Список функций Python
В Python функция – это первый классный объект, который означает, что функция как любой другой объект.
Функция может быть передана в качестве аргумента, или вы можете включить функцию в качестве элемента в списке или в качестве значения в клавише: значение пары словаря или элемента в наборе и т. Д.
В этом руководстве мы узнаем, как добавить функции как элементы в списке. Другими словами, мы создадим список функций.
Пример 1: Список функций
В этом примере мы определяем две функции с именем функции1 () и FUNCTION2 (). Тогда мы инициализируем список этих двух функций как элементы.
Мы также можем использовать элементы списка, которые являются функциями и вызывают их. В следующей программе мы будем использовать эти элементы списка и вызовите функции.
ПРИМЕЧАНИЕ. С скобками после названия функции вызывает функцию, в то время как имя функции получает ссылку на функцию.
Имея в виду вышеупомянутое примечание, соблюдайте программу Python, которую мы написали для этого примера. Когда мы добавили функции в список в качестве элементов, мы не упомянули ни одной скобки, просто имена функций. И когда мы хотели вызвать функцию, мы получили функции из списка с использованием индекса и использовали скобки. Скобка после имени функции называется функцией и выполнена.
Резюме
В этом руководстве примеров Python мы узнали, как определить список функциями как элементы, и как с ними работать.
Создание простейших структур данных с помощью функций в Python
Вступление: Позапрошлым летом я открыл для себя великолепную книгу SICP — чтение только первого раздела книги открыло для меня новый мир функционального программирования. Анонимные функции, функции, что возвращают функции, функции высших порядков. Во втором разделе книги авторы показали, что возможно с помощью одних только функций создавать различные структуры данных, такие как пара, список, или даже деревья! Сегодня мне бы хотелось реализовать кое-какие идеи из этой книги на языке программирования Python. Конечно же, исключительно с помощью функций.
Начало: Python – это замечательный язык программирования, который поддерживает практически все парадигмы программирования. Python прост в понимании, и для чтения этой статьи достаточно базового знания языка. Не будет также лишним немного просмотреть эту статью.
I. Создание пары.Что такое пара?
Пара — это упорядоченный набор, который состоит из двух элементов, предположительно, разных типов. Стоит отметить, что в ЯП Python, кортеж ( пара — это частный случай кортежа) — это особый тип данных, который очень часто используется, и создается следующим образом: p = (a1,a2. an). Но так как мы условились использовать только функции, нам придется создать свою собственную реализацию пары:
Постойте! Но ведь make_pair возвращает функцию, а не пару. На самом деле – пара в нашем представлении это и есть функция, что принимает на вход аргумент любое число, и возвращает первый элемент, если аргумент равен 0, и второй в противоположном случае. Для повышения уровня абстракции мы также создали функции доступа к элементам нашей пары: first и second. Убедимся, что наша реализация пары работает, как нужно:
II. Список Что такое список?
На самом деле, связный список можно представить, как пару, которая состоит из двух значений: «голова» списка и его «хвост». К примеру, список [1,2,3,4] можно представить следующим образом:
Теперь добавим поддержку пустых списков. Пустой список — это список, который не содержит ни одного элемента. При обращении к его элементам, он должен каким-то образом сообщать об ошибке.
К сожалению, функции first и second не являются интуитивно-понятными функциями доступа к элементам списка. Гораздо привычнее работать с функциями head и tail
Здесь стоит вспомнить о том, что в Python функции являются объектами первого класса
Поэтому, код можно значительно упростить:
Базовой операцией над списком есть добавление нового элемента в голову списка:
Все исключительно просто: мы создаем новый список, «головой» которого будет новый элемент, а «хвостом» — предыдущий список.
Здесь можно остановиться, ведь фактически мы создали полноценный тип данных — список, но, пожалуй, стоит также рассмотреть операции обхода списка.
Самая простая операция — проход по всем элементам и вызов некоторой функции f к каждому элементу списка. К примеру, с помощью этой функции можно вывести список на экран:
Каким образом работает функция iterate_over_list? Она рекурсивно применяет функцию f к голове списка L, пока L не станет равен пустому списку.
