupyter автоматически изменит цвет шрифта на зеленый. Затем вы можете ввести имя функции, которую вы будете использовать. (Чтобы узнать, как перемещаться по панели инструментов Jupyter, ознакомьтесь с нашим учебным пособием Панель инструментов Jupyter — пошаговое руководство.)

Например, simple , поскольку мы создадим очень простую функцию. Затем мы можем добавить пару скобок. Технически в этих круглых скобках вы можете поместить параметров функции, если они вам нужны.Нет проблем иметь функцию с нулевыми параметрами. Так обстоит дело с функцией, которую мы создаем прямо сейчас. Чтобы продолжить, не забудьте добавить двоеточие после имени функции.

Поскольку неудобно продолжать на той же строке, когда функция становится длиннее, гораздо лучше выработать привычку размещать инструкции на новой строке с отступом. Хорошая разборчивость — залог хорошего стиля программирования! И меньше споров с людьми, с которыми вы работаете (эти умники…)

Хорошо, давайте посмотрим, что произойдет, когда мы попросим машину напечатать предложение.

Немного, по крайней мере, пока.

Компьютер создал функцию «простая», которая может распечатать «Моя первая функция», но это все. Чтобы применить функцию, мы должны вызвать ее . Мы должны попросить функцию сделать свою работу. Итак, мы получим его результат, когда введем его имя, «простой» и круглые скобки. Видеть?

Отлично! Но давайте сделаем что-нибудь посложнее. В конце концов, функции Python не могут быть такими простыми, верно?

Как создать функцию с параметром

Наша следующая задача — создать функцию Python с параметром.Пусть это будет «плюс десять» с параметром «а», что дает нам сумму «а» и 10 в результате…

Всегда начинайте с ключевого слова def. Затем введите имя функции «плюс десять» и в скобках укажите параметр «а». Последнее, что нужно написать в этой строке, — это знак двоеточия.

Хорошо. Что будет дальше, очень важно. Даже важнее, чем чистить зубы вечером. Шутки в сторону. (Не согласны? Ну, тогда это не менее важно, так что обратите внимание)

Не забудьте, что вернет значение из функции.Если мы посмотрим на функцию, которую мы написали ранее, не было никакого значения, которое нужно было вернуть; он напечатал определенное заявление. Здесь все иначе. Эта функция нам понадобится, чтобы делать за нас конкретные вычисления, а не просто что-то печатать.

Тип:

 возврат + 10 

Это будет тело этой функции.

Теперь давайте вызовем «плюс десять» с аргументом 2, указанным в скобках.

Удивительно! Оно работает. (Мы были очень удивлены, что это сработало!)

Создав функцию, мы можем запускать ее несколько раз, изменяя ее аргумент.Я мог бы запустить «плюс десять» с аргументом 5, и на этот раз ответ будет 15.

Обратите внимание на следующее. Когда мы определяем функцию, мы указываем в скобках параметр. В функции «плюс десять» «а» является параметром. Позже, когда мы вызываем эту функцию, правильнее будет сказать, что мы предоставляем аргумент, а не параметр. Таким образом, мы можем сказать «вызов плюс десять с аргументом 2, вызов плюс десять с аргументом 5».

Люди часто путают print и return и тип ситуаций, когда мы можем их применить .Чтобы лучше понять концепцию, попробуйте представить себе следующее.

Есть аргумент x, который служит входом в функцию, подобную той, что у нас здесь. Функция в данном случае равна x плюс 10. Учитывая, что x является входом, мы можем думать о нем как о значении, которое мы уже знаем, поэтому комбинация x и функции даст нам выходное значение y. Что ж, в программировании возвращает с учетом значения y; он просто говорит машине: «после операций, выполненных функцией f, верните мне значение« y ».«Возврат» играет связь между вторым и третьим этапами процесса. Другими словами, функция может принимать входные данные от одной или нескольких переменных и возвращать один вывод , состоящий из одного или нескольких значений.

Вот почему «return» может использоваться в функции только один раз.

Таким образом, мы можем сказать, что концепция функции почти идеально применима к программированию.

