Python 函数文件与模块.docx

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Python函数文件与模块

Python函数、文件与模块

“探索Python”这一系列的前几篇文章已为Python编程新手介绍了几方面的主题，包括变量、容器对象和复合语句。

本文以这些概念为基础，构造一个完整的Python程序。

引入了Python函数和模块，并展示了构建一个Python程序、将其存储在文件中以及通过命令行运行该程序的方法。

　　返璞归真

　　许多流行的玩具都以这样一个概念为基础：

简单的积木。

这些简单的积木可通过多种方式组合在一起构造出全新的作品——有时甚至完全令人出乎意料。

这一概念同样适用于现实生活中的建筑领域，将基本原材料组合在一起，形成有用的建筑物。

平凡无奇的材料、技术和工具简化了新建筑物的建造过程，同样也简化了对新踏入此领域的人员的培训。

　　相同的基本概念也适用于计算机程序开发技术，包括以Python编程语言编写的程序。

本文介绍了使用Python创建基本构件（buildingblock）的方法，可用于解决更为复杂的问题。

这些基本构件可能小而简单，也可能庞大而复杂。

无论采用哪种形式，我们这场游戏的目的就是定义基本构件，然后使用它们来创建专属于您的杰作。

　　函数：

封装逻辑

　　在本系列的前几篇文章中，您通常不得不重复输入所有代码，即便它与上一行代码完全相同。

此要求的惟一特例就是变量的使用：

一旦初始化了变量的内容，之后就可以随时重用。

显而易见，这一用法的普及对我们大有好处。

　　描述杰出程序员的最流行的箴言之一就是他们很懒惰。

这并不表示杰出的程序员不努力工作——而是说他们喜欢灵活的工作方法，除非绝对必要，否则从不反复做任何相同的事情。

这也就意味着在您需要编写代码之前，首先考虑如何实现重用。

Python中有多种可实现重用的途径，但最简单的技术莫过于使用函数，也称为方法或子例程。

与绝大多数现代编程语言类似，Python支持使用方法将一组语句封装在一起，从而可在必要时重复使用。

清单1给出了一段简单的伪代码，为您展示如何在Python中编写方法。

　　清单1.定义函数的伪代码

defmyFunction（optionalinputdata）:

　　initializeanylocaldata

　　actualstatementsthatdothework

　　optionallyreturnanyresults

　　如您所见，在Python中，函数的基本组成部分是包装器代码，指明将被重用的一系列Python语句。

函数可接受输入参数，输入参数在紧接着函数名（在本例中为myFunction）之后的圆括号内提供。

函数还可返回值（更为正式的说法是：

对象），包括像tuple这样的Python容器。

　　在真正着手构建函数之前，让我们先来看看关于伪代码的一些简单却重要的要点：

　　请注意函数名中所用的字符大小写：

大多数字符都是小写的，但在使用多个单词连接成一个函数名时，后接的各单词首字母应大写（例如，myFunction中的F）。

这就是所谓的驼峰式大小写风格（camelcasing），是Python和其他编程语言中广泛采用的一种技术，可使函数的名称更易阅读。

　　函数定义中的程序语句采用了缩进式排版，函数体由Python语句块构成，它们也必须像循环或条件语句那样缩进。

　　函数定义的第一行也称为方法签名（methodsignature），以def开头（def是define这个单词的缩写）。

　　方法签名以冒号结尾，表示下面的代码行是函数体。

　　至此，您或许已认可了使用方法的好处。

那么让我们投入进去，开始编写函数吧。

“DiscoverPython,Part6:

ProgramminginPython,Forthefunofit”中使用了一个for循环来创建乘法表。

清单2展示了同样的概念，但本例中创建的是一个函数，用于封装乘法表计算背后的逻辑。

清单2.第一个函数

>>>deftimesTable（）:

...　　forrowinrange（1,6）:

...　　　　forcolinrange（1,6）:

...　　　　　　print"%3d"%（row*col）,

...　　　　print

...