Теперь реализуем базовые функциональные операции над списками:
map(l,f) — это функция, которая переводит список в новый список, применяя к его элементам некоторую функцию f.
filter(l,p) — это функция, которая создает новый список, в который попадают только те элементы, которые соответствуют некоторому предикату p.
accumulate(l,op,initial) — более известна, как reduce.
Функция _map работает рекурсивно: если список пуст, то возвращаем пустой список, в противоположном случае возвращаем новый список, «головой» которого будет результат применения функции f к первому элементу списка l, а «хвостом» будет результат применения функции _map к «хвосту» списка l.
И последний штрих — функция range. Если вы дочитали до этого элемента — то наверняка в состоянии реализовать эту функцию самостоятельно.
Вместо заключения
Конечно, никто не станет использовать подобные техники в «настоящем» программировании, но я надеюсь, что эта статья все-таки сможет кому-то помочь освоиться в функциональном программировании.
Python. Передача функции как аргумента. Структуры данных, содержащих перечень функций
Передача функции как аргумента. Структуры данных, содержащих перечень функций. Возврат функции из другой функции оператором return . Примеры
Содержание
- 1. Передача функции в качестве аргумента. Общие понятия
- 2. Примеры передачи функции в качестве аргумента
- 2.1. Решение квадратного уравнения. Передача функции, вычисляющей дискриминант в качестве аргумента
- 2.2. Пример передачи в функцию ссылки на функцию. Выполнение базовых операций над комплексными числами
- 2.3. Пример конвертирования чисел из десятичной системы счисления в двоичную и шестнадцатеричную. Передача функций конвертирования в качестве параметров.
- 2.4. Пример передачи в функцию двух ссылок на функции, которые оперируют числами
Поиск на других ресурсах:
1. Передача функции в качестве аргумента. Общие понятия
Любая объявленная функция может быть передана в другую функция в качестве аргумента. Поскольку каждая функция является объектом, то передается ссылка на эту функцию. Функция, которая получает ссылку может по этой ссылке вызывать другую функцию соблюдая правильное задание количества и типа параметров.
В общем случае передача функции в качестве параметра выглядит следующим образом- FuncArg — функция, ссылка на которую передается в другую функцию. Имя функции ( FuncArg ) есть ссылкой на функцию;
- Func — имя функции, которая получает входным параметром ссылку на функцию FuncArg ;
- parameters1 , parameters2 — соответственно параметры функций FuncArg() и Func() .
2. Примеры передачи функции в качестве аргумента
2.1. Решение квадратного уравнения. Передача функции, вычисляющей дискриминант в качестве аргумента
В примере реализована функция SquareRoot() , которая возвращает корни квадратного уравнения. Функция получает 4 параметра:
- func — имя ссылки на функцию;
- a , b , c — коэффициенты квадратного уравнения.
В теле функции SquareRoot() осуществляется вызов функции-параметра func() . При вызове указываются 3 параметра a , b , c .
Чтобы не было ошибки, при вызове функции SquareRoot() из другого кода, нужно, чтобы имя ссылки соответствовало (ассоциировалось) функции, получающей строго 3 параметра. В противном случае, будет сгенерирована ошибка.Результат выполнения программы
2.2. Пример передачи в функцию ссылки на функцию. Выполнение базовых операций над комплексными числами
В примере реализовано 5 функций:
- AddComplex() — возвращает сумму двух комплексных чисел в виде кортежа;
- SubComplex() — возвращает разницу двух комплексных чисел в виде кортежа;
- MulComplex() — возвращает произведение двух комплексных чисел;
- DivComplex() — возвращает результат деления двух комплексных чисел. В случае деления на 0 функция возвращает пустой кортеж;
- OperationComplex() — выполняет одну из четырех операций по ссылкам на соответствующие методы.
Результат выполнения программы
2.4. Пример передачи в функцию двух ссылок на функции, которые оперируют числами
В примере демонстрируется передача двух ссылок на функции в качестве параметров. Заданы две функции:
- SumNumbers() — определяет сумму цифр числа, которое задается входным параметром;
- MaxDigit() — определяет максимальную цифру числа, которое есть входным параметром.
