Функция main() для python


Содержание

Python-сообщество

Уведомления

#1 Май 29, 2012 22:54:03

Функция __main__

Что это значит, в гугле внятного ответа не получил, в книге тоже…

#2 Май 29, 2012 23:35:33

Функция __main__

Расскажите, как вы искали?

Запрос ‘python __name__ __main__’ даёт ответ в первых же ссылках.

#3 Май 29, 2012 23:40:35

Функция __main__

Марк Лутц “Изучаем питон 4е изд.” 666 стр.

Ниже демонстрируется специальный прием, позволяющий импортировать
файлы как модули и запускать их как самостоятельные программы. Каждый
модуль обладает встроенным атрибутом name , который устанавливается
интерпретатором следующим образом:
• Если файл запускается как главный файл программы, атрибуту name на
запуске присваивается значение “ main ”.
• Если файл импортируется, атрибуту name присваивается имя модуля,
под которым он будет известен клиенту.
Благодаря этому модуль может проверить собственный атрибут name
и определить, был ли он запущен как самостоятельная программа или
импортирован другим модулем. Например, предположим, что мы создаем файл
модуля с именем гиппге.ру, который экспортирует единственную функцию с именем
tester:

Таким образом, переменная name может играть роль флага, определяющего
режим использования, позволяя программному коду выполнять разные
действия, когда он используется как импортируемая библиотека или как
самостоятельный сценарий. Вы будете встречать этот прием практически во всех
действующих программах на языке Python, с которыми вам предстоит
столкнуться.
Пожалуй, чаще всего проверка атрибута name выполняется в программном
коде для самопроверки модуля. Проще говоря, вы можете добавить в конец
модуля программный код, который будет выполнять проверку экспортируемых
элементов внутри самого модуля, заключив этот код в условную инструкцию,
проверяющую атрибут name . При таком подходе вы можете использовать
файл в других модулях, импортируя его, и тестировать логику работы,
запуская его из командной строки или каким-либо другим способом. На практике
программный код самопроверки в конце файла, заключенный в условную
инструкцию, проверяющую атрибут name , является, пожалуй, самым
распространенным и удобным способом модульного тестирования в языке Python. (В
главе 35 обсуждаются другие часто используемые способы тестирования
программного кода на языке Python — как будет показано, в стандартной
библиотеке существуют модули unittest и doctest, которые реализуют более
совершенные средства тестирования.)
Прием, основанный на проверке атрибута name , также часто используется
при создании файлов, которые могут использоваться и как утилиты
командной строки, и как библиотеки инструментов. Например, предположим, что
вы пишете на языке Python сценарий поиска файлов. Код принесет больше
пользы, если реализовать его в виде функций и добавить проверку атрибута
name для организации вызова этих функций, когда файл запускается как
самостоятельная программа. При таком подходе сценарий может повторно
использоваться в составе других программ.

Если книгу откроешь, там еще написаны примеры и разъяснения.
И попробуй сам что нибудь попридумывай.

Отредактировано buddha (Май 29, 2012 23:42:02)

Функции и их аргументы

В этой статье я планирую рассказать о функциях, именных и анонимных, инструкциях def, return и lambda, обязательных и необязательных аргументах функции, функциях с произвольным числом аргументов.

Именные функции, инструкция def

Функция в python — объект, принимающий аргументы и возвращающий значение. Обычно функция определяется с помощью инструкции def.

Определим простейшую функцию:

Инструкция return говорит, что нужно вернуть значение. В нашем случае функция возвращает сумму x и y.

Теперь мы ее можем вызвать:

Функция может быть любой сложности и возвращать любые объекты (списки, кортежи, и даже функции!):

Функция может и не заканчиваться инструкцией return, при этом функция вернет значение None:

Аргументы функции

Функция может принимать произвольное количество аргументов или не принимать их вовсе. Также распространены функции с произвольным числом аргументов, функции с позиционными и именованными аргументами, обязательными и необязательными.

Функция также может принимать переменное количество позиционных аргументов, тогда перед именем ставится *:

Как видно из примера, args — это кортеж из всех переданных аргументов функции, и с переменной можно работать также, как и с кортежем.

Функция может принимать и произвольное число именованных аргументов, тогда перед именем ставится **:

В переменной kwargs у нас хранится словарь, с которым мы, опять-таки, можем делать все, что нам заблагорассудится.

Анонимные функции, инструкция lambda

Анонимные функции могут содержать лишь одно выражение, но и выполняются они быстрее. Анонимные функции создаются с помощью инструкции lambda. Кроме этого, их не обязательно присваивать переменной, как делали мы инструкцией def func():

lambda функции, в отличие от обычной, не требуется инструкция return, а в остальном, ведет себя точно так же:

Встроенные функции Python: какие нужно знать и на какие не стоит тратить время

В Python существуют десятки встроенных функций и классов, сотни инструментов, входящих в стандартную библиотеку Python, и тысячи сторонних библиотек на PyPI. Держать всё в голове начинающему программисту нереально. В статье расскажем про стандартные встроенные функции Python: какие используются часто, а какие вам, вероятно, не пригодятся никогда.

Чтобы разобраться, на какие функции стоит обратить внимание, их следует разделить на группы:

  • общеизвестные: почти все новички используют эти функции и довольно часто;
  • неочевидные для новичков: об этих функциях полезно знать, но их легко пропустить, когда вы новичок в Python;
  • понадобятся позже: об этих встроенных функциях полезно помнить, чтобы найти их потом, когда/если они понадобятся;
  • можно изучить когда-нибудь: это может пригодиться, но только при определённых обстоятельствах;
  • скорее всего, они вам не нужны: они вряд ли понадобятся, если вы не занимаетесь чем-то достаточно специализированным.

Встроенные функции в первых двух категориях являются основными. Они в конечном итоге будут нужны почти всем начинающим программистам на Python. Встроенные модули в следующих двух категориях являются специализированными, но потребности в них будут варьироваться в зависимости от вашей специализации. Категория 5 — это скрытые встроенные функции. Они очень полезны, когда в них есть необходимость, но многим программистам Python они, вероятно, никогда не понадобятся.

Общеизвестные функции

Если вы уже писали код на Python, эти модули должны быть вам знакомы.

print

Вряд ли найдётся разработчик, даже начинающий, который не знает эту функцию вывода. Как минимум реализация «Hello, World!» требует использования данного метода. Но вы можете не знать о различных аргументах, которые можно передавать в print .

В Python нет синтаксиса вроде my_list.length() или my_string.length , вместо этого используются поначалу непривычные конструкции len(my_list) и len(my_string) .

Нравится вам такая реализация или нет, другой альтернативы не предусмотрено, поэтому к ней нужно привыкнуть.

К сожалению, в отличие от многих других языков программирования, в Python нельзя объединять строки и числа.

Python отказывается приводить целое число 3 к типу строка, поэтому нужно сделать это самостоятельно, используя встроенную функцию str (технически это класс, но с целью уменьшить количество ненужной информации будем принимать все методы за функции).

