Интерактивный учебник языка Python. Функции в программировании

Начав писать главу про ООП, понял что совсем забыл освятить такой большой и нужный раздел Пайтона как функции. Тема это большая и обширная, потому, чтобы не сильно растягивать паузу между уроками, решил разделить ее на 2 части. Сначала расскажу основы, потом уже углубленные особенности Пайтоновского функциестроения.

Функции в Пайтоне объявляются не просто, а очень просто. Вот пример самой простой:

Def empty_func(): pass
Начинается объявление с ключевого слова def, что как не сложно догадаться является сокращением от define. После него идет имя функции. После имени в круглых скобках задается список параметров, в данном случае отсутствующих.
Тело функции пишется с отступом со следующей строки. учтите, что в Пайтоне функции с пустым телом запрещены, потому в качестве тела приведенной выше функции используется «пустой оператор» pass.
Теперь рассмотрим пример посерьезнее.

Def safe_div(x, y): """Do a safe division:-) for fun and profit""" if y != 0: z = x / y print z return z else: print "Yippie-kay-yay, motherf___er!"
В этом примере есть несколько нововведений. первое, что бросается в глаза - это строка документации (docstring), идущая сразу после тела функции.
Обычно эта строка занимает не одну строку исходного текста (простите за каламбур) и потому задается в тройных кавычках. Она предназначена для описания функции, ее предназначения, параметров и т.п. Все хорошие ИДЕ умеют с этой строкой работать. Получить к ней доступ можно и из самой программы, используя свойство __doc__:

Print safe_div.__doc__
Этим свойством (да, да, именно свойством, в Пайтоне даже функции на самом деле - классы) удобно пользоваться во время сеансов работы интерактивной консоли.
>>> from ftplib import FTP >>> print FTP.__doc__ An FTP client class. To create a connection, call the class using these argument: host, user, passwd, acct These are all strings, and have default value "". Then use self.connect() with optional host and port argument. # дальнейшее почикано мною:-)
Вернемся к нашей исходной функции. Суть ее очень проста, она принимает 2 параметра: х и у. Если у не равен 0, она делит х на у, выводит результат на экран и возвращает свое частное в виде результата. Результат функции возвращают с помощью команды return. Благодаря механизму кортежей, описанному в прошлом уроке, функции в Пайтоне могут возвращать одновременно множество объектов.
Если же делитель все-таки равен нулю, функция выводит сообщение об ошибке. Неверно было бы предположить что в этом случае функция ничего не вернет. Правильнее будет сказать что функция вернет «ничего»:) Иначе говоря, если в функции отсутствует оператор return, или же он вызван без параметров, то функция возвращает специальное значение None. В этом легко убедиться вызвав что-то типа print safe_div(10, 0).

Вот пример слегка посложнее, он взят из доклада-презентации Гвидо ван Россума.

Def gcd(a, b): "Нахождение НОД" while a != 0: a,b = b%a,a # параллельное определение return b
Данная функция находит наибольший общий делитель двух чисел.

В общем, следует учитывать, что параметры в функции Пайтоном передаются по ссылке. Еще одним, возможно нетривиальным фактом к которому придется привыкать - является тот факт что сами функции являются значением, которое можно присваивать. Если воспользоваться нашей функцией safe_div для дальнейших экспериментов, то можно написать следующий код.

Mystic_function = safe_div print mystic_function(10, 4)
Вот на этот раз и все, «за бортом» осталось еще много аспектов определения функций в Пайтоне, которые будут освещены в следующий раз.

Упражнения для проверки.
1. На основе существующей функции нахождения НОД, напишите функцию поиска НОК двух чисел.
2. Напишите подпрограмму табулирования функции, переданной в качестве аргумента. Так же аргументами задается начальное, конечное значение и шаг табуляции.

PS кстати, каков оптимальный объем «урока»? Что лучше - реже выходящие большие главы, или «лучше меньше да чаще».

Напоминалка по использованию параметров (аргументов) функций в Python.

Позиционные параметры

Замечания:

• Все как обычно.
• При вызове указывать обязательно все позиционные аргументы.

