х = echo # Теперь x тоже ссылается на объект функции
х('Indirect call!') # Вызов объекта через имя х путем добавления ()
Поскольку аргументы передаются по присваиванию объектов, функции легко передавать другим функциям в качестве аргументов. Вызываемая функция затем может
вызвать переданную функцию, просто добавив аргументы в круглых скобках:
def indirect(func, arg) :
func(arg) # Вызов переданного объекта путем добавления ()
indirect (echo, 'Argument call!') # Передача функции другой функции
Объекты функций можно даже помещать внутрь структур данных, как если бы они были целыми числами или строками. Например, в следующем коде функция дважды встраивается в список кортежей, который исполняет роль таблицы действий. Из-за того, что составные типы Python подобного рода способны содержать объекты любых видов, здесь также нет какого-то особого случая:
>>> schedule = [(echo, 'Spam!'), (echo, 'Ham?')]
>>> for (func, arg) in schedule:
>>> func(arg) # Вызов функций, встроенных в контейнер
... Spam!
... Ham!
В коде просто производится проход по списку
schedule
и вызов функции echo
с одним аргументом на каждой итерации (обратите внимание в заголовке цикла for на распаковывающее присваивание кортежа, представленное в главе 13). Функции также можно создавать и возвращать для применения где-то в другом месте — замыкания, созданные в таком режиме, еще и предохраняют состояние из объемлющей области видимости.Код возвращает 6 из-за того, что функция
1. Функция
-
-
-
-
2. Сложение аргументов:
Когда вы вызываете
-
-
-
func
складывает три аргумента: a
, b
и c
. Давайте разберем, что происходит в коде более подробно.1. Функция
func
: def func(a: 'spam', b: (1, 10), c: float) -> int:
-
a: 'spam'
: Это аннотация для параметра a
. Текст 'spam'
здесь не имеет особого значения в самом коде, скорее всего, это просто строка, которая может использоваться для документации или информации о том, какой тип ожидался. В действительности, это просто строка, и Python не проводит никаких проверок типов на основе этой аннотации.-
b: (1, 10)
: Это также аннотация, которая указывает, что b
должен быть значением, соответствующим кортежу (1, 10)
. Однако, как и в случае с аннотацией для a
, эта информация не проверяется в самом коде.-
c: float
: Это аннотация, указывающая, что параметр c
должен быть типа float
.-
-> int
: Это аннотация, которая указывает, что функция будет возвращать значение типа int
.2. Сложение аргументов:
Когда вы вызываете
func(1,2,3)
, переданная строка 1
, 2
и 3
становятся значениями a
, b
и c
соответственно. То есть:-
a = 1
-
b = 2
-
c = 3
>>> func.__annotations__
... {'с': class 'float’>, ’b’: (1, 10), 'a': 'spam', 'return': <class ’int’>}
Какое способ задать тип выводимого foo() значения является самым эффективным с точки зрения интерпретатора?
Anonymous Quiz
35%
1
32%
2
12%
3
21%
Все одинаковы
Вы можете использовать стандартные значения для аргументов в случае снабжения их аннотациями — аннотация (и ее символ
:
) появляется перед стандартным значением (и символом =
). В показанном ниже коде а: 'spam' = 4
означает, что аргумент а имеет стандартное значение 4 и аннотирован строкой 'spam'
:>>> def func(a: 'spam' = 4, b: (1, 10) = 5, c: float = 6) -> int:
>>> return a + b + c
>>> func (1, 2, 3)
... 6
>>> func() # 4 + 5 + 6 (все стандартные значения)
... 15
>>> func(1, с=10) # 1+5 + 10 (ключевые аргументы нормально работают)
... 16
>>> func.__annotations__
{'с': <class 'float;>, 'b': (1, 10), 'a': 'spam', 'return': class 'int'>}
Общая форма лямбда-функций выглядит как ключевое слово
Как и в случае
lambda
, за которым следует один или больше аргументов (очень похоже на список аргументов, заключенный в круглые скобки в заголовке def
) и далее выражение после двоеточия:lambda аргумент!, аргумент2, . . . аргументы : выражение , использующее аргументы
Как и в случае
def
, для аргументов lambda
можно указывать стандартные значения:x = (lambda a="fee", b="fie", c="foe": a + b + c)
print(x("wee")) # weefiefoe
Вы можете использовать словари и другие структуры данных в Python для построения более универсальных разновидностей таблиц действий. Вот пример:
Когда Python создает временный словарь, каждое вложенное выражение lambda генерирует и оставляет после себя функцию, подлежащую вызову в будущем. Индексация по ключу извлекает одну из функций, а круглые скобки приводят к вызову извлеченной функции. При такой реализации словарь становится более универсальным инструментом для множественного ветвления, нежели оператор
key = 'got'
{'already': (lambda: 2 + 2), 'got': (lambda: 2 * 4), 'one': (lambda: 2 ** 6)}[key]()
Когда Python создает временный словарь, каждое вложенное выражение lambda генерирует и оставляет после себя функцию, подлежащую вызову в будущем. Индексация по ключу извлекает одну из функций, а круглые скобки приводят к вызову извлеченной функции. При такой реализации словарь становится более универсальным инструментом для множественного ветвления, нежели оператор
if
.— Функция
—
1.
2.
3.
Затем, когда мы оборачиваем это в
pow(x, y)
возвращает x, возведённое в степень y.—
map(function, iterable1, iterable2)
применяет заданную функцию (в данном случае pow()
) к элементам двух (или более) итерируемых объектов (в данном случае списков [1, 2, 3]
и [2, 3, 4]
).map(pow, [1, 2, 3], [2, 3, 4])
выполнит следующее:1.
pow(1, 2)
возвращает 1^2 = 12.
pow(2, 3)
возвращает 2^3 = 83.
pow(3, 4)
возвращает 3^4 = 81.Затем, когда мы оборачиваем это в
list()
, то получаем полный список:>>> list(map(pow, [1, 2, 3], [2, 3, 4])) # 1 ** 2, 2 ** 3, 3 ** 4
... [1, 8, 81]