>>>timesTable（）

　1　　2　　3　　4　　5

　2　　4　　6　　8　10

　3　　6　　9　12　15

　4　　8　12　16　20

　5　10　15　20　25

>>>t=timesTable

>>>type（t）

>>>t

>>>t（）

　1　　2　　3　　4　　5

　2　　4　　6　　8　10

　3　　6　　9　12　15

　4　　8　12　16　20

　5　10　15　20　25

　　timesTable函数定义起来非常简单，它不接受任何输入参数，也不返回任何结果。

函数体几乎与“DiscoverPython,Part6”中的语句完全相同（但该文章中的乘法表为从1到10）。

为了调用方法，并使其发挥作用，只需输入函数名后接圆括号即可。

本例中还输出了乘法表。

　　在Python中，函数是一类对象，与整型变量和容器对象相同。

因而，您可以将函数指派给一个变量（切记，在Python中变量是动态类型化的）。

在清单2中，我们将timesTable函数指派给变量t。

接下来的两行代码表示变量t确实指向函数。

最后，我们使用变量t调用timesTable函数。

　　函数：

动态更改逻辑

　　清单2中的timesTable函数不复杂，但也不是特别有用。

更有用的示例允许您指定用于生成乘法表的行数和列数——换言之，允许您在调用函数时动态地更改函数的操作方式。

在函数定义中使用两个输入参数即可实现这一功能，如清单3所示。

　清单3.更好的乘法表函数

>>>deftimesTable2（nrows=5,ncols=5）:

...　　forrowinrange（1,nrows+1）:

...　　　　forcolsinrange（1,ncols+1）:

...　　　　　　print"%3d"%（row*cols）,

...　　　　print

...

>>>timesTable2（4,6）

　1　　2　　3　　4　　5　　6

　2　　4　　6　　8　10　12

　3　　6　　9　12　15　18

　4　　8　12　16　20　24

>>>timesTable2（）　

　1　　2　　3　　4　　5

　2　　4　　6　　8　10

　3　　6　　9　12　15

　4　　8　12　16　20

　5　10　15　20　25

>>>timesTable2（ncols=3）

　1　　2　　3

　2　　4　　6

　3　　6　　9

　4　　8　12

　5　10　15

　　两个乘法表函数的定义非常相近，但清单3中的函数有用得多（通过清单3中的3次调用即可看出这一点）。

为函数添加此附加功能的方法非常简单：

提供名为nrows和ncols的两个输入参数，允许在调用函数时更改乘法表的大小。

这两个参数随后会被提供给生成乘法表的两个for循环。

　　关于timesTable2函数的另一要点就是两个输入参数有默认值。

在函数签名中为参数提供默认值，方法是在参数名后添加等号和值，例如nrows=5。

默认参数使程序获得了更高的灵活性，因为在您调用函数时，可以包含两个输入参数，也可以仅包含一个输入参数，甚至可以一个参数都不包含。

但这种方法可能会导致某些问题。

如果您在函数调用期间未指定全部参数，则必须显式地写出您所指定的参数的名称，以使Python解释器能够正确地调用函数。

最后一个函数调用正体现了这一点，它显式地调用了带有ncols=3的timesTable2函数，函数创建了一个5行（默认值）3列（所提供的值）的乘法表。

函数：

返回数据

　　使用方法时，人们最希望获得的结果并非总是乘法表。

您可能希望完成一次计算，并将计算结果值返回给调用代码。

有时要实现这两个目的，需要分别调用不返回任何数据的调用方法（子例程）和返回值的方法（函数）。

但在Python中，您无需担心这些语义问题，因为通过使用return语句，几乎可以相同的方式实现这两个目的（参见清单4）。

　　清单4.在函数中返回一个值

>>>defstats（data）:

...　　sum=0.0

...　　forvalueindata:

...　　　　sum+=value

...　　return（sum/len（data））

...

>>>stats（[1,2,3,4,5]）　　#Findthemeanvaluefromalist

3.0

>>>stats（（1,2,3,4,5））　　#Findthemeanvaluefromatuple

3.0

>>>stats（）

Traceback（mostrecentcalllast）:

　File"",line1,in?

TypeError:

stats（）takesexactly1argument（0given）

>>>stats（"12345"）

Traceback（mostrecentcalllast）:

　File"",line1,in?