Если нужно пользовательский ввод преобразовать в integer , эта функция незаменима. Она может преобразовывать строки в целые числа.

Эту функцию также можно использовать для отсечения дробной части у числа с плавающей точкой.

Обратите внимание, если нужно обрезать дробную часть при делении, оператор « // » более уместен (с отрицательными числами это работает иначе).

float

Если строка, которую надо конвертировать в число, не является целым числом, здесь поможет метод float .


Float также можно использовать для преобразования целых чисел в числа с плавающей запятой.

В Python 2 такое преобразование необходимо, но в Python 3 целочисленное деление больше не является чем-то особенным (если вы специально не используете оператор « // »). Поэтому больше не нужно использовать float для этой цели, теперь float(x)/y можно легко заменить на x/y .

Эта функция может очень облегчить задачу, если вы хотите составить список из итераций цикла.

При работе со списком метод copy позволяет создать его копию.

Если вы не знаете, с какими элементами работаете, функция list является более общим способом перебора элементов и их копирования.

Также можно использовать списковое включение, но делать это не рекомендуется.

Функция main() для python

Функция это блок организованного, многократно используемоего кода, который используется для выполнения конкретного задания. Функции обеспечивают лучшую модульность приложения и значительно повышают уровень повторного использования кода.

Создание функции

Существуют некоторые правила для создания функций в Python.

  • Блок функции начинается с ключевого слова def, после которого следуют название функции и круглые скобки ( () ).
  • Любые аргументы, которые принимает функция должны находиться внутри этих скобок.
  • После скобок идет двоеточие ( : ) и с новой строки с отступом начинается тело функции.

Пример функции в Python:

Вызов функции

После создания функции, ее можно исполнять вызывая из другой функции или напрямую из оболочки Python. Для вызова функции следует ввести ее имя и добавить скобки.

Аргументы функции в Python

Вызывая функцию, мы можем передавать ей следующие типы аргументов:

  • Обязательные аргументы (Required arguments)
  • Аргументы-ключевые слова (Keyword argument)
  • Аргументы по умолчанию (Default argument)
  • Аргументы произвольной длины (Variable-length argumens)

Обязательные аргументы функции:

Если при создании функции мы указали количество передаваемых ей аргументов и их порядок, то и вызывать ее мы должны с тем же количеством аргументов, заданных в нужном порядке.

Аргументы — ключевые слова

Аргументы — ключевые слова используются при вызове функции. Благодаря ключевым аргументам, вы можете задавать произвольный (то есть не такой каким он описа при создании функции) порядок аргументов.

Аргументы, заданные по-умолчанию

Аргумент по умолчанию, это аргумент, значение для которого задано изначально, при создании функции.

Аргументы произвольной длины

Иногда возникает ситуация, когда вы заранее не знаете, какое количество аргументов будет необходимо принять функции. В этом случае следует использовать аргументы произвольной длины. Они задаются произвольным именем переменной, перед которой ставится звездочка (*).

Ключевое слово return

Выражение return прекращает выполнение функции и возвращает указанное после выражения значение. Выражение return без аргументов это то же самое, что и выражение return None. Соответственно, теперь становится возможным, например, присваивать результат выполнения функции какой либо переменной.

Область видимости

Некоторые переменные скрипта могут быть недоступны некоторым областям программы. Все зависит от того, где вы объявили эти переменные.

В Python две базовых области видимости переменных:

Переменные объявленные внутри тела функции имеют локальную область видимости, те что объявлены вне какой-либо функции имеют глобальную область видимости.

Это означает, что доступ к локальным переменным имеют только те функции, в которых они были объявлены, в то время как доступ к глобальным переменным можно получить по всей программе в любой функции.

Важно помнить, что для того чтобы получить доступ к глобальной переменной, достаточно лишь указать ее имя. Однако, если перед нами стоит задача изменить глобальную переменную внутри функции — необходимо использовать ключевое слово global.

Рекурсия

Рекурсией в программировании называется ситуация, в которой функция вызывает саму себя. Классическим примером рекурсии может послужить функция вычисления факториала числа.

Напомним, что факториалом числа, например, 5 является произведение всех натуральных (целых) чисел от 1 до 5. То есть, 1 * 2 * 3 * 4 * 5

Рекурсивная функция вычисления факториала на языке Python будет выглядеть так:

Однако следует помнить, что использование рекурсии часто может быть неоправданным. Дело в том, что в момент вызова функции в оперативной памяти компьютера резервируется определенное количество памяти, соответственно чем больше функций одновременно мы запускаем — тем больше памяти потребуется, что может привести к переполнению стека (stack overflow) и программа завершится аварийно, не так как предполагалось. Учитывая это, там где это возможно, вместо рекурсии лучше применять циклы.

Рецепт создания функции в Python

Существует следующий алгоритм — рекомендация по созданию функции в Python. Например, мы создаем функцию вычисления площади прямоугольника.

  1. Начинать следует с примеров того, что делает функция, и подобрать подходящее название. В нашем случае это будет выглядеть так:
  2. Указать типы данных, которые принимает функция и тип данных, который она возвращает
  3. Подобрать подходящие названия для переменных
  4. Написать краткое, но содержательное описание функции
  5. Написать собственно тело функции
  6. Функция готова! Осталось вызвать ее с указанными в примерах аргументами

Как видно, при вызове команды help() с именем нашей функции в качестве аргумента мы получаем написанную нами документацию.

Сопровождайте ваши функции качественной документацией и программисты, которые будут работать с вашим кодом после вас будут вам благодарны.

Определение функций в Python 3

Функция – это предназначенный для выполнения конкретной задачи изолированный блок кода, который можно повторно использовать. Функции делают код программы модульным и более компактным.

Python предлагает множество встроенных функций. Вы наверняка знакомы с такими:

  • print() выводит объект в терминал.
  • int() преобразовывает строки или числа в целые числа.
  • len() возвращает длину объекта.

Имя функции содержит круглые скобки и может содержать параметры.


Данное руководство научит вас определять пользовательские функции.

Определение функции

Для начала попробуйте преобразовать простую программу «Hello, World!» в функцию.

Создайте новый текстовый файл hello.py, а затем определите функцию.

Для определения функции используется ключевое слово def, затем указывается имя функции и круглые скобки, в которых могут находиться параметры (если параметров нет, скобки остаются пустыми), в конце ставится двоеточие.

Чтобы определить функцию hello(), добавьте в файл hello.py:

Это исходное определение функции.

Далее нужно добавить вторую строку с 4 пробелами в начале. Она будет определять задачу, которую выполняет функция (в данном случае функция будет выводить в консоль фразу Hello, World!):

def hello():
print(«Hello, World!»)

Теперь функция определена. Но если на данном этапе запустить программу, ничего не произойдёт: чтобы функция работала, её нужно не только определить, он и вызвать.

