python 函數返回值有兩種形式: 1 返回一個值。 2 返回多個值。 現看看返回一個值的吧。
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def firstvalue(a,b):
c = a + b
return c
print firstvalue(1,2)結果:3
再看看返回多個值的: 那怎么可以返回多個值呢,其他的語言一般調用函數的話,只能返回一個值,可能我不太熟悉所有的語言,我知道的語言只能返回一個值,而python可以返回多個值,感覺非常方便,發代碼看下:
def secondvalue(a,b):
c = a + b
return (a,b,c)
x,y,z = secondvalue(1,2)
print 'x:',x,'y:',y,'z:',z
可能上面的東西寫的有點簡單,但是有的細節處理也很重要。順便分享下我如何學習python的經歷把,大家沒事拍拍磚。
python沒有靜態類型,因此不需要也不可以指定函數的返回類型。
依據業務邏輯的需要,一個函數可以返回任何值,也可以什么都不返回。
比如:
def f1():return 1
def f2():return 'ok'
def f3():return [1,2,'good']
函數可以說是一個黑箱,輸入一些值,然后輸出一些值,因此return就是讓函數輸出值的操作。\x0d\x0a然而,類,簡單來說就是一系列函數的集合,它最主要的用途是設定對象和方法。\x0d\x0a\x0d\x0a在Python中,我簡單舉個例子,我要算a+b=c,我輸入a和b,輸出c。\x0d\x0a那么,函數就是這樣的:\x0d\x0adefplus(a,b):\x0d\x0ac=a+b\x0d\x0areturnc\x0d\x0a這里你就可以看到,輸入兩個值,經過函數內部計算,就輸出的一個值。在主程序中你調用這個函數,比如:c=plus(1,2),那么printc就得到3。\x0d\x0a\x0d\x0a但是類是不同的,同樣是計算a+b=c,我要先設定一種方法,比如叫做Plus,如下:\x0d\x0aClassPlus:\x0d\x0adef__init__(self,a,b):\x0d\x0aself.a=a\x0d\x0aself.b=b\x0d\x0adefreturn_result(self):\x0d\x0aself.c=self.a+self.b\x0d\x0areturnself.c\x0d\x0a那么在主程序中你就要調用這個類,如下:\x0d\x0aequation=Plus(1,2)\x0d\x0aresult=equation.return_result()\x0d\x0aprintresult\x0d\x0a這樣你就會得到結果3。\x0d\x0a\x0d\x0a希望可以幫到你,或者你把你的程序發過來,我看看~
1. Int()整數
2. Float()浮點數
3. Str()字符串
4. Ord()返回對應的ASCII值或Unicode值
5. Chr()通過ASCII返回對應的值
6. Bool()布爾運算
7. bin()轉換為二進制
8. hex()轉換為十六進制
9. oct()轉換為八進制
10. list()將元組轉換為列表
11. tuple()轉換為元組
12. dict()創建字典
13. bytes()轉換為字節
返回值是None,類型也是'NoneType'。
Python是一種廣泛使用的解釋型、高級和通用的編程語言。Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的GuidovanRossum創造,第一版發布于1991年,它是ABC語言的后繼者,也可以視之為一種使用傳統中綴表達式的LISP方言。Python提供了高效的高級數據結構,還能簡單有效地面向對象編程。
“在Python中,函數本身也是對象”
這一本質。那不妨慢慢來,從最基本的概念開始,討論一下這個問題:
1. Python中一切皆對象
這恐怕是學習Python最有用的一句話。想必你已經知道Python中的list, tuple, dict等內置數據結構,當你執行:
alist = [1, 2, 3]
時,你就創建了一個列表對象,并且用alist這個變量引用它:
當然你也可以自己定義一個類:
class House(object):
def __init__(self, area, city):
self.area = area
self.city = city
def sell(self, price):
[...] #other code
return price
然后創建一個類的對象:
house = House(200, 'Shanghai')
OK,你立馬就在上海有了一套200平米的房子,它有一些屬性(area, city),和一些方法(__init__, self):
2. 函數是第一類對象
和list, tuple, dict以及用House創建的對象一樣,當你定義一個函數時,函數也是對象:
def func(a, b):
return a+b
在全局域,函數對象被函數名引用著,它接收兩個參數a和b,計算這兩個參數的和作為返回值。
所謂第一類對象,意思是可以用標識符給對象命名,并且對象可以被當作數據處理,例如賦值、作為參數傳遞給函數,或者作為返回值return 等
因此,你完全可以用其他變量名引用這個函數對象:
add = func
這樣,你就可以像調用func(1, 2)一樣,通過新的引用調用函數了:
print func(1, 2)
print add(1, 2) #the same as func(1, 2)
或者將函數對象作為參數,傳遞給另一個函數:
def caller_func(f):
return f(1, 2)
if __name__ == "__main__":