　File"",line4,instats

TypeError:

unsupportedoperandtype（s）for+=:

'float'and'str'

　　这个简单的函数遍历data（假设data为一个容纳有数字数据的Python容器），计算一组数据的平均值，然后返回值。

函数定义接受一个输入参数。

平均值通过return语句传回。

当您调用带有包含数字1到5的list或tuple的函数时，返回值会显示在屏幕上。

如果调用不带任何参数的函数、带非容器数据类型的函数或带内含非数字数据的容器的函数，就会导致出错。

（在此类情况下抛出错误是很有意义的。

更高级的处理方法应包含恰当的错误检查和处理，以应对这些情况，但这不在本文讨论范围内。

）

此示例已经非常有用，但还可使它更强大，如清单5所示。

在Python中，函数可返回任何有效的对象类型，包括容器类型在内。

因此，您可以计算多个数量，并轻松地将多个结果返回给调用语句。

　　清单5.返回复合值

>>>defstats（data）:

...　　sum=0.0

...　　forvalueindata:

...　　　　sum+=value

...　　mean=sum/len（data）

...　　sum=0.0

...　　forvalueindata:

...　　　　sum+=（value-mean）**2

...　　variance=sum/（len（data）-1）

...　　return（mean,variance）

...

>>>stats（[1,2,3,4,5]）

（3.0,2.5）

>>>（m,v）=stats（[1,2,3,4,5,6,7,8,9]）

>>>printm,v

5.07.5

　　为了从一个函数中返回多个值，要将其括在一个括号中并以逗号分隔——换句话说，创建并返回一个tuple。

新stats函数的函数体要略加修改，以计算数字序列的样本方差。

最后，正如stats函数的两次调用所示，tuple值可作为一个tuple存取，也可将其解包为各自的分量。

　　模块：

简化代码重用

　　至此，您或许已相信了代码重用的价值。

但即便是使用函数，您依然需要在打算使用函数时重新输入函数体。

例如，当您打开一个新的Python解释器时，必须键入之前所创建的所有函数。

幸运的是，您可以使用模块将相关函数（和其他Python对象）封装在一起，将其保存在一个文件中，然后将这些已定义好的函数导入到新Python代码内，包含于Python解释器之中。

　　为介绍在Python中使用模块的方法，我们将重用清单5中的stats方法。

有两个选择：

您可以从与本文相关的压缩文件中提取名为test.py的文件，也可以在编辑器中键入函数，然后将文件保存为test.py。

完成上一步后，在您保存test.py的目录中启动一个新的Python解释器，然后输入如清单6所示的语句。

清单6.使用模块

>>>importtest

>>>test.stats（[1,2,3,4,5,6,7,8,9]）

（5.0,7.5）

>>>fromtestimportstats

>>>（m,v）=stats（[1,2,3,4,5,6,7,8,9]）

>>>printm,v

5.07.5

　　第一行importtest打开文件test.py并处理文件中的各条语句。

这里仅定义了stats函数，但若需要，您还可定义更多的函数。

调用stats函数时，应以模块名test作为函数前缀。

之所以使用这种复杂的名称，是出于作用域方面的考虑，作用域表示一个程序内名称的有效范围。

为告知Python您要调用的是哪个stats方法，就必须提供完整的名称。

这一点非常重要，因为您可能拥有多个名称相同的对象。

作用域规则可帮助Python判断您想使用的对象。

　　第三行fromtestimportstats也打开了文件test.py，但它隐式地将stats方法置入当前文件的作用域内，以使您能够直接调用stats函数（无需使用模块名）。

明智地使用from...import...语法可使您的程序更简洁，但过度的使用也会导致混淆，甚至出现更糟糕的作用域冲突错误。

不要滥用您的新武器！

　　模块库

　　使用Python编程语言的一个主要好处就是大型的内置式标准库，可作为Python模块访问。

常用模块示例如下：

　　math包含有用的数学函数。

　　sys包含用于与Python解释器交互的数据和方法。

　　array包含数组数据类型和相关函数。

　　datetime包含有用的日期和时间处理函数。

　　由于这些都是内置模块，因此您可以通过帮助解释器来了解更多相关内容，如清单7所示。

　　清单7.获得关于math模块的帮助信息>>>help（math）

Traceback（mostrecentcalllast）:

　File"",line1,in?