После определения функции вызовите её:

def hello():
print(«Hello, World!»)
hello()

Теперь запустите программу:

Она должна вернуть:

Функция hello() – довольно простой пример. Функции могут быть гораздо сложнее: содержать циклы for, условные выражения и другие компоненты.

Читайте также:

К примеру, приведённая ниже функция использует условное выражение, чтобы проверить строку name на наличие гласных, а затем итерирует эту строку с помощью цикла for.

# Определение функции names()
def names():
# Переменная name с вводными данными
name = str(input(‘Enter your name: ‘))
# Поиск гласных в строке name
if set(‘aeiou’).intersection(name.lower()):
print(‘Your name contains a vowel.’)
else:
print(‘Your name does not contain a vowel.’)
# Итерация строки name
for letter in name:
print(letter)
# Вызов функции
names()

Илон Маск рекомендует:  Что такое код asp accesssslnegotiatecert

На примере функции names(), которая использует условное выражение и цикл for, можно увидеть, как в определении функции должен быть организован код. Хотя, конечно, код функции во многом зависит от её цели. В некоторых случаях условное выражение и цикл for нужно разделить на два разных блока.

Параметры функции

Только что вы написали простую функцию без параметров: круглые скобки остались пустыми. Теперь попробуйте создать функцию с параметрами.

Параметр – это именованный объект, определяющий аргумент, который может принять функция.

Попробуйте написать простую программу с параметрами x, y и z. Создайте функцию, которая складывает эти параметры и выводит результат. Вызовите функцию и передайте ей числа. Создайте файл add_numbers.py и добавьте в него код:

def add_numbers(x, y, z):
a = x + y
b = x + z
c = y + z
print(a, b, c)
add_numbers(1, 2, 3)

Параметр x имеет значение 1, y – 2, а z – 3.

Значения присваиваются каждому параметру по порядку.

Программа выполняет следующие вычисления:

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

Также программа выводит значения a, b и c. Давайте запустим программу и посмотрим на результат:

python add_numbers.py
3 4 5

Параметры – это аргументы, которые в функции определяются как переменные. При запуске метода им можно присваивать значения и передавать их функции.

Именованные аргументы

Параметры можно вызывать не только ко порядку. Именованные аргументы позволяют вызывать параметры по имени.

При этом параметры можно вызывать в том порядке, в котором они определены. Интерпретатор Python будет использовать имя параметра для поиска требуемого значения.

Создайте функцию, которая будет выводить информацию о профиле пользователя. Откройте файл profile.py и передайте ей параметры username (строка) и followers (целое число).

# Определение функции с параметрами
def profile_info(username, followers):
print(«Username: » + username)
print(«Followers: » + str(followers))
username
followers
profile_info()

В определении функции profile_info() параметры username и followers взяты в круглые скобки. Блок функции выводит строку с информацией о пользователе на основе двух параметров.

Вызовите функцию и присвойте ей параметры:

def profile_info(username, followers):
print(«Username: » + username)
print(«Followers: » + str(followers))
# Вызов функции с присвоенными параметрами
profile_info(«8hostblog», 945)
# Вызов функции с именованным аргументом
profile_info(username=»AlexFisher», followers=342)

В первом вызове используется имя 8hostblog с количеством подписчиков 945. Во втором вызове используется именованные аргументы.

python profile.py
Username: 8hostblog
Followers: 945
Username: AlexFisher
Followers: 342

В выводе вы видите имя и количество подписчиков каждого пользователя.

Вы можете изменить порядок отображения параметров в этой программе:

def profile_info(username, followers):
print(«Username: » + username)
print(«Followers: » + str(followers))
# Изменение порядка параметров
profile_info(followers=820, username=»Cameron-Tailor»)

Попробуйте снова запустить программу. Вы получите такой результат:

Username: Cameron-Tailor
Followers: 820

Благодаря именованным аргументам вы можете вызывать параметры функции в любом порядке.

Значения параметров по умолчанию

Также можно устанавливать значения параметров по умолчанию. Попробуйте присвоить параметру followers значение по умолчанию 1.

def profile_info(username, followers=1):
print(«Username: » + username)
print(«Followers: » + str(followers))

Теперь можно запустить функцию с параметром username, а followers будет по умолчанию иметь значение 1. При желании значение followers можно изменить.

def profile_info(username, followers=1):
print(«Username: » + username)
print(«Followers: » + str(followers))
profile_info(username=»Steve»)
profile_info(username=»8hostblog», followers=945)

Запустите программу. На экране появится:


Username: Steve
Followers: 1
Username: 8hostblog
Followers: 945

Возвращение значения

Вы можете передавать значение параметра в функцию, но и сама функция может возвращать значения.

Для этого используется оператор return, который останавливает выполнение функции и возвращает значение. Без аргументов оператор return вернёт значение None.

До этого вместо return в функции использовался оператор print(). Теперь попробуйте создать программу, которая будет возвращать значение с помощью return.

В текстовом файле square.py создайте программу, которая возводит в квадрат значение х и возвращает значение переменной y. Вызовите переменную result, значение которой получается путём выполнения функции square() с аргументом 3.

def square(x):
y = x ** 2
return y
result = square(3)
print(result)

python square.py
9

Теперь для примера попробуйте закомментировать выражение return:

def square(x):
y = x ** 2
# return y
result = square(3)
print(result)

python square.py
None

Без выражения return программа не может вернуть значение, потому возвращает значение по умолчанию, None.

Вернёмся к предыдущему примеру, программе add_numbers.py. Замените print() оператором return.

def add_numbers(x, y, z):
a = x + y
b = x + z
c = y + z
return a, b, c
sums = add_numbers(1, 2, 3)
print(sums)

Вне тела функции определена переменная sums, значение которой равно результату функции с параметрами 1, 2 и 3.

python add_numbers.py
(3, 4, 5)

Программа возвращает такой же результат, как и с print(). В данном случае в качестве результата возвращается кортеж.

Читайте также: Кортежи в Python 3

Достигая оператора return, функция прекращает выполнение.

# Файл return_loop.py
def loop_five():
for x in range(0, 25):
print(x)
if x == 5:
# Stop function at x == 5
return
print(«This line will not execute.»)
loop_five()

Оператор return в цикле for прекращает выполнение функции, потому строки после функции не будут запущены. Если бы вместо него использовался оператор break, программа прекратила бы выполнение цикла, а не функции, и последнее выражение print() было бы обработано.

Функция main()

В языке Python функцию можно вызвать в конце программы, и она запустится (как показано в предыдущих примерах), однако некоторым языкам программирования (например, C++ или Java) требуется функция main. Функция main() в Python необязательна, но она позволяет логически структурировать программу Python и объединить наиболее важные её компоненты в одну функцию. Также с её помощью программы Python легче читать программистам, которые работают с другими языками.

