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3.2 深入函数

尽管函数在早先时候介绍了，但有关函数在更深层次上是如何工作的细节却很少提供。本节旨在填补这些空白，并讨论函数调用约定，作用域规则等问题。

调用函数

考虑以下函数：

def read_prices(filename, debug):...

可以使用位置参数调用该函数：

prices = read_prices(\'prices.csv\', True)

或者，可以使用关键字参数调用该函数：

prices = read_prices(filename=\'prices.csv\', debug=True)

默认参数

有时候，你希望参数是可选的，如果是这样，请在函数定义中分配一个默认值。

def read_prices(filename, debug=False):...

如果分配了默认值，则参数在函数调用中是可选的。

d = read_prices(\'prices.csv\')e = read_prices(\'prices.dat\', True)

注意：带有默认值的参数（译注：即关键字参数）必须出现在参数列表的末尾（所有非可选参数都放在最前面）

首选关键字参数作为可选参数

比较以下两种不同的调用风格：

parse_data(data, False, True) # ?????parse_data(data, ignore_errors=True)parse_data(data, debug=True)parse_data(data, debug=True, ignore_errors=True)

在大部分情况下，关键字参数提高了代码的简洁性——特别是对于用作标志的参数，或者与可选特性相关的参数。

设计最佳实践

始终为函数参数指定简短但有意义的名称。

使用函数的人可能想要使用关键字调用风格。

d = read_prices(\'prices.csv\', debug=True)

Python 开发工具将会在帮助功能或者帮助文档中显示这些名称。

返回值

return

语句返回一个值：

def square(x):return x * x

如果没有给出返回值或者

return

语句缺失，那么返回

None

：

def bar(x):statementsreturna = bar(4)      # a = None# ORdef foo(x):statements  # No `return`b = foo(4)      # b = None

多个返回值

函数只能返回一个值。但是，通过将返回值放到元组中，函数可以返回多个值：

def divide(a,b):q = a // b      # Quotientr = a % b       # Remainderreturn q, r     # Return a tuple

用例：

x, y = divide(37,5) # x = 7, y = 2x = divide(37, 5)   # x = (7, 2)

变量作用域

程序给变量赋值：

x = value # Global variabledef foo():y = value # Local variable

变量赋值发生在函数的内部和外部。定义在函数外部的变量是“全局的”。定义在函数内部的变量是“局部的”。

局部变量

在函数内部赋值的变量是私有的。

def read_portfolio(filename):portfolio = []for line in open(filename):fields = line.split(\',\')s = (fields[0], int(fields[1]), float(fields[2]))portfolio.append(s)return portfolio

在此示例中，

filename

portfolio

line

fields

和

是局部变量。在函数调用之后，这些变量将不会保留或者不可访问。

>>> stocks = read_portfolio(\'portfolio.csv\')>>> fieldsTraceback (most recent call last):File \"&56clt;stdin>\", line 1, in ?NameError: name \'fields\' is not defined>>>

局部变量也不能与其它地方的变量冲突。

全局变量

函数可以自由地访问定义在同一文件中的全局变量值。

name = \'Dave\'def greeting():print(\'Hello\', name)  # Using `name` global variable

但是，函数不能修改全局变量：

name = \'Dave\'def spam():name = \'Guido\'spam()print(name) # prints \'Dave\'

切记：函数中的所有赋值都是局部的

修改全局变量

如果必须修改全局变量，请像下面这样声明它：

name = \'Dave\'def spam():global namename = \'Guido\' # Changes the global name above

全局声明必须在使用之前出现，并且相应的变量必须与该函数处在同一文件中。看上面这个函数，要知道这是一种糟糕的形式。事实上，如果可以的话，尽量避免使用

global

。如果需要一个函数来修改函数外部的某种状态，最好是使用类来代替（稍后详细介绍）。

参数传递

当调用一个函数的时候，参数变量2080的传递是引用传递。不拷贝值（参见2.7 节）。如果传递了可变数据类型（如列表，字典），它们可以被原地修改。

def foo(items):items.append(42)    # Modifies the input objecta = [1, 2, 3]foo(a)print(a)                # [1, 2, 3, 42]

关键点：函数不接收输入参数的拷贝。

重新赋值与修改

确保了解修改值与给变量名重新赋值的细微差别。

def foo(items):items.append(42)    # Modifies the input objecta = [1, 2, 3]foo(a)print(a)                # [1, 2, 3, 42]# VSdef bar(items):items = [4,5,6]    # Changes local `items` variable to point to a different objectb = [1, 2, 3]bar(b)print(b)                # [1, 2, 3]

提醒：变量赋值永远不会重写内存。名称只是被绑定到了新的值上面

练习

本组练习实现的内容可能是本课程最强大的和最难的。有很多步骤，并且过去练习中的许多概念被一次性整合在一起。虽然最后的题解只有大约 25 行的代码，但要花点时间，确保你理解每一个部分。

report.py

的中心部分主要用于读取 CSV 文件。例如，

read_portfolio()

函数读取包含投资组合数据的文件，

read_prices()