С помощью функции OperationNumber() осуществляется вызов функций SumNumbers() и MaxDigit() . Функции SumNumbers() и MaxDigit() передаются в функцию OperationNumber() в качестве параметров.
3. Структуры данных, содержащие перечень функций
Поскольку функции являются объектами, то существует возможность создавать различные структуры данных, содержащих функции. При создании таких структур данных, каждую функцию и перечень ее параметров формируют в виде кортежа.
Например, список функций с одним параметром может быть таким
- func1 , func2 , …, funcN – перечень имен функций или ссылок на функции;
- param1 , param2 , …, paramN – перечень параметров соответственно функций func1 , func2 , …, funcN .
После такого описания можно вызвать функцию как элемент списка по образцу
- имя LF[0][0] будет заменено именем func1 ;
- имя LF[0][1] будет заменено именем param1 .
4. Пример списка функций. Массив вызовов функции Convert_2_to_10() , которая конвертирует число из двоичной системы исчисления в десятичную
В примере формируется список ListConvert , содержащий кортежи, состоящие из имени функции Convert_2_to_10() и параметра-строки. Функция Convert_2_to_10() конвертирует число из двоичной системы исчисления в десятичную систему исчисления. Функция получает входным параметром число в виде строки и возвращает преобразованное число также в виде строки.
После такого объявления, использование функции FuncOut() может быть, например, таким
Пример. В примере в функции ProcessList() реализована функция AvgList() , которая возвращает среднее арифметическое элементов списка, который есть входным параметром функции ProcessList() . Результатом работы функции ProcessList() является функция AvgList() .
Списковые включения (list comprehension)
Списковые включения в Python являются краткими синтаксическими конструкциями. Их можно использовать для создания списков из других списков, применяя функции к каждому элементу в списке. В этом разделе объясняется и демонстрируется использование этих выражений.
Примеры
Замечания
Включения — это синтаксические конструкции, которые определяют структуры данных или выражения, уникальные для конкретного языка. Правильное использование включений переосмысливает их в понятные выражения. В качестве выражений их можно использовать:
- в правой части присвоений
- в качестве аргументов для вызова функций
- в теле лямбда-функции
- как отдельный оператор. (Например: [ print(x) для x в диапазоне (10)])
Примеры списковых включений
Списковые включения
Списковое включение создает новый list , применяя выражение к каждому элементу итерируемого. Наиболее простой формой является:
Также есть необязательное условие if:
Каждый <element> в <iterable> подключается к <expression> если (необязательно) <условие> имеет значение true.Все результаты сразу возвращаются в новый список. Генератор включений вычисляет медленно, а списковые включения оценивают весь итератор — занимая память, пропорционально длине итератора.
Чтобы создать список квадратов целых чисел:
Выражение for устанавливает x для каждого значения по очереди из (1, 2, 3, 4) . Результат выражения x * x добавляется во внутренний список. Внутренний список присваивается переменным квадратам после завершения.
Помимо ускорения (как описано здесь), списковые включения примерно эквивалентны следующему циклу for:
Выражение, применяемое к каждому элементу, может быть настолько сложным, насколько это необходимо:
Условие Else
else можно использовать в списковых включениях, но нужно следить за синтаксисом. Условие if или else следует использовать перед циклом for , а не после:
Обратите внимание, что здесь используется другая языковая конструкция, условное выражение, которое само по себе не является частью синтаксиса включения. Учитывая, что if после for…in является частью спискового включения и используется для фильтрации элементов из исходного кода.
Двойная итерация
Порядок двойной итерации [. for x in . for y in . ] является природным или контр-логичным. Эмпирическое правило это следовать циклу for :
Это может быть сжат в одну строку, как [str(x) for i in range(3) for x in foo(i)]
Встроенная мутация и другие побочные эффекты
Прежде чем использовать списковые включения, нужно понять разницу между функциями, вызываемыми для их побочных эффектов (мутирующие или встроенные функции), которые обычно возвращают None , и функции , которые возвращают интересное значение.
