python cookbook学习笔记十四：函数(1)

接受任意数量参数的函数. 当传入函数的参数个数很多的时候，在函数定义的时候不需要为每一个参数定义一个变量，可以用*rest的方式来包含多余的参数。

如下面的代码，*rest包含了2,3,4这3个参数。且可以迭代访问。在这个例子中，rest其实就是其他位置参数组成的一个元组

def avg(first,*rest):    for i in rest:        print i    average=(first+sum(rest))/(1+len(rest))    print average

avg(1,2,3,4)

如果我们需要传递带关键字的参数：可以用下面的方法。当采用**attr的时候，attr其实是一个包含所有被传入进来的关键字参数的字典

def avg(first,**attr):    for item in attr.items():        print item,attr[item[0]]

avg(1,size='large',quantity=0)

得到的结果如下：

E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/python_cookbook.py

('quantity', 0) 0

('size', 'large') large

如果想强制让某些参数用关键字参数传递，可以将强制关键字参数放到*参数后面或者单个的*后面

Lambda:

在C语言中，对于一些短小的实现。可以不用函数而是写一个宏的方式来实现。

比如#define M(y) y*y+3*y   那么M(5)最终的结果就是5*5+3*5=40

在python中也有类似的实现，这就是lambada。代码如下，这就是实现了一个加法的lambda

add=lambda x,y:x+yprint add(3,4)

再来看下面的这个例子：

我们想对name中的名字按照姓来进行排序。在sorted中指定key值也就是排序的依据。在这里用lambda name:name.split()[-1].lower()的方式将每个名字的姓提取出来，然后在赋值给key

name=['David Beazley','Brains Jones','Raymond Hettinger','Ned Batchelder']ret=sorted(name,key=lambda name:name.split()[-1].lower())print ret

来看一个比较有意思的例子：

x=10a=lambda y:y+xx=20b=lambda y:y+x

print a(10)print b(10)

上面的代码a(10)和b(10)的值是多少，20和30？直观上是对的，但是实际上结果却是30和30. 为什么会这样呢。我们来单步运行下：

首先运行了a=lambday:y+x 后，对应的x=10

在运行了b=lambda y:y+x后，对应的x=20

此时执行到print a(10)。这个时候跳转到a=lambda y:y+x 此时的x=20,因此a(10)就等于20+10=30

从这上面的例子可以看出，尽管我们在lambda之前定义了x的值。但是最终的值并不是定义的时候就绑定，而是在实际lambda运行时才开始绑定。而在lambda实际运行也就是print a(10)的时候，x的值已经被赋值成了20.

如果想让参数在lambda定义的时候就固定，需要在定义的时候就设置参数的值

a=lambda y,x=x:y+x

在lambda中设置x=x，这样就将x的值绑定成了10这个值。

这个在列表推导的时候特别容易出错。如下面的代码。我们期望得到的是0,1,2,3,4

fun=[lambda x:x+n for n in range(5)]for f in fun:    print f(0)

但是最终的结果却是4,4,4,4,4. 原因和之前的一样，n在被调用的时候被为4。

改成如下代码，n的值就可以每次都被绑定了。

fun=[lambda x,n=n:x+n for n in range(5)]

partial使用：

如果函数的参数值太多，partial可以固定一个或多个参数的值，在调用的时候可以减少调用的参数个数。如下面的代码。固定d=3,在调用的时候只需要设置a,b,c的值

def spam(a,b,c,d):    print a,b,c,d

s1=partial(spam,d=3)s1(0,1,2)

来看一个实际的例子，假设你有一个点的列表来表示(x,y)坐标元组。你可以使用下面的函数来实现

points=[(1,2),(3,4),(5,6),(7,6)]

def distance(p1,p2):    x1,y1=p1    x2,y2=p2    return math.hypot(x2-x1,y2-y1)

但是如果我们想计算到某个基点的距离，并基于这个距离来进行排序。该如何操作呢。之前我们讲了lambda的用法。我们可以用lambda来实现，代码如下

points=[(1,2),(3,4),(5,6),(7,6)]pt=(4,3)ret=sorted(points,key=lambda points: math.hypot(pt[0]-points[0],pt[1]-points[1]))print ret

用lambda实现稍显冗余。Partial可以精简下代码。在这里我们将distance的第二个参数p2固定为pt。这样在调用的时候其实就不

ret=sorted(points,key=partial(distance,pt))print ret

这样在调用的时候其实就是下面的样式：

distance((1,2),(4,3))

distance((3,4),(4,3))

distance((5,6),(4,3))

distance((7,6),(4,3))