函数读取包含价格数据的文件。在这两个函数中，有很多底层的“精细的”事以及相似的特性。例如，它们都打开一个文件并使用

csv

模块来处理，并且将各种字段转换为新的类型。

如果真的需要对大量的文件进行解析，可能需要清理其中的一些内容使其更通用。这是我们的目标。

通过打开

Work/fileparse.py

文件开始本练习，该文件是我们将要写代码的地方。

练习 3.3：读取 CSV 文件

首先，让我们仅关注将 CSV 文件读入字典列表的问题。在

fileparse.py

中，定义一个如下所示的函数：

# fileparse.pyimport csvdef parse_csv(filename):\'\'\'Parse a CSV file into a list of records\'\'\'with open(filename) as f:rows = csv.reader(f)# Read the file headersheaders = next(rows)records = []for row in rows:if not row:    # Skip rows with no datacontinuerecord = dict(zip(headers, row))records.append(record)return records

该函数将 CSV 文件读入字典列表中，但是隐藏了打开文件，使用

csv

模块处理，忽略空行等详细信息。

试试看：

提示：

python3 -i fileparse.py

>>> portfolio = parse_csv(\'Data/portfolio.csv\')>>> portfolio[{\'price\': \'32.20\', \'name\': \'AA\', \'shares\': \'100\'}, {\'price\': \'91.10\', \'name\': \'IBM\', \'shares\': \'50\'}, {\'price\': \'83.44\', \'name\': \'CAT\', \'shares\': \'150\'}, {\'price\': \'51.23\', \'name\': \'MSFT\', \'shares\': \'200\'}, {\'price\': \'40.37\', \'name\': \'GE\', \'shares\': \'95\'}, {\'price\': \'65.10\', \'name\': \'MSFT\', \'shares\': \'50\'}, {\'price\': \'70.44\', \'name\': \'IBM\', \'shares\': \'100\'}]>>>

这很好，除了不能使用数据做任何有用的计算之外。因为所有的内容都是用字符串表示。我们将马上解决此问题，先让我们继续在此基础上进行构建。

练习 3.4：构建列选择器

在大部分情况下，你只对 CSV 文件中选定的列感兴趣，而不是所有数据。修改

parse_csv()

函数，以便让用户指定任意的列，如下所示：

>>> # Read all of the data>>> portfolio = parse_csv(\'Data/portfolio.csv\')>>> portfolio[{\'price\': \'32.20\', \'name\': \'AA\', \'shares\': \'100\'}, {\'price\': \'91.10\', \'name\': \'IBM\', \'shares\': \'50\'}, {\'price\': \'83.44\', \'name\': \'CAT\', \'shares\': \'150\'}, {\'price\': \'51.23\', \'name\': \'MSFT\', \'shares\': \'200\'}, {\'price\': \'40.37\', \'name\': \'GE\', \'shares\': \'95\'}, {\'price\': \'65.10\', \'name\': \'MSFT\', \'shares\': \'50\'}, {\'price\': \'70.44\', \'name\': \'IBM\', \'shares\': \'100\'}]>>> # Read only some of the data>>> shares_held = parse_csv(\'Data/portfolio.csv\', select=[\'name\',\'shares\'])>>> shares_held[{\'name\': \'AA\', \'shares\': \'100\'}, {\'name\': \'IBM\', \'shares\': \'50\'}, {\'name\': \'CAT\', \'shares\': \'150\'}, {\'name\': \'MSFT\', \'shares\': \'200\'}, {\'name\': \'GE\', \'shares\': \'95\'}, {\'name\': \'MSFT\', \'shares\': \'50\'}, {\'name\': \'IBM\', \'shares\': \'100\'}]>>>

练习 2.23 中给出了列选择器的示例。

然而，这里有一个方法可以做到这一点：

# fileparse.pyimport csvdef parse_csv(filename, select=None):\'\'\'Parse a CSV file into a list of records\'\'\'with open(filename) as f:rows = csv.reader(f)# Read the file headersheaders = next(rows)# If a column selector was given, find indices of the specified columns.# Also narrow the set of headers used for resulting dictionariesif select:indices = [headers.index(colname) for colname in select]headers = selectelse:indices = []records = []for row in rows:if not row:    # Skip rows with no datacontinue# Filter the row if specific columns were selectedif indices:row = [ row[index] for index in indices ]# Make a dictionaryrecord = dict(zip(headers, row))records.append(record)return records

这部分有一些棘手的问题，最重要的一个可能是列选择到行索引的映射。例如，假设输入文件具有以下标题：

>>> headers = [\'name\', \'date\', \'time\', \'shares\', \'price\']>>>

现在，假设选定的列如下：

>>> select = [\'name\', \'shares\']>>>

为了执行正确的选择，必须将选择的列名映射到文件中的列索引。这就是该步骤正在执行的操作：

>>> indices = [headers.index(colname) for colname in select ]>>> indices[0, 3]>>>