print caller_func(func)
可以看到,
函數對象func作為參數傳遞給caller_func函數,傳參過程類似于一個賦值操作f=func;
于是func函數對象,被caller_func函數作用域中的局部變量f引用,f實際指向了函數func;cc
當執行return f(1, 2)的時候,相當于執行了return func(1, 2);
因此輸出結果為3。
3. 函數對象 vs 函數調用
無論是把函數賦值給新的標識符,還是作為參數傳遞給新的函數,針對的都是函數對象本身,而不是函數的調用。
用一個更加簡單,但從外觀上看,更容易產生混淆的例子來說明這個問題。例如定義了下面這個函數:
def func():
return "hello,world"
然后分別執行兩次賦值:
ref1 = func #將函數對象賦值給ref1
ref2 = func() #調用函數,將函數的返回值("hello,world"字符串)賦值給ref2
很多初學者會混淆這兩種賦值,通過Python內建的type函數,可以查看一下這兩次賦值的結果:
In [4]: type(ref1)
Out[4]: function
In [5]: type(ref2)
Out[5]: str
可以看到,ref1引用了函數對象本身,而ref2則引用了函數的返回值。通過內建的callable函數,可以進一步驗證ref1是可調用的,而ref2是不可調用的:
In [9]: callable(ref1)
Out[9]: True
In [10]: callable(ref2)
Out[10]: False
傳參的效果與之類似。
4. 閉包LEGB法則
所謂閉包,就是將組成函數的語句和這些語句的執行環境打包在一起時,得到的對象
聽上去的確有些復雜,還是用一個栗子來幫助理解一下。假設我們在foo.py模塊中做了如下定義:
#foo.py
filename = "foo.py"
def call_func(f):
return f() #如前面介紹的,f引用一個函數對象,然后調用它
在另一個func.py模塊中,寫下了這樣的代碼:
#func.py
import foo #導入foo.py
filename = "func.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
if __name__ == "__main__":
print foo.call_func(show_filename) #注意:實際發生調用的位置,是在foo.call_func函數中
當我們用python func.py命令執行func.py時輸出結果為:
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
filename:func.py
很顯然show_filename()函數使用的filename變量的值,是在與它相同環境(func.py模塊)中定義的那個。盡管foo.py模塊中也定義了同名的filename變量,而且實際調用show_filename的位置也是在foo.py的call_func內部。
而對于嵌套函數,這一機制則會表現的更加明顯:閉包將會捕捉內層函數執行所需的整個環境:
#enclosed.py
import foo
def wrapper():
filename = "enclosed.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
print foo.call_func(show_filename) #輸出:filename: enclosed.py
實際上,每一個函數對象,都有一個指向了該函數定義時所在全局名稱空間的__globals__屬性:
#show_filename inside wrapper
#show_filename.__globals__
{
'__builtins__': module '__builtin__' (built-in), #內建作用域環境
'__file__': 'enclosed.py',
'wrapper': function wrapper at 0x7f84768b6578, #直接外圍環境
'__package__': None,
'__name__': '__main__',
'foo': module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc', #全局環境
'__doc__': None
}
當代碼執行到show_filename中的return "filename: %s" % filename語句時,解析器按照下面的順序查找filename變量:
Local - 本地函數(show_filename)內部,通過任何方式賦值的,而且沒有被global關鍵字聲明為全局變量的filename變量;
Enclosing - 直接外圍空間(上層函數wrapper)的本地作用域,查找filename變量(如果有多層嵌套,則由內而外逐層查找,直至最外層的函數);
Global - 全局空間(模塊enclosed.py),在模塊頂層賦值的filename變量;
Builtin - 內置模塊(__builtin__)中預定義的變量名中查找filename變量;
在任何一層先找到了符合要求的filename變量,則不再向更外層查找。如果直到Builtin層仍然沒有找到符合要求的變量,則拋出NameError異常。這就是變量名解析的:LEGB法則。
總結:
閉包最重要的使用價值在于:封存函數執行的上下文環境;
閉包在其捕捉的執行環境(def語句塊所在上下文)中,也遵循LEGB規則逐層查找,直至找到符合要求的變量,或者拋出異常。
5. 裝飾器語法糖(syntax sugar)
那么閉包和裝飾器又有什么關系呢?