Произвольное количество аргументов

Замечания:

• Обозначается звездочкой перед аргументом - *args
• Внутри функции выглядит как кортеж, элементы кортежа расположены в том же порядке, что и аргументы функции, указанные при вызове.
• Передать список при вызове функции как набор аргументов можно, приписав к обозначению списка спереди звездочку

Пример 1. Определение функции с переменным количеством аргументов:

Пример 2. Передача списка в функцию, как набора аргументов:

Комментарии к примеру 2:

• Строка 8: Переменное к-во аргументов
• Строка 9: Список (передается как один аргумент)
• Строка 10: Список со звездочкой (передается как переменное к-во аргументов)

Именованные аргументы

Замечания:

• При вызове указывать необязательно. Если не указаны, им присваиваются дефолтные значения.

Примечания:

• При работе программы значения именованным параметрам присваиваются один раз, в месте определения функции. Если присваемый объект изменяемый, то измененный во время работы функции, он при в следующих вызовах будет иметь не то, значение, которое указано как значение в определении функции, а то, которое было присвоено во время предыдущего вызова.

Пример к примечанию:

Произвольное количество именованных аргументов

Замечания:

• Обозначается двумя звездочками перед аргументом - **kwargs
• Внутри функции выглядит как словарь, с ключами, соответствующими именам аргументов, указанными при вызове функции.
• Передать словарь при вызове функции как набор именованных аргументов можно, приписав две звездочки перед обозначением словаря. Напримиер так: **kwargs

Пример 1. Определение функции с произвольным количество именованных аргументов:

Пример 2. Передача словаря в функцию как произвольного количества именованных аргументов:

Комментарии к примеру 2:

• Строка 9: Словарь передан как один именованный аргумент.
• Строка 10: Словарь передан как произвольное количество именованных аргументов.

Все виды параметров вместе

Передача параметра по ссылке (изменение параметра внутри функции)

Если при вызове функции подставим в качестве значения аргумента переменную, а в теле функции мы меняем значение аргумента, то то, что произойдет, зависит от того, с каким значение связана наша переменная. Если переменная связана с неизменяемым значением, например int, str, tulpe, то естественно, это значение не изменится. А вот если переменная связана со списком, словарем или классом, то значение связанного с переменной объекта изменится.

Не изменяется:

Изменяется:

Следствие 1: если нам нужно "передать параметр по ссылке", как в Си, делать этого не следует, может получиться не то, что хотим. Цель передачи параметра по ссылке в Си - вернуть несколько значений из функции, путем изменения значений по ссылкам внутри функции. В питоне можно возвращать кортеж, поэтому, если нужно вернуть нескоько значений, нужно возвращать кортеж и присваивать его значения переменным.

Следствие 2: во избежание "боковых эффектов", значениями по умолчанию лучше делать неизменяемые типы (None, int, str, tulpe)

Комментарии:

Спасибо, пригодилась

За a(**d) отдельное спасибо.

Спасибо за доходчивые разъяснения!

def fprintf(*args,**kwargs):
print kwargs...
print args...

KP=2
N_elem =
c="privet"

KP = 2
N_elem =
c = "privet"

fprintf(KP, N_elem, c)

результат:
KP = 2
N_elem =
c = privet

>>Как написать функцию чтобы она печатала имена и значения своих переменных??

def fprintf(**kwargs):
for k, v in kwargs.items():
print "%s = %s" % (k, v)

и извратно вызывать:
fprintf(KP=KP, N_elem=N_elem, c=c)

Жаль, что такое большое количество примеров нельзя использовать в СРР Ибо фитонки я не знаю. А ведь тема интересная и очень хотелось бы знать, как её применять на практике, а не просто 1,2,3. Например если есть задача воплотить идею в атмегу8 На срр [это индекс массива] = {Привет мир} =)
индекс++ и каждый цикл выводим по букве.

При работе программы значения именованным параметрам присваиваются один раз, в месте определения функции. Если присваемый объект изменяемый, то измененный во время работы функции, он при в следующих вызовах будет иметь не то, значение, которое указано как значение в определении функции, а то, которое было присвоено во время предыдущего вызова.

То о чем вы упомянули относиться только к спискам.
Потому, что присваивая параметру список, и параметр и список создаются в одной ячейке и имеют один id. При изменении параметра меняется список и сохраняется все в той же ячейке.

Вообщем как-то так!

def even(x):
if x%2==0:
print("Yes")
____?
print("No")

Что поставить в предпоследне

def even(x):
if x%2==0:
print("Yes")
____?
print("No")

Что поставить в предпоследней строчке???

