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跟老齊學(xué)Python之傳說(shuō)中的函數(shù)編寫(xiě)條規(guī)

 更新時(shí)間：2014年10月11日 09:10:05   投稿：hebedich  
在使用函數(shù)的時(shí)候，首先要把它放在對(duì)象的層面考量，它不是什么特殊的東西，盡管我們使用了不少篇幅講述它，但它終歸還是一個(gè)對(duì)象。

關(guān)于函數(shù)的事情，總是說(shuō)不完的，下面就羅列一些編寫(xiě)函數(shù)的注意事項(xiàng)。特別聲明，這些事項(xiàng)不是我總結(jié)的，我是從一本名字為《Learning Python》的書(shū)里面抄過(guò)來(lái)的，順便寫(xiě)成了漢語(yǔ)，當(dāng)然，是按照自己的視角翻譯的，里面也夾雜了一些自己的觀點(diǎn)?？垂僖部梢岳斫鉃樵从凇禠earning Python》但又有點(diǎn)兒不同。
 •函數(shù)具有獨(dú)立性。也就是常說(shuō)的不要有太強(qiáng)的耦合性。要讓函數(shù)能夠獨(dú)立于外部的東西。參數(shù)和return語(yǔ)句就是實(shí)現(xiàn)這種獨(dú)立性的最好方法。
 •盡量不要使用全局變量，這也是讓函數(shù)具有低耦合度的方法。全局變量雖然進(jìn)行了函數(shù)內(nèi)外通信，但是它強(qiáng)化了函數(shù)對(duì)外部的依賴(lài)，常常讓函數(shù)的修改和程序調(diào)試比較麻煩。
 •如果參數(shù)的對(duì)象是可變類(lèi)型的數(shù)據(jù)，在函數(shù)中，不要做對(duì)它的修改操作。當(dāng)然，更多時(shí)候，參數(shù)傳入的最好是不可變的。
 •函數(shù)實(shí)現(xiàn)的功能和目標(biāo)要單一化。每個(gè)函數(shù)的開(kāi)頭，都要有簡(jiǎn)短的一句話來(lái)說(shuō)明本函數(shù)的功能和目標(biāo)。
 •函數(shù)不要太大，能小則小，根據(jù)前一條的原則，功能目標(biāo)單一，則代碼條數(shù)就小了。如果感覺(jué)有點(diǎn)大，看看能不能拆解開(kāi)，分別為幾個(gè)函數(shù)。
 •不要修改另外一個(gè)模塊文件中的變量。這跟前面的道理是一樣的，目的是降低耦合性。
 
小試一下遞歸

對(duì)于在python中使用遞歸，我一項(xiàng)持謹(jǐn)慎態(tài)度，能不用就不用，為什么呢？一方面深恐自己學(xué)藝不精，另外，遞歸不僅消耗資源，而且很多時(shí)候速度也不如for循環(huán)快。

不過(guò)，做為程序員，遞歸還是需要了解的。這里就列舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子。

復(fù)制代碼 代碼如下:

>>> def newsum(lst):
...     if not lst:
...         return 0
...     else:
...         return lst[0] + newsum(lst[1:])
...
>>> newsum([1,2,3])
6

 這是一個(gè)對(duì)list進(jìn)行求和的函數(shù)（看官可能想到了，不是在python中有一個(gè)sum內(nèi)置函數(shù)來(lái)求和么？為什么要自己寫(xiě)呢？是的，在實(shí)際的編程中，沒(méi)有必要自己寫(xiě)，用sum就可以了。這里用這個(gè)例子，純粹是為了說(shuō)明遞歸，沒(méi)有編程實(shí)踐的意義），當(dāng)然，我沒(méi)有判斷傳給函數(shù)的參數(shù)是否為完全由數(shù)字組成的list，所以，如果輸入的list中字母，就會(huì)編程這樣了：

復(fù)制代碼 代碼如下:

>>> newsum([1,2,3,'q'])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 5, in newsum
  File "<stdin>", line 5, in newsum
  File "<stdin>", line 5, in newsum
  File "<stdin>", line 5, in newsum
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects

 這就是本函數(shù)的缺憾了。但是，為了說(shuō)明遞歸，我們就顧不了這么多了。暫且忽略這個(gè)缺憾?？垂僮⒁馍厦娴暮瘮?shù)中，有一句：return lst(0)+newsum(lst[1:])，在這句話中，又調(diào)用了一邊函數(shù)本身。對(duì)了，這就遞歸，在函數(shù)中調(diào)用本函數(shù)自己。當(dāng)然，區(qū)別在于傳入的參數(shù)有變化了。為了清除函數(shù)的調(diào)用流程，我們可以將每次傳入的參數(shù)打印出來(lái)：