Многие функции (особенно чистые функции) просто берут объект и возвращают какой-то объект. Встроенная функция изменяет существующий объект, это называется побочным эффектом. Другие примеры включают операции ввода и вывода, такие как print.
list.sort() сортирует список на месте (это означает , что он изменяет исходный список) и возвращает значение None .Следовательно, это не будет работать так, как со списковыми включениями:
Вместо sorted() возвращает отсортированный list , а не сортировку на месте:
Допускается использование включений для побочных эффектов, таких как ввод-вывод или встроенных функций. Тем не менее лучше использовать цикл for . Так это работает в Python 3:
Вместо этого используйте:
В некоторых ситуациях функции побочных эффектов подходят для списковых включений. У random.randrange() есть побочный эффект изменения состояния генератора случайных чисел, но он также возвращает интересное значение. Кроме того, next() может вызываться на итераторе.
Следующий генератор случайных значений не является чистым, но имеет смысл, поскольку генератор случайных значений сбрасывается каждый раз, когда вычисляется выражение:
Пробелы в списках
Более сложные списки могут быть очень длинными или становиться менее читабельными. В приведённых примерах это встречается не так часто, но можно разбить списковые включения на несколько строк следующим образом:
Избегайте повторяющихся и тяжёлых операций с использованием условий
Рассмотрим пример следующего спискового включения:
Это приводит к двум вызовам f(x) для 1000 значений x : один вызов для генерации значения, а другой для проверки условия if . Если f(x) является особенно тяжёлой операцией, это может существенно повлиять на производительность. Но хуже всего, если вызов f() имеет побочные эффекты, он может привести к неожиданным результатам.
Вместо этого вы должны оценивать тяжёлую операцию только один раз для каждого значения x , генерируя промежуточную итерацию (генераторное выражение) следующим образом:
Или, используя эквивалентный map :
Другой способ, который может сделать код более читабельным — поместить частичный результат ( v в предыдущем примере) в итерацию (например, список или кортеж), а затем выполнить итерацию по нему. Поскольку v будет единственным элементом в итерации, в результате мы имеем ссылку на вывод нашей медленной функции, вычисляемой только один раз:
Однако на практике логика кода может быть более сложной, и важно, чтобы код был читабельным. Как правило, лучше использовать отдельную функцию генератора вместо сложной однострочной:
Другой способ предотвратить многократное вычисление f(x) — это использовать декоратор @functools.lru_cache() (Python 3.2+) для f(x). Поскольку вывод f для ввода x уже был вычислен один раз, второй вызов функции исходного спискового включения будет таким же быстрым, как поиск по словарю. Этот подход использует запоминание для повышения эффективности, что сравнимо с использованием выражений генератора.
Скажем, вы должны сгладить список
Одним из методов может быть:
Ярлыки, основанные на + (включая подразумеваемое использование в сумме), по необходимости, O(L^2), где L — подсписки — как промежуточный результат продолжает увеличиваться, на каждом шаге новый объект списка промежуточных результатов резервируется, и все элементы в предыдущем промежуточном результате должны быть скопированы (а также несколько новых добавлены в конце). Поэтому для простоты скажем, что у вас есть L-подсписков с I элементов в каждом: первые I элементы копируются L-1 раз, вторые I-элементы L-2 раза и т.д .; общее количество копий равно I, умноженному на сумму x для x от 1 до L, т.е. I*(L**2)/2.
Списковое включение только генерирует список один раз, и копирует каждый элемент также ровно один раз.
Изменение типов в списке
Пример
Количественные данные часто считываются в виде строк, которые должны быть преобразованы в числовые типы перед обработкой. Типы всех элементов списка могут быть преобразованы с помощью функции списковых включений или функции map() .
Включения с участием кортежей
Пример
Условие for списковых включений может указывать более одной переменной:
Это как обычный цикл for:
Нужно обратить внимание, что если начинающее включение является кортежем, его необходимо заключить в скобки:
Подсчет вхождений с использованием включений
Пример
Когда мы хотим подсчитать количество элементов в итерации, которые удовлетворяют некоторому условию, мы можем использовать включение для создания идиоматического синтаксиса:
Основная концепция такова:
- Перебирать элементы в диапазоне (1000).