Asya, тупая!

Напомним, что в математике факториал числа n определяется как n! = 1 ⋅ 2 ⋅ ... ⋅ n. Например, 5! = 1 ⋅ 2 ⋅ 3 ⋅ 4 ⋅ 5 = 120. Ясно, что факториал можно легко посчитать, воспользовавшись циклом for. Представим, что нам нужно в нашей программе вычислять факториал разных чисел несколько раз (или в разных местах кода). Конечно, можно написать вычисление факториала один раз, а затем используя Copy-Paste вставить его везде, где это будет нужно.

# вычислим 3! res = 1 for i in range(1, 4): res *= i print(res) # вычислим 5! res = 1 for i in range(1, 6): res *= i print(res)

Однако, если мы ошибёмся один раз в начальном коде, то потом эта ошибка попадёт в код во все места, куда мы скопировали вычисление факториала. Да и вообще, код занимает больше места, чем мог бы. Чтобы избежать повторного написания одной и той же логики, в языках программирования существуют функции.

Функции — это такие участки кода, которые изолированы от остальный программы и выполняются только тогда, когда вызываются. Вы уже встречались с функциями sqrt(), len() и print(). Они все обладают общим свойством: они могут принимать параметры (ноль, один или несколько), и они могут возвращать значение (хотя могут и не возвращать). Например, функция sqrt() принимает один параметр и возвращает значение (корень числа). Функция print() принимает переменное число параметров и ничего не возвращает.

Покажем, как написать функцию factorial(), которая принимает один параметр — число, и возвращает значение — факториал этого числа.

Def factorial(n): res = 1 for i in range(1, n + 1): res *= i return res print(factorial(3)) print(factorial(5))

Дадим несколько объяснений. Во-первых, код функции должен размещаться в начале программы, вернее, до того места, где мы захотим воспользоваться функцией factorial(). Первая строчка этого примера является описанием нашей функции. factorial - идентификатор, то есть имя нашей функции. После идентификатора в круглых скобках идет список параметров, которые получает наша функция. Список состоит из перечисленных через запятую идентификаторов параметров. В нашем случае список состоит из одной величины n. В конце строки ставится двоеточие.

Далее идет тело функции, оформленное в виде блока, то есть с отступом. Внутри функции вычисляется значение факториала числа n и оно сохраняется в переменной res. Функция завершается инструкцией return res, которая завершает работу функции и возвращает значение переменной res.

Инструкция return может встречаться в произвольном месте функции, ее исполнение завершает работу функции и возвращает указанное значение в место вызова. Если функция не возвращает значения, то инструкция return используется без возвращаемого значения. В функциях, которым не нужно возвращать значения, инструкция return может отсутствовать.

Приведём ещё один пример. Напишем функцию max(), которая принимает два числа и возвращает максимальное из них (на самом деле, такая функция уже встроена в Питон).

10 20 def max(a, b): if a > b: return a else: return b print(max(3, 5)) print(max(5, 3)) print(max(int(input()), int(input())))

Теперь можно написать функцию max3(), которая принимает три числа и возвращает максимальное их них.

Def max(a, b): if a > b: return a else: return b def max3(a, b, c): return max(max(a, b), c) print(max3(3, 5, 4))

Встроенная функция max() в Питоне может принимать переменное число аргументов и возвращать максимум из них. Приведём пример того, как такая функция может быть написана.

Def max(*a): res = a for val in a: if val > res: res = val return res print(max(3, 5, 4))

Все переданные в эту функцию параметры соберутся в один кортеж с именем a, на что указывает звёздочка в строке объявления функции.

2. Локальные и глобальные переменные

Внутри функции можно использовать переменные, объявленные вне этой функции

Def f(): print(a) a = 1 f()

Здесь переменной a присваивается значение 1, и функция f() печатает это значение, несмотря на то, что до объявления функции f эта переменная не инициализируется. В момент вызова функции f() переменной a уже присвоено значение, поэтому функция f() может вывести его на экран.

Такие переменные (объявленные вне функции, но доступные внутри функции) называются глобальными .

Но если инициализировать какую-то переменную внутри функции, использовать эту переменную вне функции не удастся. Например:

Def f(): a = 1 f() print(a)

Получим ошибку NameError: name "a" is not defined . Такие переменные, объявленные внутри функции, называются локальными . Эти переменные становятся недоступными после выхода из функции.