Вернитесь в файл hello.py и добавьте функцию main(), сохранив при этом функцию hello().

def hello():
print(«Hello, World!»)
def main():

В функцию main() добавьте выражение print(). Затем вызовите функцию hello() внутри функции main().

def hello():
print(«Hello, World!»)
def main():
print(«This is the main function»)
hello()

В конце файла вызовите функцию main().

def hello():
print(«Hello, World!»)
def main():
print(«This is the main function.»)
hello()
main()

Теперь можно запустить программу:

python hello.py
This is the main function.
Hello, World!

Теперь попробуйте использовать несколько функций.

Если вы определяете переменную внутри блока функции, вы сможете использовать её только внутри этой функции. Если же вы хотите использовать переменную в нескольких функциях, объявите глобальную переменную.

В Python область выполнения высокоуровневого кода называется __main__. Когда программа запускается из стандартного ввода, скрипта или интерактивного запроса, __name__ равно __main__.

Потому в программах используется такая конструкция:

if __name__ == ‘__main__’:
# Код основной программы

Эта конструкция работает как разделитель, благодаря чему файл можно использовать как:

  • Основную программу (и запустить код после конструкции if).
  • Модуль (и не выполнять код после if).

Весь код, который находится вне этого выражения, будет выполнен при запуске. Если вы используете файл программы в качестве модуля, код вне этого выражения будет выполнен после импорта при выполнении вторичного файла.

Попробуйте расширить программу names.py. Создайте новый файл more_names.py; в этом файле объявите глобальную переменную и измените исходную функцию names(), разделив задачи на две дискретные функции.

Первая функция, has_vowel(), будет проверять строку name на наличие гласных. Вторая функция, print_letters(), будет выводить каждую букву строки name.

# Объявление глобальной переменной (для работы со всеми функциями)
name = str(input(‘Enter your name: ‘))
# Определение функции, которая будет искать гласные в name
def has_vowel():
if set(‘aeiou’).intersection(name.lower()):
print(‘Your name contains a vowel.’)
else:
print(‘Your name does not contain a vowel.’)
# Итерация букв строки name
def print_letters():
for letter in name:
print(letter)

Теперь определите функцию main(), которая будет вызывать has_vowel() и print_letters().

# Объявление глобальной переменной (для работы со всеми функциями)
name = str(input(‘Enter your name: ‘))
# Определение функции, которая будет искать гласные в name
def has_vowel():
if set(‘aeiou’).intersection(name.lower()):
print(‘Your name contains a vowel.’)
else:
print(‘Your name does not contain a vowel.’)
# Итерация букв строки name
def print_letters():
for letter in name:
print(letter)
# Определение главного метода, который вызывает другие функции
def main():
has_vowel()
print_letters()

Затем добавьте конструкцию if __name__ == ‘__main__’: в конец файла.

В данном случае все функции помещены в функцию main(). Потому после конструкции нужно вызвать функцию main().

# Объявление глобальной переменной (для работы со всеми функциями)
name = str(input(‘Enter your name: ‘))
# Определение функции, которая будет искать гласные в name
def has_vowel():
if set(‘aeiou’).intersection(name.lower()):
print(‘Your name contains a vowel.’)
else:
print(‘Your name does not contain a vowel.’)
# Итерация букв строки name
def print_letters():
for letter in name:
print(letter)
# Определение главного метода, который вызывает другие функции
def main():
has_vowel()
print_letters()
# Вызов функции main()
if __name__ == ‘__main__’:
main()

Теперь можно запустить программу:

Программа вернёт такой же вывод, как и names.py, но теперь код программы лучше организован, и его можно использовать как модуль без изменений.

Если вы не хотите определять функцию main(), вы можете закончить программу так:

.
if __name__ == ‘__main__’:
has_vowel()
print_letters()


Функция main() и конструкция if __name__ == ‘__main__’: позволяют логически организовать код, делают его модульным и удобочитаемым.

Заключение

Функции – это блоки кода, предназначенные для выполнения той или иной задачи, которые можно повторно использовать.

Python. Урок 10. Функции в Python

Урок посвящен созданию функций в Python и работе с ними (передача аргументов, возврат значения и т.п.). Также рассмотрены lambda-функций, их особенности и использование.

Что такое функция в Python?

По своей сути функции в Python практически ничем не отличаются от функций из других языков программирования. Функцией называют именованный фрагмент программного кода, к которому можно обратиться из другого места вашей программы (но есть lambda-функции, у которых нет имени, о них будет рассказано в конце урока). Как правило, функции создаются для работы с данными, которые передаются ей в качестве аргументов, также функция может формировать некоторое возвращаемое значение.

Создание функций

Для создания функции используется ключевое слово def, после которого указывается имя и список аргументов в круглых скобках. Тело функции выделяется также как тело условия (или цикла): четырьмя пробелами. Таким образом самая простая функция, которая ничего не делает, будет выглядеть так.

Возврат значения функцией осуществляется с помощью ключевого слова return, после которого указывается возвращаемое значение. Пример функции возвращающей единицу представлен ниже.

Работа с функциями

Во многих случаях функции используют для обработки данных. Эти данные могут быть глобальными, либо передаваться в функцию через аргументы. Список аргументов определяется на этапе реализации и указывается в круглых скобках после имени функции. Например операцию сложения двух аргументов можно реализовать вот так.

Рассмотрим еще два примера использования функции: вычисление числа Фибоначчи с использованием рекурсии и вычисление факториала с использованием цикла.

Вычисление числа Фибоначчи.

Функцию можно присвоить переменной и использовать ее, если необходимо сократить имя. В качестве примера можно привести вариант использования функции вычисления факториала из пакета math.

lambda-функции

Lambda-функция – это безымянная функция с произвольным числом аргументов и вычисляющая одно выражение. Тело такой функции не может содержать более одной инструкции (или выражения). Данную функцию можно использовать в рамках каких-либо конвейерных вычислений (например внутри filter(), map() и reduce()) либо самостоятельно, в тех местах, где требуется произвести какие вычисление, которые удобно “завернуть” в функцию.

Lambda-функцию можно присвоить какой-либо переменной и в дальнейшем использовать ее в качестве имени функции.

Списки можно обрабатывать lambda-функциями внутри таких функций как map(), filter(), reduce(), о них мы ещё поговорим, а пока рассмотрим пример с map(). Функция map принимает два аргумента, первый – это функция, которая будет применена к каждому элементу списка, а второй – это список, который нужно обработать.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Python: зачем нужен if __name__ == «__main__» ?

Во многих модулях можно встретить конструкцию вида:

Её основное назначение — разделение кода, который будет выполнятся при вызове кода как модуля (при импортировании его в другой скрипт) — и при запуске самого модуля, как отдельного файла.

Возьмём такой пример.

Скрипт 1:

И Скрипт 2:

Результат выполнения Скрипта 2:

И запуск Скрипта 1 отдельно:

Ещё один наглядный пример.

Скрипт 1:

И Скрипт 2 — без изменений:

Запуск Скрипта 2 даст такой результат:

Тогда как прямой вызов Скрипта 1 — такой:

Функция main() для python

Ниже вы видите текст статьи по ссылке. По нему можно быстро понять ссылка достойна прочтения или нет

Просим обратить внимание, что текст по ссылке и здесь может не совпадать.