復(fù)制代碼 代碼如下:

>>> def newsum(lst):
...     print lst
...     if not lst:
...         return 0
...     else:
...         return lst[0] + newsum(lst[1:])
...
>>> newsum([1,2,3])
[1, 2, 3]
[2, 3]
[3]
[]
6

 這就是遞歸了。

其實(shí)，看官或許已經(jīng)想到了，即使不用sum，也可以用for來(lái)事項(xiàng)上述操作。

復(fù)制代碼 代碼如下:

>>> lst = [1,2,3]
>>> sum_result = 0
>>> for x in lst: sum_result += x
...
>>> sum_result
6

 銘記：函數(shù)是對(duì)象

還記得，在第一部分學(xué)習(xí)的時(shí)候，不斷強(qiáng)調(diào)的：變量無(wú)類(lèi)型，數(shù)據(jù)有類(lèi)型，那時(shí)候遇到的數(shù)據(jù)包括字符串、數(shù)值、列表、元組、字典、文件，這些東西，都被視為對(duì)象。函數(shù)跟它們類(lèi)似，也是對(duì)象。因此就可以像以前的對(duì)象一樣進(jìn)行賦值、傳遞給其它函數(shù)、嵌入到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、從一個(gè)函數(shù)返回給另一個(gè)函數(shù)等等面向?qū)ο蟮牟僮?。?dāng)然，函數(shù)這個(gè)對(duì)象也有特殊性，就是它可以由一個(gè)函數(shù)表達(dá)式后面的括號(hào)中的列表參數(shù)調(diào)用。

復(fù)制代碼 代碼如下:

>>> def newsum(lst):        #依然以這個(gè)遞歸的函數(shù)為例
...     print lst
...     if not lst:
...         return 0
...     else:
...         return lst[0] + newsum(lst[1:])
...

>>> lst = [1,2,3]

>>> newsum(lst)     #這是前面已經(jīng)常用的方法
[1, 2, 3]
[2, 3]
[3]
[]
6
>>> recusion_fun = newsum   #通過(guò)賦值語(yǔ)句，讓變量recusion_fun也引用了函數(shù)newsum(lst)對(duì)象
>>> recusion_fun(lst)       #從而變量能夠?qū)崿F(xiàn)等同函數(shù)調(diào)用的操作
[1, 2, 3]
[2, 3]
[3]
[]
6


 再看一個(gè)例子，在這個(gè)例子中，一定要謹(jǐn)記函數(shù)是對(duì)象?？垂僭浄瘢吭趌ist中，可以容納任何對(duì)象，那么，是否能夠容納一個(gè)函數(shù)中呢？
復(fù)制代碼 代碼如下:

>>> fun_list = [(newsum,[1,2,3]),(newsum,[1,2,3,4,5])]
>>> for fun,arg in fun_list:
...     fun(arg)
...
[1, 2, 3]
[2, 3]
[3]
[]
6
[1, 2, 3, 4, 5]
[2, 3, 4, 5]
[3, 4, 5]
[4, 5]
[5]
[]
15

 函數(shù)，真的就是對(duì)象啊。

既然是對(duì)象，就可以用dir(object)方式查看有關(guān)信息嘍：

復(fù)制代碼 代碼如下:

>>> dir(newsum)
['__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'func_closure', 'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc', 'func_globals', 'func_name']
>>> dir(newsum.__code__)
['__class__', '__cmp__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'co_argcount', 'co_cellvars', 'co_code', 'co_consts', 'co_filename', 'co_firstlineno', 'co_flags', 'co_freevars', 'co_lnotab', 'co_name', 'co_names', 'co_nlocals', 'co_stacksize', 'co_varnames']
>>> newsum.__code__.__doc__
'code(argcount, nlocals, stacksize, flags, codestring, constants, names,\n      varnames, filename, name, firstlineno, lnotab[, freevars[, cellvars]])\n\nCreate a code object.  Not for the faint of heart.'
>>> newsum.__code__.co_varnames 
('lst',)
>>> newsum.__code__.co_argcount
1

 所以，各位看官，在使用函數(shù)的時(shí)候，首先要把它放在對(duì)象的層面考量，它不是什么特殊的東西，盡管我們使用了不少篇幅講述它，但它終歸還是一個(gè)對(duì)象。

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