Интересным получится результат, если попробовать изменить значение глобальной переменной внутри функции:

Def f(): a = 1 print(a) a = 0 f() print(a)

Будут выведены числа 1 и 0. Несмотря на то, что значение переменной a изменилось внутри функции, вне функции оно осталось прежним! Это сделано в целях “защиты” глобальных переменных от случайного изменения из функции. Например, если функция будет вызвана из цикла по переменной i , а в этой функции будет использована переменная i также для организации цикла, то эти переменные должны быть различными. Если вы не поняли последнее предложение, то посмотрите на следующий код и подумайте, как бы он работал, если бы внутри функции изменялась переменная i.

Def factorial(n): res = 1 for i in range(1, n + 1): res *= i return res for i in range(1, 6): print(i, "! = ", factorial(i), sep="")

Если бы глобальная переменная i изменялась внутри функции, то мы бы получили вот что:

5! = 1 5! = 2 5! = 6 5! = 24 5! = 120

Итак, если внутри функции модифицируется значение некоторой переменной, то переменная с таким именем становится локальной переменной, и ее модификация не приведет к изменению глобальной переменной с таким же именем.

Более формально: интерпретатор Питон считает переменную локальной для данной функции, если в её коде есть хотя бы одна инструкция, модифицирующая значение переменной, то эта переменная считается локальной и не может быть использована до инициализации. Инструкция, модифицирующая значение переменной — это операторы = , += , а также использование переменной в качестве параметра цикла for . При этом даже если инструкция, модицифицирующая переменную никогда не будет выполнена, интерпретатор это проверить не может, и переменная все равно считается локальной. Пример:

Def f(): print(a) if False: a = 0 a = 1 f()

Возникает ошибка: UnboundLocalError: local variable "a" referenced before assignment . А именно, в функции f() идентификатор a становится локальной переменной, т.к. в функции есть команда, модифицирующая переменную a , пусть даже никогда и не выполняющийся (но интерпретатор не может это отследить). Поэтому вывод переменной a приводит к обращению к неинициализированной локальной переменной.

Чтобы функция могла изменить значение глобальной переменной, необходимо объявить эту переменную внутри функции, как глобальную, при помощи ключевого слова global:

Def f(): global a a = 1 print(a) a = 0 f() print(a)

В этом примере на экран будет выведено 1 1, так как переменная a объявлена, как глобальная, и ее изменение внутри функции приводит к тому, что и вне функции переменная будет доступна.

Тем не менее, лучше не изменять значения глобальных переменных внутри функции. Если ваша функция должна поменять какую-то переменную, пусть лучше она вернёт это значением, и вы сами при вызове функции явно присвоите в переменную это значение. Если следовать этим правилам, то функции получаются независимыми от кода, и их можно легко копировать из одной программы в другую.

Например, пусть ваша программа должна посчитать факториал вводимого числа, который вы потом захотите сохранить в переменной f. Вот как это не стоит делать:

5 def factorial(n): global f res = 1 for i in range(2, n + 1): res *= i f = res n = int(input()) factorial(n) # дальше всякие действия с переменной f

Этот код написан плохо, потому что его трудно использовать ещё один раз. Если вам завтра понадобится в другой программе использовать функцию «факториал», то вы не сможете просто скопировать эту функцию отсюда и вставить в вашу новую программу. Вам придётся поменять то, как она возвращает посчитанное значение.

Гораздо лучше переписать этот пример так:

5 # начало куска кода, который можно копировать из программы в программу def factorial(n): res = 1 for i in range(2, n + 1): res *= i return res # конец куска кода n = int(input()) f = factorial(n) # дальше всякие действия с переменной f

Если нужно, чтобы функция вернула не одно значение, а два или более, то для этого функция может вернуть список из двух или нескольких значений:

Тогда результат вызова функции можно будет использовать во множественном присваивании:

3. Рекурсия

Def short_story(): print("У попа была собака, он ее любил.") print("Она съела кусок мяса, он ее убил,") print("В землю закопал и надпись написал:") short_story()

Как мы видели выше, функция может вызывать другую функцию. Но функция также может вызывать и саму себя! Рассмотрим это на примере функции вычисления факториала. Хорошо известно, что 0!=1, 1!=1. А как вычислить величину n! для большого n? Если бы мы могли вычислить величину (n-1)!, то тогда мы легко вычислим n!, поскольку n!=n⋅(n-1)!. Но как вычислить (n-1)!? Если бы мы вычислили (n-2)!, то мы сможем вычисли и (n-1)!=(n-1)⋅(n-2)!. А как вычислить (n-2)!? Если бы... В конце концов, мы дойдем до величины 0!, которая равна 1. Таким образом, для вычисления факториала мы можем использовать значение факториала для меньшего числа. Это можно сделать и в программе на Питоне:

Def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n - 1) print(factorial(5))

Подобный прием (вызов функцией самой себя) называется рекурсией, а сама функция называется рекурсивной.