Many programming languages have a special function that is automatically executed when an operating system starts to run a program. This function is usually called main() and must have a specific return type and arguments according to the language standard. On the other hand, the Python interpreter executes scripts starting at the top of the file, and there is no specific function that Python automatically executes.

Nevertheless, having a defined starting point for the execution of a program is useful for understanding how a program works. Python programmers have come up with several conventions to define this starting point.

By the end of this article, you’ll understand:

  • What the special __name__ variable is and how Python defines it
  • Why you would want to use a main() in Python
  • What conventions there are for defining main() in Python
  • What the best-practices are for what code to put into your main()

A Basic Python main()

In some Python scripts, you may see a function definition and a conditional statement that looks like the example below:

In this code, there is a function called main() that prints the phrase Hello World! when the Python interpreter executes it. There is also a conditional (or if ) statement that checks the value of __name__ and compares it to the string «__main__» . When the if statement evaluates to True , the Python interpreter executes main() . You can read more about conditional statements in Conditional Statements in Python.

This code pattern is quite common in Python files that you want to be executed as a script and imported in another module. To help understand how this code will execute, you should first understand how the Python interpreter sets __name__ depending on how the code is being executed.

Execution Modes in Python

There are two primary ways that you can instruct the Python interpreter to execute or use code:

  1. You can execute the Python file as a script using the command line.
  2. You can import the code from one Python file into another file or into the interactive interpreter.

You can read a lot more about these approaches in How to Run Your Python Scripts. No matter which way of running your code you’re using, Python defines a special variable called __name__ that contains a string whose value depends on how the code is being used.

We’ll use this example file, saved as execution_methods.py , to explore how the behavior of the code changes depending on the context:


In this file, there are three calls to print() defined. The first two print some introductory phrases. The third print() will first print the phrase The value of __name__ is , and then it will print the representation of the __name__ variable using Python’s built-in repr() .

In Python, repr() displays the printable representation of an object. This example uses repr() to emphasize that the value of __name__ is a string. You can read more about repr() in the Python documentation.

You’ll see the words file, module, and script used throughout this article. Practically, there isn’t much difference between them. However, there are slight differences in meaning that emphasize the purpose of a piece of code:

File: Typically, a Python file is any file that contains code. Most Python files have the extension .py .

Script: A Python script is a file that you intend to execute from the command line to accomplish a task.

Илон Маск рекомендует:  Атрибут dirname в HTML

Module: A Python module is a file that you intend to import from within another module or a script, or from the interactive interpreter. You can read more about modules in the Python documentation.

This distinction is also discussed in How to Run Your Python Scripts.

Executing From the Command Line

In this approach, you want to execute your Python script from the command line.

When you execute a script, you will not be able to interactively define the code that the Python interpreter is executing. The details of how you can execute Python from your command line are not that important for the purpose of this article, but you can expand the box below to read more about the differences between the command line on Windows, Linux, and macOS.

The way that you tell the computer to execute code from the command line is slightly different depending on your operating system.

On Linux and macOS, the command line typically looks like the example below:

The part before the dollar sign ( $ ) may look different, depending on your username and your computer’s name. The commands that you type will go after the $ . On Linux or macOS, the name of the Python 3 executable is python3 , so you should run Python scripts by typing python3 script_name.py after the $ .

On Windows, the command prompt typically looks like the example below:

The part before the > may look different, depending on your username. The commands that you type will go after the > . On Windows, the name of the Python 3 executable is typically python , so you should run Python scripts by typing python script_name.py after the > .

Regardless of your operating system, the output from the Python scripts that you use in this article will be the same, so only the Linux and macOS style of input is shown in this article, and the input line will start at the $ .

Now you should execute the execution_methods.py script from the command line, as shown below:

In this example, you can see that __name__ has the value ‘__main__’ , where the quote symbols ( ‘ ) tell you that the value has the string type.

Remember that, in Python, there is no difference between strings defined with single quotes ( ‘ ) and double quotes ( » ). You can read more about defining strings in Basic Data Types in Python.

You will find identical output if you include a shebang line in your script and execute it directly ( ./execution_methods.py ), or use the %run magic in IPython or Jupyter Notebooks.

You may also see Python scripts executed from within packages by adding the -m argument to the command. Most often, you will see this recommended when you’re using pip : python3 -m pip install package_name .

Adding the -m argument runs the code in the __main__.py module of a package. You can find more information about the __main__.py file in How to Publish an Open-Source Python Package to PyPI.

In all three of these cases, __name__ has the same value: the string ‘__main__’ .

Technical detail: The Python documentation defines specifically when __name__ will have the value ‘__main__’ :

A module’s __name__ is set equal to ‘__main__’ when read from standard input, a script, or from an interactive prompt. (Source)

__name__ is stored in the global namespace of the module along with the __doc__ , __package__ , and other attributes. You can read more about these attributes in the Python Data Model documentation and, specifically for modules and packages, in the Python Import documentation.

Importing Into a Module or the Interactive Interpreter

Now let’s take a look at the second way that the Python interpreter will execute your code: imports. When you are developing a module or script, you will most likely want to take advantage of modules that someone else has already built, which you can do with the import keyword.

During the import process, Python executes the statements defined in the specified module (but only the first time you import a module). To demonstrate the results of importing your execution_methods.py file, start the interactive Python interpreter and then import your execution_methods.py file:

In this code output, you can see that the Python interpreter executes the three calls to print() . The first two lines of output are exactly the same as when you executed the file as a script on the command line because there are no variables in either of the first two lines. However, there is a difference in the output from the third print() .

When the Python interpreter imports code, the value of __name__ is set to be the same as the name of the module that is being imported. You can see this in the third line of output above. __name__ has the value ‘execution_methods’ , which is the name of the .py file that Python is importing from.

Note that if you import the module again without quitting Python, there will be no output.

Best Practices for Python Main Functions

Now that you can see the differences in how Python handles its different execution modes, it’s useful for you to know some best practices to use. These will apply whenever you want to write code that you can run as a script and import in another module or an interactive session.

You will learn about four best practices to make sure that your code can serve a dual purpose:

  1. Put most code into a function or class.
  2. Use __name__ to control execution of your code.
  3. Create a function called main() to contain the code you want to run.
  4. Call other functions from main() .

Put Most Code Into a Function or Class

Remember that the Python interpreter executes all the code in a module when it imports the module. Sometimes the code you write will have side effects that you want the user to control, such as:

  • Running a computation that takes a long time
  • Writing to a file on the disk
  • Printing information that would clutter the user’s terminal

In these cases, you want the user to control triggering the execution of this code, rather than letting the Python interpreter execute the code when it imports your module.

Therefore, the best practice is to include most code inside a function or a class. This is because when the Python interpreter encounters the def or class keywords, it only stores those definitions for later use and doesn’t actually execute them until you tell it to.