Следует учесть некоторые дополнительные преимущества. Вы также можете присвоить функции более интуитивное имя — «плюс десять» или «сложение 10», и функция Python все равно будет работать правильно.Это признак хорошего дизайна. На листе с тысячей строк кода, если вы вызовете все свои функции Python x1, x2, x3 и так далее, ваши коллеги будут сбиты с толку и совершенно недовольны.

Четкое и краткое наименование функций Python делает ваш программный код легким для понимания, и он будет воспринят как образец хорошего стиля. (Если вы хотите научиться набирать чистый код на любом языке программирования, прочтите нашу статью Как набирать код чисто и идеально организованно.Или, если вы хотите получить мощные всесторонние знания в области программирования Python, обязательно ознакомьтесь с нашим Полным руководством по программированию на Python.)

Другой способ определения функции

Есть еще один способ организовать определение вашей функции. Начните с определения «плюс десять» с аргументом «а» и двоеточием. В следующей строке вместо прямого возврата значения «а» плюс 10 внутри функции может быть создана другая переменная для передачи этого значения.Я буду использовать здесь название «результат». Я присвою ему желаемое значение «а» плюс 10.

Давайте проверим, что мы только что сделали.

Если я выполню код в ячейке, я ничего не получу. Почему? Потому что до этого момента я только объявил переменную «результат» в теле нашей функции.

Естественно, чтобы получить желаемый результат, мне также нужно будет вернуть эту переменную.

Видите? Когда я называю «плюс десять» с аргументом 2, я получаю 12.Все снова в порядке.

«P rint» принимает оператор или, лучше сказать, объект и предоставляет его печатное представление в ячейке вывода.

Он просто делает определенный оператор видимым для программиста. Хорошая причина для этого — когда у вас есть огромное количество кода и вы хотите видеть распечатанные промежуточные шаги вашей программы, чтобы вы могли следовать потоку управления . В противном случае print не повлияет на расчет вывода.

Иными словами, возврат не визуализирует вывод. Он указывает, какую функцию должен вернуть . Важно понимать, что делает каждое из двух ключевых слов. Это очень поможет вам при работе с функциями Python.

Следующее может быть полезным.

Пусть эта же функция также распечатает оператор «результат». Если мы запишем только «вернуть результат», а затем «вернуть результат», что мы получим, когда вызовем функцию? Просто первый объект, который нужно вернуть — утверждение «результат».

Если вместо этого мы напечатаем этот оператор, а затем вернем «результат», мы получим то, что хотели: оператор «результат» и результат вычисления — 12. (Если вы хотите изучить элегантный способ добавив оператор с ключевым словом elif , ознакомьтесь с нашим руководством Что такое Elif в Python.)

Это было показать вам, что мы можем вернуть только один результат из функции.

Как использовать функцию в другой функции

Не секрет, что у нас может быть функция внутри функции (что гораздо полезнее, чем картинка внутри картинки).Например, давайте определим функцию под названием «заработная плата», которая рассчитывает вашу дневную заработную плату. Допустим, вы используете рабочих часов в качестве параметра, и вам платят 25 долларов за час.

Обратите внимание, мне технически не нужна команда печати здесь.

Я мог бы потом распечатать зарплату, но мне это и не нужно. Итак, я продолжу так, просто вернет нужное мне значение.

Когда вы преуспеете в течение дня, ваш босс будет очень рад выплатить бонус в размере 50 долларов, добавленных к вашей зарплате (ну, по крайней мере, он говорит, что счастлив…).Поэтому я определю для вас функцию «с бонусом» . И в качестве параметра я снова буду использовать рабочих часов . Но на этот раз у нас будет два аргумента, определяющих эту функцию — ваша заработная плата (которая является функцией количества отработанных часов, и дополнительные 50 долларов, которые вам будут заплачены, когда ваш босс решит, что вы заслуживаете премии.

 доб_10 (110) 

  от оператора import truediv, floordiv
assert truediv (10, 8) == 1.25 # эквивалентно `/` в Python 3
assert floordiv (10, 8) == 1 # эквивалентно `//`
  

  # должен быть первым оператором в модуле
из __future__ импортного подразделения