NameError:

name'math'isnotdefined

>>>importmath　　#Needtoimportmathmoduleinordertouseit

>>>help（math）

Helponmodulemath:

NAME

　　math

FILE

　　/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.4/lib/

python2.4/lib-dynload/math.so

DESCRIPTION

　　Thismoduleisalwaysavailable.　Itprovidesaccesstothe

　　mathematicalfunctionsdefinedbytheCstandard.

FUNCTIONS

　　acos（...）

　　　　acos（x）

　　　　Returnthearccosine（measuredinradians）ofx.

　　asin（...）

　　　　asin（x）

　　　　Returnthearcsine（measuredinradians）ofx.

math模块的帮助输出展示了所支持的大量数学函数，包括sqrt函数在内。

您可以利用此函数将您的样本方差计算转换为样本标准差计算，如清单8所示。

　　清单8.使用多个模块

>>>frommathimportsqrt

>>>fromtestimportstats

>>>（m,v）=stats（[1,2,3,4,5,6,7,8,9]）

>>>printm,sqrt（v）

5.02.73861278753

　　如您所见，您可以将多个模块导入到一个Python程序中。

在大型、内置的模块库与更大量的公用库（其中许多都是开放源码的）的共同协助下，您很快也会成为一名懒惰——也就是杰出——的程序员。

　　可执行文件

　　导入一个模块时，Python解释器会处理模块文件内的各行。

实际上，您可以调用Python解释器使其仅处理包含于一个文件中的一个Python程序。

在基于UNIX®的操作系统中，您可以轻松创建可执行的文件，如清单9所示。

　　清单9.一个完整的Python程序

#!

/usr/bin/envpython

defstats（data）:

　　sum=0.0

　　forvalueindata:

　　　　sum+=value

　　mean=sum/len（data）

　　sum=0

　　forvalueindata:

　　　　sum+=（value-mean）**2

　　variance=sum/（len（data）-1）

　　return（mean,variance）

（m,v）=stats（[1,2,3,4,5,6,7,8,9]）

print"Themeanandvarianceofthevalues"

"from1to9inclusiveare",m,v

　　观察上例，您应该会产生几分好感，将Python程序置于文件内，并使其运行是如此简单。

本例与test.py文件中的代码之间惟一的差异就是包含了第一行。

在基于UNIX的操作系统中，本行会使Python解释器自动启动，并在终止前处理文件中的语句。

本示例中的其他行定义了stats函数、调用了函数，并输出了结果。

要运行本文件中的语句，您需要启动一个Python解释器，并让它去读取和处理文件的内容。

为实现这一目的，您必须首先将清单9中的示例输入到一个名为mystats.py的文件中，也可从与本文相关的压缩文件中提取文件。

进入包含此文件的目录，然后按清单10中所示命令执行。

注意对于Microsoft®Windows®操作系统而言，仅应使用第一条命令；其他命令是供UNIX系统（如Linux®或MacOSX）使用的。

　　清单10.执行Python程序

rb%pythonmystats.py

Themeanandvarianceofthevaluesfrom1to9inclusiveare5.07.5

rb%chmod+xmystats.py

rb%./mystats.py

Themeanandvarianceofthevaluesfrom1to9inclusiveare5.07.5

　　清单10中的命令展示了运行一个包含于文件之中的Python程序的方法。

第一条命令以文件名调用Python解释器，无论使用哪种系统安装Python、Python解释器位于哪个目录下，这种方法都有效。

第二条命令chmod使包含Python程序的文件成为可执行文件。

第三条命令告诉操作系统运行程序。

这是通过使用env程序实现的，这是一种独立于操作系统的技术，用于定位和运行程序——本例中是Python解释器。

　　重用与缩减

　　本文介绍了如何在Python中编写可重用代码。

讨论了如何在Python程序中使用方法或可重用块。

方法可接受输入参数，也可返回数据，包括容器数据类型在内。

这种功能使方法成为一种可处理大量问题的强大途径。

本文还介绍了模块，模块可使您将相关方法及数据合并入一个有组织的层次结构中，而此结构可方便地在其他Python程序中重用。

最后还介绍了如何将所有这些内容组合在一起以创建一个功能完整、独立的Python程序。

您已经看到，代码的重用也就意味着您的工作量缩减。

对于程序员而言，懒惰是一种优势而非陋习。