Save the code below to a file called best_practices.py to demonstrate this idea:

In this code, you first import sleep() from the time module.

sleep() pauses the interpreter for however many seconds you give as an argument and will produce a function that takes a long time to run for this example. Next, you use print() to print a sentence describing the purpose of this code.

Then, you define a function called process_data() that does five things:

  1. Prints some output to tell the user that the data processing is starting
  2. Modifies the input data
  3. Pauses the execution for three seconds using sleep()
  4. Prints some output to tell the user that the processing is finished
  5. Returns the modified data

Execute the Best Practices File on the Command Line

Now, what will happen when you execute this file as a script on the command line?

The Python interpreter will execute the from time import sleep and print() lines that are outside the function definition, then it will create the definition of the function called process_data() . Then, the script will exit without doing anything further, because the script does not have any code that executes process_data() .

The code block below shows the result of running this file as a script:


The output that we can see here is the result of the first print() . Notice that importing from time and defining process_data() produce no output. Specifically, the outputs of the calls to print() that are inside the definition of process_data() are not printed!

Import the Best Practices File in Another Module or the Interactive Interpreter

When you import this file in an interactive session (or another module), the Python interpreter will perform exactly the same steps as when it executes file as a script.

Once the Python interpreter imports the file, you can use any variables, classes, or functions defined in the module you’ve imported. To demonstrate this, we will use the interactive Python interpreter. Start the interactive interpreter and then type import best_practices :

The only output from importing the best_practices.py file is from the first print() call defined outside process_data() . Importing from time and defining process_data() produce no output, just like when you executed the code from the command line.

Use __name__ to Control the Execution of Your Code

What if you want process_data() to execute when you run the script from the command line but not when the Python interpreter imports the file?

You can use __name__ to determine the execution context and conditionally run process_data() only when __name__ is equal to «__main__» . Add the code below to the bottom of your best_practices.py file:

In this code, you’ve added a conditional statement that checks the value of __name__ . This conditional will evaluate to True when __name__ is equal to the string «__main__» . Remember that the special value of «__main__» for the __name__ variable means the Python interpreter is executing your script and not importing it.

Inside the conditional block, you have added four lines of code (lines 12, 13, 14, and 15):

  • Lines 12 and 13: You are creating a variable data that stores the data you’ve acquired from the Web and printing it.
  • Line 14: You are processing the data.
  • Line 15: You are printing the modified data.

Now, run your best_practices.py script from the command line to see how the output will change:

First, the output shows the result of the print() call outside of process_data() .

After that, the value of data is printed. This happened because the variable __name__ has the value «__main__» when the Python interpreter executes the file as a script, so the conditional statement evaluated to True .

Next, your script called process_data() and passed data in for modification. When process_data() executes, it prints some status messages to the output. Finally, the value of modified_data is printed.

Now you should check what happens when you import the best_practices.py file from the interactive interpreter (or another module). The example below demonstrates this situation:

Notice that you get the same behavior as before you added the conditional statement to the end of the file! This is because the __name__ variable had the value «best_practices» , so Python did not execute the code inside the block, including process_data() , because the conditional statement evaluated to False .

Create a Function Called main() to Contain the Code You Want to Run

Now you are able to write Python code that can be run from the command line as a script and imported without unwanted side effects. Next, you are going to learn about how to write your code to make it easy for other Python programmers to follow what you mean.

Many languages, such as C, C++, Java, and several others, define a special function that must be called main() that the operating system automatically calls when it executes the compiled program. This function is often called the entry point because it is where execution enters the program.

By contrast, Python does not have a special function that serves as the entry point to a script. You can actually give the entry point function in a Python script any name you want!

Although Python does not assign any significance to a function named main() , the best practice is to name the entry point function main() anyways. That way, any other programmers who read your script immediately know that this function is the starting point of the code that accomplishes the primary task of the script.

In addition, main() should contain any code that you want to run when the Python interpreter executes the file. This is better than putting the code directly into the conditional block because a user can reuse main() if they import your module.

Change the best_practices.py file so that it looks like the code below:

In this example, you added the definition of main() that includes the code that was previously inside the conditional block. Then, you changed the conditional block so that it executes main() . If you run this code as a script or import it, you will get the same output as in the previous section.

Call Other Functions From main()

Another common practice in Python is to have main() execute other functions, rather than including the task-accomplishing code in main() . This is especially useful when you can compose your overall task from several smaller sub-tasks that can execute independently.

For example, you may have a script that does the following:

  1. Reads a data file from a source that could be a database, a file on the disk, or a web API
  2. Processes the data
  3. Writes the processed data to another location

If you implement each of these sub-tasks in separate functions, then it is easy for a you (or another user) to re-use a few of the steps and ignore the ones you don’t want. Then you can create a default workflow in main() , and you can have the best of both worlds.

Whether to apply this practice to your code is a judgment call on your part. Splitting the work into several functions makes reuse easier but increases the difficulty for someone else trying to interpret your code because they have to follow several jumps in the flow of the program.

Modify your best_practices.py file so that it looks like the code below:

In this example code, the first 10 lines of the file have the same content that they had before. The second function definition on line 12 creates and returns some sample data, and the third function definition on line 17 simulates writing the modified data to a database.

On line 21, main() is defined. In this example, you have modified main() so that it calls the data reading, data processing, and data writing functions in turn.

First, the data is created from read_data_from_web() . This data is passed to process_data() , which returns the modified_data . Finally, modified_data is passed into write_data_to_database() .

The last two lines of the script are the conditional block that checks __name__ and runs main() if the if statement is True .

Now, you can run the whole processing pipeline from the command line, as shown below:

Илон Маск рекомендует:  Что такое код setdibits

In the output from this execution, you can see that the Python interpreter executed main() , which executed read_data_from_web() , process_data() , and write_data_to_database() . However, you can also import the best_practices.py file and re-use process_data() for a different input data source, as shown below:

In this example, you imported best_practices and shortened the name to bp for this code.

The import process caused the Python interpreter to execute all of the lines of code in the best_practices.py file, so the output shows the line explaining the purpose of the file.

Then, you stored data from a file in data instead of reading the data from the Web. Then, you reused process_data() and write_data_to_database() from the best_practices.py file. In this case, you took advantage of reusing your code instead of defining all of the logic in main() .

Summary of Python Main Function Best Practices

Here are four key best practices about main() in Python that you just saw:

Put code that takes a long time to run or has other effects on the computer in a function or class, so you can control exactly when that code is executed.

Use the different values of __name__ to determine the context and change the behavior of your code with a conditional statement.

You should name your entry point function main() in order to communicate the intention of the function, even though Python does not assign any special significance to a function named main() .

If you want to reuse functionality from your code, define the logic in functions outside main() and call those functions within main() .

Conclusion

Congratulations! You now know how to create Python main() functions.

You learned the following:


Knowing the value of the __name__ variable is important to write code that serves the dual purpose of executable script and importable module.

