python之函數

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函數參數可以設定預設值

warning：The default value is evaluated only once. This makes a difference when the default is a mutable object such as list, dictionary, or instances of most classes. 

def f(a, L=[]):    L.append(a)    return Lprint f(1), f(2), f(3)-------------------------[1] [1, 2] [1, 2, 3]def f(a, L=None):    if L is None:        L = []    L.append(a)    return L-----------------------[1] [2] [3]

 

packing and unpacking

函數定義時：

*args表示接受到的參數會以tuples的形式呈現
**kwargs表示接受到的參數會以dictionary的形式呈現

函數調用時：

* : to unpack the arguments out of a list or tuple
**: to unpack the arguments out of dictionary

def hello(a, b):    print a, bhello(*[2015, ‘hello‘])----------------------2015 hellodef hello(a, b=‘world‘):    print a, bhello(**{‘a‘:‘Hello‘, ‘b‘:‘World‘})----------------------Hello World

 

 

 

 

函數式編程

把函數作為參數傳入，這樣的函數稱為高階函數，函數式編程就是指這種高度抽象的編程範式 

 

lambda

(lambda x: x*2)(3) 

  

裝飾器 decorator

http://stackoverflow.com/questions/739654/how-can-i-make-a-chain-of-function-decorators-in-python

裝飾器是一個很著名的設計模式，經常被用於有切面需求的情境，較為經典的有插入日誌、效能測試、交易處理, Web許可權校正, Cache等。例如記錄日誌，需要對某些函數進行記錄。笨的辦法，每個函數加入代碼，如果代碼變了，就悲催了。裝飾器的辦法，定義一個專門日誌記錄的裝飾器，對需要的函數進行裝飾，搞定。
優點：抽離出大量函數中與函數功能本身無關的雷同代碼並繼續重用。即，可以將函數“修飾”為完全不同的行為，可以有效將商務邏輯正交分解，如用於將許可權和身分識別驗證從業務中獨立出來。

概括的講，裝飾器的作用就是為已經存在的對象添加額外的功能。

ps： remember decorators are called only once. Just when Python imports the script. You can‘t dynamically set the arguments afterwards. When you do "import x", the function is already decorated, so you can‘t change anything.

本質上，decorator就是一個返回函數的高階函數

def log(func):      def wrapper(*args, **kw):          print ‘call %s():‘ % func.__name__          return func(*args, **kw)      return wrapper   @log  #相當於now = log(now)  def now():      print ‘2013-12-25‘    ------------------------------  >>> now()  call now():  2013-12-25    #如果decorator本身需要傳入參數，那就需要編寫一個返回decorator的高階函數，寫出來會更複雜。比如，要自訂log的文本：  def log(text):      def decorator(func):          def wrapper(*args, **kw):              print ‘%s %s():‘ % (text, func.__name__)              return func(*args, **kw)          return wrapper      return decorator   @log(‘execute‘)   #相當於now = log(‘execute‘)(now)  def now():      print ‘2013-12-25‘    ------------------------------  >>> now()  execute now()2013-12-25

 

有一些細節需要注意。裝飾後（函數名等函數屬性會發生改變）。所以寫一個裝飾器的時候，最好在實現之前加上functools模組的warp，它能保留原有函數的名稱和docstring.

import functools    def log(func):     @functools.wraps(func)      def wrapper(*args, **kw):          print ‘call %s():‘ % func.__name__          return func(*args, **kw)      return wrapper   def log(text):    def decorator(func):        @functools.wraps(func)        def wrapper(*args, **kw):            print ‘%s %s():‘ % (text, func.__name__)            return func(*args, **kw)        return wrapper    return decorator

 

 有多個裝飾器時，裝飾器的順序matters

def bread(func):    def wrapper():        print "</‘‘‘‘‘‘\>"        func()        print "<\______/>"    return wrapperdef ingredients(func):    def wrapper():        print "#tomatoes#"        func()        print "~salad~"    return wrapper@bread@ingredientsdef sandwich(food="--ham--"):    print foodsandwich()#outputs:#</‘‘‘‘‘‘\># #tomatoes## --ham--# ~salad~#<\______/>

 

python內建map, reduce, filter, sorted函數的用法 

map(f, [x1, x2, x3, x4]) = [f(x1), f(x2), f(x3), f(x4)]  map(lambda x,y: x+y, [1,1,1], [2,3,4]) reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) filter(f, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])  #篩選符合f的資料，返回list sorted([x1, x2, x3, x4], f)   #以f的形式進行排序，返回list 

def str2int(s):     def fn(x, y):         return x * 10 + y     def char2num(s):         return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]     return reduce(fn, map(char2num, s)) #用lambda函數進一步簡化 def char2num(s):     return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]    def str2int(s):     return reduce(lambda x,y: x*10+y, map(char2num, s)) 

 

 

2015-06-01 

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