- Объедините все необходимые if условия.
- Используйте 1 в качестве выражения, чтобы вернуть 1 для каждого элемента, который соответствует условиям.
- Суммируйте все 1 , чтобы определить количество предметов, которые соответствуют условиям.
Примечание: здесь мы не собираем 1 в списке (обратите внимание на отсутствие квадратных скобок), но мы передаём их непосредственно функции суммирования, которая их суммирует. Это генератор выражений, который похож на включения.
Словарь включений
Пример
Словарь включений аналогичен списковым включениям, за исключением того, что он создаёт объект словаря вместо списка.
это просто еще один способ написания:
Как и в случае со списком, мы можем использовать условный оператор внутри словаря включения, чтобы получить только элементы словаря, удовлетворяющие заданному критерию.
Или переписать с помощью генераторного выражения.
Начиная со словаря и используя словарь в качестве фильтра пары ключ-значение
Переключение ключа и значения словаря (инвертировать словарь)
если вы хотели поменять местами ключи и значения, вы можете использовать несколько подходов в зависимости от вашего стиля кодирования:
Объединение словарей
Объедините словари и при необходимости переопределите старые значения с помощью вложенного словаря включений.
Примечание: словарь включений был добавлен в Python 3.0 и перенесён в версию 2.7+, в отличие от списочных включений, которые были добавлены в 2.0. Версии <2.7 могут использовать генераторное выражение и встроенную функцию dict() для имитации поведения словаря включений.
Генераторные выражения
Пример
Генераторное выражение очень похоже на списки. Основное отличие состоит в том, что оно не создаёт полный набор результатов сразу; он создаёт объект генератора, который затем может быть повторён.
Например, посмотрите различия в коде:
Примечание: В Python 3, range просто возвращает генератор. Для получения дополнительной информации см Различия между функциями дальности и xrange например.
Сценарии использования
Генераторные выражения вычисляются лениво, что означает, что они генерируют и возвращают каждое значение только тогда, когда генератор повторяется. Это может пригодиться при переборе больших наборов данных, без создания дубликатов набора данных в памяти:
Другим распространенным вариантом использования является недопущение итерации по всей итерации когда не требуется. В этом примере элемент извлекается из удаленного API с каждой итерацией get_objects() . Тысячи объектов могут существовать, должны быть найдены один за другим, и нам нужно только знать, существует ли объект, который соответствует шаблону. Используйте генераторное выражение, когда мы видим похожую задачу
Набор включений
Пример
Набор включений аналогичен списку включений и словарю включений, но он создаёт набор, представляющий собой неупорядоченную коллекцию уникальных элементов.
Имейте в виду, что наборы неупорядочены. Это значит, что порядок результатов в наборе может отличаться от того, который представлен в приведённых выше примерах.
Примечание: Набор включений доступен с версии Python 2.7+, в отличие от списка включений, которые были добавлены в 2.0. В Python 2.2 — Python 2.6 функция set() может использоваться с выражением генератора для получения того же результата:
Условные списки
Учитывая список понимание вы можете добавить один или несколько , if условия для фильтрации значений.
Для каждого <element> в <iterable> если <condition> имеет значение True , добавить <expression> (обычно функция <element> ) в возвращаемом списке.
Например, это можно использовать для извлечения только четных чисел из последовательности целых чисел:
Приведенный выше код эквивалентен:
Кроме того , усвоение условного списка вида [e for x in y if c] , где e и c являются выражениями в терминах x ) эквивалентно list(filter(lambda x: c, map(lambda x: e, y)))
Несмотря на предоставление того же результата, обратите внимание на тот факт, что первый пример почти в 2 раза быстрее, чем второй. Для тех , кому любопытно, это хорошее объяснение причин почему.
Обратите внимание , что это совершенно отличается от . if . else . условного выражения (иногда известное как трехкомпонентное выражение ) , которые вы можете использовать для <expression> часть списка понимания. Рассмотрим следующий пример:
Здесь условное выражение — не фильтр, а оператор, определяющий значение, которое будет использоваться для элементов списка:
Это становится более очевидным, если вы объедините его с другими операторами:
Приведенный выше код эквивалентен:
Можно комбинировать тройные выражения и if условия. Тернарный оператор работает с отфильтрованным результатом:
То же самое не могло быть достигнуто только одним троичным оператором:
Смотрите также: фильтры , которые часто обеспечивают достаточную альтернативу условных списковые.