__name__ takes on different values depending on how you executed your Python file. __name__ will be equal to:

  • «__main__» when the file is executed from the command line or with python -m (to execute a package’s __main__.py file)
  • The name of the module, if the module is being imported
  • Python programmers have developed a set of good practices to use when you want to develop reusable code.
  • Now you’re ready to go write some awesome Python main() function code!

    Работаем с функциями в Python

    Функция – это структура, которую вы определяете. Вам нужно решить, будут ли в ней аргументы, или нет. Вы можете добавить как аргументы ключевых слов, так и готовые по умолчанию. Функция – это блок кода, который начинается с ключевого слова def, названия функции и двоеточия, пример:

    Эта функция не делает ничего, кроме отображения текста. Чтобы вызвать функцию, вам нужно ввести название функции, за которой следует открывающаяся и закрывающаяся скобки:

    Просто, не так ли?

    Пустая функция (stub)

    Иногда, когда вы пишете какой-нибудь код, вам нужно просто ввести определения функции, которое не содержит в себе код. Я сделал небольшой набросок, который поможет вам увидеть, каким будет ваше приложение. Вот пример:

    А вот здесь кое-что новенькое: оператор pass. Это пустая операция, это означает, что когда оператор pass выполняется, не происходит ничего.

    Передача аргументов функции

    Теперь мы готовы узнать о том, как создать функцию, которая может получать доступ к аргументам, а также узнаем, как передать аргументы функции. Создадим простую функцию, которая может суммировать два числа:

    Каждая функция выдает определенный результат. Если вы не указываете на выдачу конкретного результата, она, тем не менее, выдаст результат None (ничего). В нашем примере мы указали выдать результат a + b. Как вы видите, мы можем вызвать функцию путем передачи двух значений. Если вы передали недостаточно, или слишком много аргументов для данной функции, вы получите ошибку:

    Вы также можете вызвать функцию, указав наименование аргументов:

    Стоит отметить, что не важно, в каком порядке вы будете передавать аргументы функции до тех пор, как они называются корректно. Во втором примере мы назначили результат функции переменной под названием total. Это стандартный путь вызова функции в случае, если вы хотите дальше использовать её результат.

    Вы, возможно, подумаете: «А что, собственно, произойдет, если мы укажем аргументы, но они названы неправильно? Это сработает?» Давайте попробуем на примере:

    Ошибка. Кто бы мог подумать? Это значит, что мы указали ключевой аргумент, который функция не распознала. Кстати, ключевые аргументы описана ниже.

    Ключевые аргументы

    Функции также могут принимать ключевые аргументы. Более того, они могут принимать как регулярные, так и ключевые аргументы. Это значит, что вы можете указывать, какие ключевые слова будут ключевыми, и передать их функции. Это было в примере выше.

    Вы также можете вызвать данную функцию без спецификации ключевых слов. Эта функция также демонстрирует концепт аргументов, используемых по умолчанию. Каким образом? Попробуйте вызвать функцию без аргументов вообще!

    Функция вернулась к нам с числом 3. Почему? Причина заключается в том, что а и b по умолчанию имеют значение 1 и 2 соответственно. Теперь попробуем создать функцию, которая имеет обычный аргумент, и несколько ключевых аргументов:

    Выше мы описали три возможных случая. Проанализируем каждый из них. В первом примере мы попробовали вызвать функцию, используя только ключевые аргументы. Это дало нам только ошибку. Traceback указывает на то, что наша функция принимает, по крайней мере, один аргумент, но в примере было указано два аргумента. Что же произошло? Дело в том, что первый аргумент необходим, потому что он ни на что не указывает, так что, когда мы вызываем функцию только с ключевыми аргументами, это вызывает ошибку. Во втором примере мы вызвали смешанную функцию, с тремя значениями, два из которых имеют название. Это работает, и выдает нам ожидаемый результат: 1+4+5=10. Третий пример показывает, что происходит, если мы вызываем функцию, указывая только на одно значение, которое не рассматривается как значение по умолчанию. Это работает, если мы берем 1, и суммируем её к двум значениям по умолчанию: 2 и 3, чтобы получить результат 6! Удивительно, не так ли?

    *args и **kwargs

    Вы также можете настроить функцию на прием любого количества аргументов, или ключевых аргументов, при помощи особого синтаксиса. Чтобы получить бесконечное количество аргументов, мы используем *args, а чтобы получить бесконечное количество ключевых аргументов, мы используем *kwargs. Сами слова “args” и “kwargs” не так важны. Это просто сокращение. Вы можете назвать их *lol и *omg, и они будут работать таким же образом. Главное здесь – это количество звездочек. Обратите внимание: в дополнение к конвенциям *args и *kwargs, вы также, время от времени, будете видеть andkw. Давайте взглянем на следующий пример:

    Сначала мы создали нашу функцию, при помощи нового синтаксиса, после чего мы вызвали его при помощи трех обычных аргументов, и двух ключевых аргументов. Функция показывает нам два типа аргументов. Как мы видим, параметр args превращается в кортеж, а kwargs – в словарь. Вы встретите такой тип кодинга, если взгляните на исходный код Пайтона, или в один из сторонних пакетов Пайтон.

    Область видимость и глобальные переменные

    Концепт области (scope) в Пайтон такой же, как и в большей части языков программирования. Область видимости указывает нам, когда и где переменная может быть использована. Если мы определяем переменные внутри функции, эти переменные могут быть использованы только внутри это функции. Когда функция заканчиваются, их можно больше не использовать, так как они находятся вне области видимости. Давайте взглянем на пример:

    Если вы запустите этот код, вы получите ошибку:

    Это вызвано тем, что переменная определенна только внутри первой функции, но не во второй. Вы можете обойти этот момент, указав в Пайтоне, что переменная а – глобальная (global). Давайте взглянем на то, как это работает:

    Этот код работает, так как мы указали Пайтону сделать а – глобальной переменной, а это значит, что она работает где-либо в программе. Из этого вытекает, что это настолько же хорошая идея, насколько и плохая. Причина, по которой эта идея – плохая в том, что нам становится трудно сказать, когда и где переменная была определена. Другая проблема заключается в следующем: когда мы определяем «а» как глобальную в одном месте, мы можем случайно переопределить её значение в другом, что может вызвать логическую ошибку, которую не просто исправить.

    Советы в написании кода

    Одна из самых больших проблем для молодых программистов – это усвоить правило «не повторяй сам себя». Суть в том, что вы не должны писать один и тот же код несколько раз. Когда вы это делаете, вы знаете, что кусок кода должен идти в функцию. Одна из основных причин для этого заключается в том, что вам, вероятно, придется снова изменить этот фрагмент кода в будущем, и если он будет находиться в нескольких местах, вам нужно будет помнить, где все эти местоположения И изменить их.

    Сайт doctorsmm.com предлагает Вам персональные предложения по покупке лайков в ВК к постам и публикациям. Здесь Вы найдете дешевые цены на услуги, а также различные критерии, подходящие к любой ситуации. На сервисе также доступно приобретение репостов, голосов в голосования и опросы сети.