Рекурсивные функции являются мощным механизмом в программировании. К сожалению, они не всегда эффективны. Также часто использование рекурсии приводит к ошибкам. Наиболее распространенная из таких ошибок - бесконечная рекурсия, когда цепочка вызовов функций никогда не завершается и продолжается, пока не кончится свободная память в компьютере. Пример бесконечной рекурсии приведен в эпиграфе к этому разделу. Две наиболее распространенные причины для бесконечной рекурсии:

1. Неправильное оформление выхода из рекурсии. Например, если мы в программе вычисления факториала забудем поставить проверку if n == 0 , то factorial(0) вызовет factorial(-1) , тот вызовет factorial(-2) и т. д.
2. Рекурсивный вызов с неправильными параметрами. Например, если функция factorial(n) будет вызывать factorial(n) , то также получится бесконечная цепочка.

Поэтому при разработке рекурсивной функции необходимо прежде всего оформлять условия завершения рекурсии и думать, почему рекурсия когда-либо завершит работу.

Существует большое количество публикаций, посвящённых реализациям концепций функционального программирования на языке Python, но большая часть этих материалов написана одним автором - Девидом Мертцом (David Mertz). Кроме того, многие из этих статей уже устарели и разнесены по различным сетевым ресурсам. В этой статье мы попробуем снова обратиться к этой теме, чтобы освежить и упорядочить доступную информацию, особенно учитывая большие различия, имеющиеся между версиями Python линии 2 и линии 3.

Функции в Python

Функции в Python определяются 2-мя способами: через определение def или через анонимное описание lambda . Оба этих способа определения доступны, в той или иной степени, и в некоторых других языках программирования. Особенностью Python является то, что функция является таким же именованным объектом, как и любой другой объект некоторого типа данных, скажем, как целочисленная переменная. В листинге 1 представлен простейший пример (файл func.py из архива python_functional.tgz

Листинг 1. Определения функций

При вызове всех трёх объектов-функций мы получим один и тот же результат:

Ещё более отчётливо это проявляется в Python версии 3, в которой всё является классами (в том числе, и целочисленная переменная), а функции являются объектами программы, принадлежащими к классу function :

Примечание . Существуют ещё 2 типа объектов, допускающих функциональный вызов - функциональный метод класса и функтор, о которых мы поговорим позже.

Если функциональные объекты Python являются такими же объектами, как и другие объекты данных, значит, с ними можно и делать всё то, что можно делать с любыми данными:

• динамически изменять в ходе выполнения;
• встраивать в более сложные структуры данных (коллекции);
• передавать в качестве параметров и возвращаемых значений и т.д.

На этом (манипуляции с функциональными объектами как с объектами данных) и базируется функциональное программирование. Python, конечно, не является настоящим языком функционального программирования, так, для полностью функционального программирования существуют специальные языки: Lisp, Planner, а из более свежих: Scala, Haskell. Ocaml, ... Но в Python можно "встраивать" приёмы функционального программирования в общий поток императивного (командного) кода, например, использовать методы, заимствованные из полноценных функциональных языков. Т.е. "сворачивать" отдельные фрагменты императивного кода (иногда достаточно большого объёма) в функциональные выражения.

Временами спрашивают: «В чём преимущества функционального стиля написания отдельных фрагментов для программиста?». Основным преимуществом функционального программирования является то, что после однократной отладки такого фрагмента в нём при последующем многократном использовании не возникнут ошибки за счёт побочных эффектов, связанных с присвоениями и конфликтом имён.