换句话说，名称（\”name\” ）是第 0 列，股份数目（\”shares\” ）是第 3 列。

当从文件读取数据行的时候，使用索引对其进行过滤：

>>> row = [\'AA\', \'6/11/2007\', \'9:50am\', \'100\', \'32.20\' ]>>> row = [ row[index] for index in indices ]>>> row[\'AA\', \'100\']>>>

练习 3.5：执行类型转换

修改

parse_csv()

函数，以便可以选择将类型转换应用到返回数据上。例如：

>>> portfolio = parse_csv(\'Data/portfolio.csv\', types=[str, int, float])>>> portfolio[{\'price\': 32.2, \'name\': \'AA\', \'shares\': 100}, {\'price\': 91.1, \'name\': \'IBM\', \'shares\': 50}, {\'price\': 83.44, \'name\': \'CAT\', \'shares\': 150}, {\'price\': 51.23, \'name\': \'MSFT\', \'shares\': 200}, {\'price\': 40.37, \'name\': \'GE\', \'shares\': 95}, {\'price\': 65.1, \'name\': \'MSFT\', \'shares\': 50}, {\'price\': 70.44, \'name\': \'IBM\', \'shares\': 100}]>>> shares_held = parse_csv(\'Data/portfolio.csv\', select=[\'name\', \'shares\'], types=[str, int])>>> shares_held[{\'name\': \'AA\', \'shares\': 100}, {\'name\': \'IBM\', \'shares\': 50}, {\'name\': \'CAT\', \'shares\': 150}, {\'name\': \'MSFT\', \'shares\': 200}, {\'name\': \'GE\', \'shares\': 95}, {\'name\': \'MSFT\', \'shares\': 50}, {\'name\': \'IBM\', \'shares\': 100}]>>>

在练习 2.24 中已经对此进行了探索。需要将下列代码片段插入到题解中：

...if types:row = [func(val) for func, val in zip(types, row) ]...

练习 3.6：处理无标题的数据

某些 CSV 文件不包含任何的标题信息。例如，

prices.csv

文件看起来像下面这样：

\"AA\",9.22\"AXP\",24.85\"BA\",44.85\"BAC\",11.27...

修改

parse_csv()

文件以便通过创建元组列表来处理此类文件。例如：

>>> prices = parse_csv(\'Data/prices.csv\', types=[str,float], has_headers=False)>>> prices[(\'AA\', 9.22), (\'AXP\', 24.85), (\'BA\', 44.85), (\'BAC\', 11.27), (\'C\', 3.72), (\'CAT\', 35.46), (\'CVX\', 66.67), (\'DD\', 28.47), (\'DIS\', 24.22), (\'GE\', 13.48), (\'GM\', 0.75), (\'HD\', 23.16), (\'HPQ\', 34.35), (\'IBM\', 106.28), (\'INTC\', 15.72), (\'JNJ\', 55.16), (\'JPM\', 36.9), (\'KFT\', 26.11), (\'KO\', 49.16), (\'MCD\', 58.99), (\'MMM\', 57.1), (\'MRK\', 27.58), (\'MSFT\', 20.89), (\'PFE\', 15.19), (\'PG\', 51.94), (\'T\', 24.79), (\'UTX\', 52.61), (\'VZ\', 29.26), (\'WMT\', 49.74), (\'XOM\', 69.35)]>>>

要执行此更改，需要修改代码以便数据的第一行不被解释为标题行。另外，需要确保不创建字典，因为不再有可用于列名的键。

练习 3.7：选择其它的列分隔符

尽管 CSV 文件非常普遍，但还可能会遇到使用其它列分隔符（如制表符（tab）或空格符（space））的文件。例如，如下所示的

Data/portfolio.dat

文件：

name shares price\"AA\" 100 32.20\"IBM\" 50 91.10\"CAT\" 150 83.44\"MSFT\" 200 51.23\"GE\" 95 40.37\"MSFT\" 50 65.10\"IBM\" 100 70.44

csv.reader()

函数允许像下面这样指定不同的分隔符：

rows = csv.reader(f, delimiter=\' \')

修改

parse_csv()

函数以便也允许修改分隔符。

例如：

>>> portfolio = parse_csv(\'Data/portfolio.dat\', types=[str, int, float], delimiter=\' \')>>> portfolio[{\'price\': \'32.20\', \'name\': \'AA\', \'shares\': \'100\'}, {\'price\': \'91.10\', \'name\': \'IBM\', \'shares\': \'50\'}, {\'price\': \'83.44\', \'name\': \'CAT\', \'shares\': \'150\'}, {\'price\': \'51.23\', \'name\': \'MSFT\', \'shares\': \'200\'}, {\'price\': \'40.37\', \'name\': \'GE\', \'shares\': \'95\'}, {\'price\': \'65.10\', \'name\': \'MSFT\', \'shares\': \'50\'}, {\'price\': \'70.44\', \'name\': \'IBM\', \'shares\': \'100\'}]>>>

说明

到目前为止，如果你已经完成，那么你创建了一个非常有用的库函数。你可以使用它去解析任意的 CSV 文件，选择感兴趣的列，执行类型转换，而不用对文件或者

csv

模块的内部工作有太多的担心。