    Копировать и вставлять один и тот же кусок кода – хороший пример спагетти-кода. Постарайтесь избегать этого так часто, как только получится. Вы будете сожалеть об этом в какой-то момент либо потому, что вам придется все это исправлять, либо потому, что вы столкнетесь с чужим кодом, с которым вам придется работать и исправлять вот это вот всё.

    Подведем итоги

    Теперь вы обладаете основательными знаниями, которые необходимы для эффективной работы с функциями. Попрактикуйтесь в создании простых функций, и попробуйте обращаться к ним различными способами.

    Функция main() для python

    Существует несколько парадигм в программировании, например, ООП, функциональная, императивная, логическая, да много их. Мы будем говорить про функциональное программирование.

    Предпосылками для полноценного функционального программирования в Python являются: функции высших порядков, развитые средства обработки списков, рекурсия, возможность организации ленивых вычислений.

    Сегодня познакомимся с простыми элементами, а сложные конструкции будут в других уроках.

    Теория в теории

    Как и в разговоре об ООП, так и о функциональном программировании, мы стараемся избегать определений. Все-таки четкое определение дать тяжело, поэтому здесь четкого определения не будет. Однако! Хотелки для функционального языка выделим:

    • Функции высшего порядка
    • Чистые функции
    • Иммутабельные данные

    Это не полный список, но даже этого хватает чтобы сделать сделать «красиво». Если читателю хочется больше, то вот расширенный список:

    • Функции высшего порядка
    • Чистые функции
    • Иммутабельные данные
    • Замыкания
    • Ленивость
    • Хвостовая рекурсия
    • Алгебраические типы данных
    • Pattern matching


    Постепенно рассмотрим все эти моменты и как использовать в Python.

    А сегодня кратко, что есть что в первом списке.

    Чистые функции

    Чистые функции не производят никаких наблюдаемых побочных эффектов, только возвращают результат. Не меняют глобальных переменных, ничего никуда не посылают и не печатают, не трогают объектов, и так далее. Принимают данные, что-то вычисляют, учитывая только аргументы, и возвращают новые данные.

    • Легче читать и понимать код
    • Легче тестировать (не надо создавать «условий»)
    • Надежнее, потому что не зависят от «погоды» и состояния окружения, только от аргументов
    • Можно запускать параллельно, можно кешировать результат

    Иммутабельные данные

    Иммутабельные структуры данных — это коллекции, которые нельзя изменить. Примерно как числа. Число просто есть, его нельзя поменять. Также и иммутабельный массив — он такой, каким его создали, и всегда таким будет. Если нужно добавить элемент — придется создать новый массив.

    Преимущества неизменяемых структур:

    • Безопасно разделять ссылку между потоками
    • Легко тестировать
    • Легко отследить жизненный цикл (соответствует data flow)

    Функции высшего порядка

    Функцию, принимающую другую функцию в качестве аргумента и/или возвращающую другую функцию, называют функцией высшего порядка:

    Рассмотрели теорию, начнем переходить к практике, от простого к сложному.

    Списковые включения или генератор списка

    Рассмотрим одну конструкцию языка, которая поможет сократить количество строк кода. Не редко уровень программиста на Python можно определить с помощью этой конструкции.

    Цикл с условием, подобные встречаются не редко. А теперь попробуем эти 5 строк превратить в одну:

    Недурно, 5 строк или 1. Причем выразительность повысилась и такой код проще понимать — один комментарий можно на всякий случай добавить.

    В общем виде эта конструкция такова:

    Стоит понимать, что если код совсем не читаем, то лучше отказаться от такой конструкции.

    Анонимные функции или lambda

    Продолжаем сокращать количества кода.

    Функция короткая, а как минимум 2 строки потратили. Можно ли сократить такие маленькие функции? А может не оформлять в виде функций? Ведь, не всегда хочется плодить лишние функции в модуле. А если функция занимает одну строчку, то и подавно. Поэтому в языках программирования встречаются анонимные функции, которые не имеют названия.

    Анонимные функции в Python реализуются с помощью лямбда-исчисления и выглядят как лямбда-выражения:

    Для программиста это такие же функции и с ними можно также работать.

    Чтобы обращаться к анонимным функциям несколько раз, присваиваем переменной и пользуемся на здоровье.

    Лямбда-функции могут выступать в качестве аргумента. Даже для других лямбд:

    Использование lambda

    Функции без названия научились создавать, а где использовать сейчас узнаем. Стандартная библиотека предоставляет несколько функций, которые могут принимать в качестве аргумента функцию — map(), filter(), reduce(), apply().

    Функция map() обрабатывает одну или несколько последовательностей с помощью заданной функции.

    Мы уже познакомились с генератором списков, давайте и воспользуемся если длина список одинаковая):

    Итак, заметно, что использование списковых включений короче, но лямбды более гибкие. Пойдем дальше.

    filter()

    Функция filter() позволяет фильтровать значения последовательности. В результирующем списке только те значения, для которых значение функции для элемента истинно:

    То же самое с помощью списковых выражений:

    reduce()

    Для организации цепочечных вычислений в списке можно использовать функцию reduce(). Например, произведение элементов списка может быть вычислено так (Python 2):

    Вычисления происходят в следующем порядке:

    Цепочка вызовов связывается с помощью промежуточного результата (res). Если список пустой, просто используется третий параметр (в случае произведения нуля множителей это 1):

    Разумеется, промежуточный результат необязательно число. Это может быть любой другой тип данных, в том числе и список. Следующий пример показывает реверс списка:

    Для наиболее распространенных операций в Python есть встроенные функции:

    В Python 3 встроенной функции reduce() нет, но её можно найти в модуле functools.

    apply()

    Функция для применения другой функции к позиционным и именованным аргументам, заданным списком и словарем соответственно (Python 2):

    В Python 3 вместо функции apply() следует использовать специальный синтаксис:

    На этой встроенной функции закончим обзор стандартной библиотеки и перейдем к последнему на сегодня функциональному подходу.

    Замыкания

    Функции, определяемые внутри других функций, представляют собой замыкания. Зачем это нужно? Рассмотрим пример, который объяснит:

    Что можно в коде заметить: в этом коде переменные, которые живут по сути постоянно (т.е. одинаковые), но при этом мы загружаем или инициализируем по несколько раз. В итоге приходит понимание, что инициализация переменной занимает львиную долю времени в этом процессе, бывает что даже загрузка переменных в scope уменьшает производительность. Чтобы уменьшить накладные расходы использовать замыкания.

    В замыкании однажды инициализируются переменные, которые затем без накладных расходов можно использовать.

    Научимся оформлять замыкания:

    Заключение

    В уроке мы рассмотрели базовые понятия ФП, а также составили список механизмов, которые будут рассмотрены в следующих уроках. Поговорили о способах уменьшения количества кода, таких как cписковые включения (генератор списка), lamda функции и их использовании и на последок было несколько слов про замыкания и для чего они нужны.

    Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
    Кодинг, CSS и SQL