上文提到閉包的重要特性:封存上下文,這一特性可以巧妙的被用于現有函數的包裝,從而為現有函數更加功能。而這就是裝飾器。
還是舉個例子,代碼如下:
#alist = [1, 2, 3, ..., 100] -- 1+2+3+...+100 = 5050
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
我們定義了一個函數lazy_sum,作用是對alist中的所有元素求和后返回。alist假設為1到100的整數列表:
alist = range(1, 101)
但是出于某種原因,我并不想馬上返回計算結果,而是在之后的某個地方,通過顯示的調用輸出結果。于是我用一個wrapper函數對其進行包裝:
def wrapper():
alist = range(1, 101)
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
return lazy_sum
lazy_sum = wrapper() #wrapper() 返回的是lazy_sum函數對象
if __name__ == "__main__":
lazy_sum() #5050
這是一個典型的Lazy Evaluation的例子。我們知道,一般情況下,局部變量在函數返回時,就會被垃圾回收器回收,而不能再被使用。但是這里的alist卻沒有,它隨著lazy_sum函數對象的返回被一并返回了(這個說法不準確,實際是包含在了lazy_sum的執行環境中,通過__globals__),從而延長了生命周期。
當在if語句塊中調用lazy_sum()的時候,解析器會從上下文中(這里是Enclosing層的wrapper函數的局部作用域中)找到alist列表,計算結果,返回5050。
當你需要動態的給已定義的函數增加功能時,比如:參數檢查,類似的原理就變得很有用:
def add(a, b):
return a+b
這是很簡單的一個函數:計算a+b的和返回,但我們知道Python是 動態類型+強類型 的語言,你并不能保證用戶傳入的參數a和b一定是兩個整型,他有可能傳入了一個整型和一個字符串類型的值:
In [2]: add(1, 2)
Out[2]: 3
In [3]: add(1.2, 3.45)
Out[3]: 4.65
In [4]: add(5, 'hello')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
/home/chiyu/ipython-input-4-f2f9e8aa5eae in module()
---- 1 add(5, 'hello')
/home/chiyu/ipython-input-1-02b3d3d6caec in add(a, b)
1 def add(a, b):
---- 2 return a+b
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
于是,解析器無情的拋出了一個TypeError異常。
動態類型:在運行期間確定變量的類型,python確定一個變量的類型是在你第一次給他賦值的時候;
強類型:有強制的類型定義,你有一個整數,除非顯示的類型轉換,否則絕不能將它當作一個字符串(例如直接嘗試將一個整型和一個字符串做+運算);
因此,為了更加優雅的使用add函數,我們需要在執行+運算前,對a和b進行參數檢查。這時候裝飾器就顯得非常有用:
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO)
def add(a, b):
return a + b
def checkParams(fn):
def wrapper(a, b):
if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)): #檢查參數a和b是否都為整型或浮點型
return fn(a, b) #是則調用fn(a, b)返回計算結果
#否則通過logging記錄錯誤信息,并友好退出
logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")
return
return wrapper #fn引用add,被封存在閉包的執行環境中返回
if __name__ == "__main__":
#將add函數對象傳入,fn指向add
#等號左側的add,指向checkParams的返回值wrapper
add = checkParams(add)
add(3, 'hello') #經過類型檢查,不會計算結果,而是記錄日志并退出
注意checkParams函數:
首先看參數fn,當我們調用checkParams(add)的時候,它將成為函數對象add的一個本地(Local)引用;
在checkParams內部,我們定義了一個wrapper函數,添加了參數類型檢查的功能,然后調用了fn(a, b),根據LEGB法則,解釋器將搜索幾個作用域,并最終在(Enclosing層)checkParams函數的本地作用域中找到fn;
注意最后的return wrapper,這將創建一個閉包,fn變量(add函數對象的一個引用)將會封存在閉包的執行環境中,不會隨著checkParams的返回而被回收;
當調用add = checkParams(add)時,add指向了新的wrapper對象,它添加了參數檢查和記錄日志的功能,同時又能夠通過封存的fn,繼續調用原始的add進行+運算。
因此調用add(3, 'hello')將不會返回計算結果,而是打印出日志:
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added
有人覺得add = checkParams(add)這樣的寫法未免太過麻煩,于是python提供了一種更優雅的寫法,被稱為語法糖:
@checkParams
def add(a, b):
return a + b
這只是一種寫法上的優化,解釋器仍然會將它轉化為add = checkParams(add)來執行。
6. 回歸問題
def addspam(fn):
def new(*args):
print "spam,spam,spam"
return fn(*args)
return new
@addspam
def useful(a,b):
print a**2+b**2
首先看第二段代碼:
@addspam裝飾器,相當于執行了useful = addspam(useful)。在這里題主有一個理解誤區:傳遞給addspam的參數,是useful這個函數對象本身,而不是它的一個調用結果;
再回到addspam函數體:
return new 返回一個閉包,fn被封存在閉包的執行環境中,不會隨著addspam函數的返回被回收;
而fn此時是useful的一個引用,當執行return fn(*args)時,實際相當于執行了return useful(*args);
最后附上一張代碼執行過程中的引用關系圖,希望能幫助你理解:
新聞標題:python返回類型函數 python返回變量類型的函數
網頁URL:http://m.newbst.com/article46/doojieg.html
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