Достаточно часто при программировании на Python используют типичные конструкции из области функционального программирования, например:

В результате запуска получаем:

Функции как объекты

Создавая объект функции оператором lambda , как было показано в листинге 1, можно привязать созданный функциональный объект к имени pow3 в точности так же, как можно было бы привязать к этому имени число 123 или строку "Hello!" . Этот пример подтверждает статус функций как объектов первого класса в Python. Функция в Python - это всего лишь ещё одно значение, с которым можно что-то сделать.

Наиболее частое действие, выполняемое с функциональными объектами первого класса, - это передача их во встроенные функции высшего порядка: map() , reduce() и filter() . Каждая из этих функций принимает объект функции в качестве своего первого аргумента.

• map() применяет переданную функцию к каждому элементу в переданном списке (списках) и возвращает список результатов (той же размерности, что и входной);
• reduce() применяет переданную функцию к каждому значению в списке и ко внутреннему накопителю результата, например, reduce(lambda n,m: n * m, range(1, 10)) означает 10! (факториал);
• filter() применяет переданную функцию к каждому элементу списка и возвращает список тех элементов исходного списка, для которых переданная функция вернула значение истинности.

Комбинируя эти три функции, можно реализовать неожиданно широкий диапазон операций потока управления, не прибегая к императивным утверждениям, а используя лишь выражения в функциональном стиле, как показано в листинге 2 (файл funcH.py из архива python_functional.tgz

Листинг 2. Функции высших порядков Python

Примечание. Этот код несколько усложнён по сравнению с предыдущим примером из-за следующих аспектов, связанных с совместимостью Python версий 2 и 3:

• Функция reduce() , объявленная как встроенная в Python 2, в Python 3 была вынесена в модуль functools и её прямой вызов по имени вызовет исключение NameError , поэтому для корректной работы вызов должен быть оформлен как в примере или включать строку: from functools import *
• Функции map() и filter() в Python 3 возвращают не список (что уже показывалось при обсуждении различий версий), а объекты-итераторы вида:

Для получения всего списка значений для них вызывается функция list() .

Поэтому такой код сможет работать в обеих версиях Python:

Если переносимость кода между различными версиями не требуется, то подобные фрагменты можно исключить, что позволит несколько упростить код.

Рекурсия

В функциональном программировании рекурсия является основным механизмом, аналогично циклам в итеративном программировании.

В некоторых обсуждениях по Python неоднократно приходилось встречаться с заявлениями, что в Python глубина рекурсии ограничена "аппаратно", и поэтому некоторые действия реализовать невозможно в принципе. В интерпретаторе Python действительно по умолчанию установлено ограничение глубины рекурсии, равным 1000, но это численный параметр, который всегда можно переустановить, как показано в листинге 3 (полный код примера можно найти в файле fact2.py из архива python_functional.tgz

Листинг 3. Вычисление факториала с произвольной глубиной рекурсии

Вот как выглядит исполнение этого примера в Python 3 и в Python2 (правда на самом деле полученное число вряд ли поместится на один экран терминала консоли):

Несколько простейших примеров

Выполним несколько простейших трансформаций привычного императивного кода (командного, операторного) для превращения его отдельных фрагментов в функциональные. Сначала заменим операторы ветвления логическими условиями, которые за счёт "отложенных" (lazy, ленивых) вычислений позволяют управлять выполнением или невыполнением отдельных ветвей кода. Так, императивная конструкция:

Полностью эквивалентна следующему функциональному фрагменту (за счёт "отложенных" возможностей логических операторов and и or ):

В качестве примера снова используем вычисление факториала. В листинге 4 приведен функциональный код для вычисления факториала (файл fact1.py в архиве python_functional.tgz в разделе "Материалы для скачивания"):

Листинг 4. Операторное (императивное) определение факториала

Аргумент для вычисления извлекается из значения параметра командной строки (если он есть) или вводится с терминала. Первый вариант изменения, показанный выше, уже применяется в листинге 2, где на функциональные выражения были заменены:

• определение функции факториала: factorial = lambda x: ((x == 1) and 1) or x * factorial(x - 1)
• запрос на ввод значения аргумента с консоли терминала: arg = lambda: (len(sys.argv) > 1 and int(sys.argv[ 1 ])) or \ int(input("число?: ")) n = arg()

В файле fact3.py появляется ещё одно определение функции, сделанное через функцию высшего порядка reduсe() :

Здесь же мы упростим также и выражение для n , сведя его к однократному вызову анонимной (не именованной) функции:

Наконец, можно заметить, что присвоение значения переменной n требуется только для её использования в вызове print() для вывода этого значения. Если мы откажемся и от этого ограничения, то всё приложение выродится в один функциональный оператор (см. файл fact4.py в архиве python_functional.tgz в разделе "Материалы для скачивания"):

Этот единственный вызов внутри функции print() и представляет всё приложение в его функциональном варианте:

Читается ли этот код (файл fact4.py) лучше, чем императивная запись (файл fact1.py)? Скорее нет, чем да. В чём же тогда его достоинство? В том, что при любых изменениях окружающего его кода, нормальная работа этого фрагмента сохранится, так как отсутствует риск побочных эффектов из-за изменения значений используемых переменных.

Функции высших порядков

При функциональном стиле программирования стандартной практикой является динамическая генерация функционального объекта в процессе исполнения кода, с его последующим вызовом в том же коде. Существует целый ряд областей, где подобная техника может оказаться полезной.

Замыкание

Одно из интересных понятий функционального программирования - это замыкания (closure). Эта идея оказалась настолько заманчивой для многих разработчиков, что была реализована даже в некоторых нефункциональных языках программирования (Perl). Девид Мертц приводит следующее определение замыкания: "Замыкание - это процедура вместе с привязанной к ней совокупностью данных" (в противовес объектам в объектном программировании, как: "данные вместе с привязанным к ним совокупностью процедур").

Смысл замыкания состоит в том, что определение функции "замораживает" окружающий её контекст на момент определения . Это может делаться различными способами, например, за счёт параметризации создания функции, как показано в листинге 5 (файл clos1.py в архиве python_functional.tgz в разделе "Материалы для скачивания"):

Листинг 5. Создание замыкания

Вот как срабатывает такая динамически определённая функция:

Другой способ создания замыкания - это использование значения параметра по умолчанию в точке определения функции, как показано в листинге 6 (файл clos3.py из архива python_functional.tgz в разделе "Материалы для скачивания"):

Листинг 6. Другой способ создания замыкания

Никакие последующие присвоения значений параметру по умолчанию не приведут к изменению ранее определённой функции, но сама функция может быть переопределена:

Частичное применение функции

Частичное применение функции предполагает на основе функции N переменных определение новой функции с меньшим числом переменных M < N , при этом остальные N - M переменных получают фиксированные "замороженные" значения (используется модуль functools ). Подобный пример будет рассмотрен ниже.

Функтор

Функтор - это не функция, а объект класса, в котором определён метод с именем __call__() . При этом, для экземпляра такого объекта может применяться вызов, точно так же, как это происходит для функций. В листинге 7 (файл part.py из архива python_functional.tgz в разделе "Материалы для скачивания") демонстрируется использование замыкания, частичного определения функции и функтора, приводящих к получению одного и того же результата.

Листинг 7. Сравнение замыкания, частичного определения и функтора

Вызов всех трёх конструкций для аргумента, равного 5, приведёт к получению одинакового результата, хотя при этом и будут использоваться абсолютно разные механизмы:

Карринг

Карринг (или каррирование, curring) - преобразование функции от многих переменных в функцию, берущую свои аргументы по одному.

Примечание . Это преобразование было введено М. Шейнфинкелем и Г. Фреге и получило своё название в честь математика Хаскелла Карри, в честь которого также назван и язык программирования Haskell.

Карринг не относится к уникальным особенностям функционального программирования, так карринговое преобразование может быть записано, например, и на языках Perl или C++. Оператор каррирования даже встроен в некоторые языки программирования (ML, Haskell), что позволяет многоместные функции приводить к каррированному представлению. Но все языки, поддерживающие замыкания, позволяют записывать каррированные функции, и Python не является исключением в этом плане.

В листинге 8 представлен простейший пример с использованием карринга (файл curry1.py в архиве python_functional.tgz в разделе "Материалы для скачивания"):

Листинг 8. Карринг

Вот как выглядят исполнение этих вызовов:

Заключение

В этой статье были представлены некоторые возможности языка Python, позволяющие применять его для написания программ, использующих стиль функционального программирования. Так, мы описали основные приёмы функционального программирования и показали примеры их реализации в Python. Как и в предыдущих статьях, примеры кода написаны таким образом, что могут успешно запускаться и исполняться в обеих версиях Python.

В следующей статье мы обсудим вопросы организации параллельного исполнения кода в среде Python.