Перечень списков с помощью вложенных циклов
Списки могут использовать вложенный for .Вы можете закодировать любое количество вложенных циклов для внутри списка понимания, и каждый for цикла может иметь дополнительный связанный , if тест. При этом порядок следования for построений такой же порядок , как при написании серии вложенных for заявлений. Общая структура списочных представлений выглядит следующим образом:
Например, следующий код уплощение списка списков с использованием нескольких for операторов:
Можно эквивалентно записать в виде списка с кратной for конструкцией:
Как в расширенной форме, так и в понимании списка, внешний цикл (первый для оператора) идет первым.
В дополнение к более компактному вложенному пониманию также значительно быстрее.
Накладные расходы на вызов функции выше примерно 170ns.
Встроенный , if ы вложены подобным образом , и может происходить в любом положении после первого for :
Ради удобства чтения, однако, вы должны рассмотреть возможность использования традиционного для петель. Это особенно верно, когда вложение глубиной более 2-х уровней и / или логика понимания слишком сложна. многократное понимание списка вложенных циклов может быть подвержено ошибкам или дает неожиданный результат.
Фильтр рефакторинга и map для отображения списка
В filter или map функция часто должна быть заменена списком. Гвидо ван Россум описывает это хорошо в открытом письме в 2005 году :
Следующие строки коды считаются «не рабочими» и будут вызывать ошибки.
Принимая то , что мы узнали из предыдущей цитаты, мы можем сломать эти filter и map выражения в эквивалентных им списковые; также удаление лямбда — функции от каждого — сделать код более читаемым в этом процессе.
Читаемость становится еще более очевидной при работе с цепными функциями. Из-за читабельности, результаты одного map или функции фильтра должны быть переданы в качестве результата следующей; в простых случаях их можно заменить единый список. Кроме того, мы можем легко понять каков результат нашего процесса, где существует большая когнитивная нагрузка при рассуждениях о цепочечном процессе map и filter .
Рефакторинг — краткий справочник
map
Фильтр
где F и P являются функциями , которые соответственно преобразуют входные значения и возвращают bool
Списковые включения с участием кортежей
for пункта в список понимания можно указать более одной переменные:
Это так же , как регулярные for петель:
Однако обратите внимание, что если выражение, начинающее списковое включение, является кортежем, его необходимо заключить в скобки:
Подсчет вхождений
Когда мы хотим подсчитать количество элементов в итерируемом элементе, которые удовлетворяют некоторому условию, мы можем использовать списковое включение для создания идиоматического синтаксиса:
Основная концепция может быть обобщена как:
- Итерации над элементами в range(1000) .
- Сцепить все необходимое , при выполнении условия if .
- Используйте 1 в качестве выражения для возврата 1 для каждого элемента, который соответствует условиям.
- Суммируем все 1 , чтобы определить количество элементов , которые удовлетворяют условиям.
Примечание: Здесь мы не собираем все 1 в одном списке (обратите внимание на отсутствие квадратных скобок), но мы считаем их непосредственно через функцию sum . Это называется выражение генератора, который похож на списковое включение.
Изменение типов в списке
Количественные данные часто считываются в виде строк, которые должны быть преобразованы в числовые типы перед обработкой. Типы всех элементов списка могут быть преобразованы либо в списковом включении или через функцию map() .
Понимание вложенного списка
Включение вложенного списка, в отличие от включения списка с вложенными циклами, являются включение списка в пределах включения списка. Начальным выражением может быть любое произвольное выражение, включая другое включение.
Вложенный пример эквивалентен
Один пример, где вложенное списковое включение может быть использовано для транспонирования матрицы.
Как и вложенные for петель, есть не предел того , как глубоко постижения могут быть вложенными.
Итерация двух или более списков одновременно в пределах понимания списка
Для перебора более двух списков одновременно в списковым включении, можно использовать zip() , как: