Как вызвать функцию в функции в python

Функции в Python

Функции в Python определяются 2-мя способами: через определение
или через анонимное описание . Оба этих способа
определения доступны, в той или иной степени, и в некоторых других языках программирования. Особенностью
Python является то, что функция является таким же именованным объектом, как и любой другой объект некоторого
типа данных, скажем, как целочисленная переменная. В листинге 1 представлен простейший пример (файл
func.py из архива python_functional.tgz в разделе «Материалы для скачивания»):

Листинг 1. Определения функций
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys

def show( fun, arg ):
    print( '{} : {}'.format( type( fun ), fun ) )
    print( 'arg={} => fun( arg )={}'.format( arg, fun( arg ) ) )

if len( sys.argv ) > 1: n = float( sys.argv )
else: n = float( input( "число?: " ) )

def pow3( n ):                     # 1-е определение функции
    return n * n * n
show( pow3, n )

pow3 = lambda n: n * n * n         # 2-е определение функции с тем же именем
show( pow3, n )

show( ( lambda n: n * n * n ), n ) # 3-е, использование анонимного описание функции

При вызове всех трёх объектов-функций мы получим один и тот же результат:

$ python func.py 1.3
 : 
arg=1.3 => fun( arg )=2.197
 :  at 0xb7662bc4>
arg=1.3 => fun( arg )=2.197
 :  at 0xb7662844>
arg=1.3 => fun( arg )=2.197

Ещё более отчётливо это проявляется в Python версии 3, в которой всё является классами (в том числе, и
целочисленная переменная), а функции являются объектами программы, принадлежащими к классу
:

$ python3 func.py 1.3
 : 
arg=1.3 => fun( arg )=2.1970000000000005
 :  at 0xb745432c>
arg=1.3 => fun( arg )=2.1970000000000005
 :  at 0xb74542ec>
arg=1.3 => fun( arg )=2.1970000000000005

Примечание. Существуют ещё 2 типа объектов, допускающих функциональный вызов —
функциональный метод класса и функтор, о которых мы поговорим позже.

Если функциональные объекты Python являются такими же объектами, как и другие объекты данных, значит,
с ними можно и делать всё то, что можно делать с любыми данными:

  • динамически изменять в ходе выполнения;
  • встраивать в более сложные структуры данных (коллекции);
  • передавать в качестве параметров и возвращаемых значений и т.д.

На этом (манипуляции с функциональными объектами как с объектами данных) и базируется функциональное
программирование. Python, конечно, не является настоящим языком функционального программирования, так,
для полностью функционального программирования существуют специальные языки: Lisp, Planner, а из более
свежих: Scala, Haskell. Ocaml, … Но в Python можно «встраивать» приёмы функционального программирования в
общий поток императивного (командного) кода, например, использовать методы, заимствованные из
полноценных функциональных языков. Т.е. «сворачивать» отдельные фрагменты императивного кода (иногда
достаточно большого объёма) в функциональные выражения.

Временами спрашивают: «В чём преимущества функционального стиля написания отдельных фрагментов
для программиста?». Основным преимуществом функционального программирования является то, что после
однократной отладки такого фрагмента в нём при последующем многократном использовании не возникнут
ошибки за счёт побочных эффектов, связанных с присвоениями и конфликтом имён.

Достаточно часто при программировании на Python используют типичные конструкции из области
функционального программирования, например:

print ( [ ( x,y ) for x in ( 1, 2, 3, 4, 5 ) \
                   for y in ( 20, 15, 10 ) \
                   if x * y > 25 and x + y 

В результате запуска получаем:

$ python funcp.py

Функции

Последнее обновление: 11.04.2018

Функции представляют блок кода, который выполняет определенную задачу и который можно повторно использовать в других частях программы. Формальное определение функции:

def имя_функции ():
    инструкции

Определение функции начинается с выражения def, которое состоит из имени функции, набора скобок с параметрами и двоеточия.
Параметры в скобках необязательны. А со следующей строки идет блок инструкций, которые выполняет функция. Все инструкции функции имеют отступы от начала строки.

Например, определение простейшей функции:

def say_hello():
    print("Hello")

Функция называется . Она не имеет параметров и содержит одну единственную инструкцию,
которая выводит на консоль строку «Hello».

Для вызова функции указывается имя функции, после которого в скобках идет передача значений для всех ее параметров. Например:

def say_hello():
    print("Hello")
    
say_hello()
say_hello()
say_hello()

Здесь три раза подряд вызывается функция say_hello. В итоге мы получим следующий консольный вывод:

Hello
Hello
Hello

Теперь определим и используем функцию с параметрами:

def say_hello(name):
    print("Hello,",name)

say_hello("Tom")
say_hello("Bob")
say_hello("Alice")

Функция принимает параметр name, и при вызове функции мы можем передать вместо параметра какой-либо значение:

Hello, Tom
Hello, Bob
Hello, Alice

Значения по умолчанию

Некоторые параметры функции мы можем сделать необязательными, указав для них значения по умолчанию при определении функции. Например:

def say_hello(name="Tom"):
    print("Hello,", name)
	
say_hello()
say_hello("Bob")

Здесь параметр name является необязательным. И если мы не передаем при вызове функции для него значение, то применяется значение по умолчанию, то есть
строка «Tom».

Именованные параметры

При передаче значений функция сопоставляет их с параметрами в том порядке, в котором они передаются. Например, пусть есть следующая функция:

def display_info(name, age):
    print("Name:", name, "\t", "Age:", age)
	
display_info("Tom", 22)

При вызове функции первое значение «Tom» передается первому параметру — параметру name, второе значение — число 22 передается второму параметру — age. И так далее по порядку.
Использование именованных параметров позволяет переопределить порядок передачи:

def display_info(name, age):
    print("Name:", name, "\t", "Age:", age)
	
display_info(age=22, name="Tom")

Именованные параметры предполагают указание имени параметра с присвоением ему значения при вызове функции.

Неопределенное количество параметров

С помощью символа звездочки можно определить неопределенное количество параметров:

def sum(*params):
    result = 0
    for n in params:
        result += n
    return result


sumOfNumbers1 = sum(1, 2, 3, 4, 5)		# 15
sumOfNumbers2 = sum(3, 4, 5, 6)			# 18
print(sumOfNumbers1)
print(sumOfNumbers2)

В данном случае функция sum принимает один параметр — , но звездочка перед названием параметра указывает, что фактически на место этого
параметра мы можем передать неопределенное количество значений или набор значений. В самой функции с помощью цикла for можно пройтись по этому набору и произвести с переданными
значениями различные действия. Например, в данном случае возвращается сумма чисел.

Возвращение результата

Функция может возвращать результат. Для этого в функции используется оператор return, после которого указывается возвращаемое значение:

def exchange(usd_rate, money):
    result = round(money/usd_rate, 2)
    return result

result1 = exchange(60, 30000)
print(result1)
result2 = exchange(56, 30000)
print(result2)
result3 = exchange(65, 30000)
print(result3)

Поскольку функция возвращает значение, то мы можем присвоить это значение какой-либо переменной и затем использовать ее: .

В Python функция может возвращать сразу несколько значений:

def create_default_user():
    name = "Tom"
    age = 33
    return name, age


user_name, user_age = create_default_user()
print("Name:", user_name, "\t Age:", user_age)

Здесь функция create_default_user возвращает два значения: name и age. При вызове функции эти значения по порядку присваиваются переменным
user_name и user_age, и мы их можем использовать.

Функция main

В программе может быть определено множество функций. И чтобы всех их упорядочить, хорошей практикой считается добавление специальной функции
, в которой потом уже вызываются другие функции:

def main():
    say_hello("Tom")
    usd_rate = 56
    money = 30000
    result = exchange(usd_rate, money)
    print("К выдаче", result, "долларов")


def say_hello(name):
    print("Hello,", name)
    
    
def exchange(usd_rate, money):
    result = round(money/usd_rate, 2)
    return result

# Вызов функции main
main()

НазадВперед

Простая функция

Python Функция это блок кода, который начинается с ключевого слова def, с дальнейшим названием функции. Функция может принимать от нуля и более аргументов, ключевые аргументы или сочетание этих аргументов. Функция всегда выдает результат. Если вы не определили, что именно она должна выдавать, она выдаст None. Вот очень простой пример функции, которая выдает строку:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
def a_function():
«»»Обычная функция»»»
return «1+1»

if __name__ == «__main__»:
value = a_function()
print(value)

1
2
3
4
5
6
7
8

# -*- coding: utf-8 -*-

defa_function()

«»»Обычная функция»»»

return»1+1″

if__name__==»__main__»

value=a_function()

print(value)

Все что мы сделали в этом коде, это вызвали функцию и указали значение выдачи. Давайте создадим другую функцию:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
def another_function(func):
«»»
Функция которая принимает другую функцию.
«»»

def other_func():
val = «Результат от %s это %s» % (func(),
eval(func())
)
return val

return other_func

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

# -*- coding: utf-8 -*-

defanother_function(func)

«»»

    Функция которая принимает другую функцию.
    «»»

defother_func()

val=»Результат от %s это %s»%(func(),

eval(func())

)

returnval

returnother_func

Эта функция принимает один аргумент и этот аргумент должен быть функцией или вызываемой. По факту, ее стоит вызывать, используя определенную в прошлом функцию. Вы заметите, что это функция содержит вложенную внутрь функцию, которую мы называем other_func. Она принимает результат переданной функции, её выражение и создает строку, которая говорит нам о том, что мы сделали, после чего она возвращается.

Давайте взглянем на полную версию данного кода:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
def another_function(func):
«»»
Функция которая принимает другую функцию.
«»»

def other_func():
val = «Результат от %s это %s» % (func(),
eval(func())
)

return val
return other_func

def a_function():
«»»Обычная функция»»»
return «1+1»

if __name__ == «__main__»:
value = a_function()
print(value)
decorator = another_function(a_function)
print(decorator())

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

# -*- coding: utf-8 -*-

defanother_function(func)

«»»

    Функция которая принимает другую функцию.
    «»»

defother_func()

val=»Результат от %s это %s»%(func(),

eval(func())

)

returnval

returnother_func

defa_function()

«»»Обычная функция»»»

return»1+1″

if__name__==»__main__»

value=a_function()

print(value)

decorator=another_function(a_function)

print(decorator())

Так и работает декоратор. Мы создали одну функцию и передали её другой второй функции. Вторая функция является функцией декоратора. Декоратор модифицирует или усиливает функцию, которая была передана и возвращает модификацию. Если вы запустите этот код, вы увидите следующий выход в stdout:

Python

1+1
Результат от 1+1 это 2

1
2

1+1
Результат от 1+1 это 2

Давайте немного изменим код, чтобы превратить another_function в декоратор:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
def another_function(func):
«»»
Функция которая принимает другую функцию.
«»»

def other_func():
val = «Результат от %s это %s» % (func(),
eval(func())
)
return val

return other_func

@another_function
def a_function():
«»»Обычная функция»»»
return «1+1»

if __name__ == «__main__»:
value = a_function()
print(value)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

# -*- coding: utf-8 -*-

defanother_function(func)

«»»

    Функция которая принимает другую функцию.
    «»»

defother_func()

val=»Результат от %s это %s»%(func(),

eval(func())

)

returnval

returnother_func
 
 

@another_function

defa_function()

«»»Обычная функция»»»

return»1+1″

if__name__==»__main__»

value=a_function()

print(value)

Обратите внимание на то, что декоратор начинается с символа @, за которым следует название функции, которую мы собираемся «декорировать». Для получения декоратора python, вам нужно только разместить его в строке перед определением функции

Теперь, когда мы вызываем **a_function, она будет декорирована, и мы получим следующий результат:

Python

Результат от 1+1 это 2

1 Результатот1+1это2

Давайте создадим декоратор, который будет делать что-нибудь полезное.

Теория и практика. Быстрая проверка задач и подсказки к ошибкам на русском языке.
Работает в любом современном браузере.

Больше по теме

Разработка, Менеджмент

Советы по удаленной работе для разработчиков

Сотрудники Яндекса рассказали о том, как продуктивно работать из дома

Анализ данных, Дизайн, Разработка, Яндекс в вузах

Если вы решили оставаться дома и заняться самообразованием

Менеджмент, Разработка

Релизный цикл Яндекс.Музыки под микроскопом

Разработка

5 распространённых редакторов кода и их функции

Сервисы для фронтенд-разработчиков, для работы над масштабными проектами и для тех, кто привык настраивать сервисы под себя

Анализ данных, Разработка, Яндекс в вузах

Андрей Райгородский: «Мне очень хочется, чтобы к нам поступали люди не только из Москвы»

Разработка

Принципы, а не инструменты, польза терпения и другие добродетели

Разработка

Замыкания

Функции, определяемые внутри других функций, представляют собой замыкания. Зачем это нужно? Рассмотрим пример, который
объяснит:

Код (вымышленный):

Что можно в коде заметить: в этом коде переменные, которые живут по сути постоянно (т.е. одинаковые), но при этом мы
загружаем или инициализируем по несколько раз. В итоге приходит понимание, что инициализация переменной занимает
львиную долю времени в этом процессе, бывает что даже загрузка переменных в scope уменьшает производительность.
Чтобы уменьшить накладные расходы использовать замыкания.

В замыкании однажды инициализируются переменные, которые затем без накладных расходов можно использовать.

Научимся оформлять замыкания:

@classmethod и @staticmethod

Я не пользовался ими ранее, так что сделал небольшое исследование.

  • Декоратор * может быть вызван при помощи экземпляра класса, или напрямую, через собственный класс Python в качестве первого аргумента. В соответствии с документацией Python: он может быть вызван как в классе (например, C.f()), или в экземпляре (например, C().f()). Экземпляр игнорируется, за исключением его класса. Если метод класса вызван для выведенного класса, то объект выведенного класса передается в качестве подразумеваемого первого аргумента.
  • Декоратор @classmethod, в первую очередь, используется как чередуемый конструктор или вспомогательный метод для инициализации.
  • Декоратор * — это просто функция внутри класса. Вы можете вызывать их обоих как с инициализацией класса так и без создания экземпляра класса. Обычно это применяется в тех случаях, когда у вас есть функция, которая, по вашему убеждению, имеет связь с классом. По большей части, это выбор стиля.

Если мы взглянем на пример кода, в котором показано, как работает декоратор, это может помочь понять основные принципы:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-

class DecoratorTest(object):
«»»
Тестируем обычный метод против @classmethod против @staticmethod
«»»
def __init__(self):
«»»Конструктор»»»
pass

def doubler(self, x):
print(«умножаем на 2»)
return x*2

@classmethod
def class_tripler(klass, x):
print(«умножаем на 3: %s» % klass)
return x*3

@staticmethod
def static_quad(x):
print(«умножаем на 4»)
return x*4

if __name__ == «__main__»:
decor = DecoratorTest()
print(decor.doubler(5))
print(decor.class_tripler(3))
print(DecoratorTest.class_tripler(3))
print(DecoratorTest.static_quad(2))
print(decor.static_quad(3))

print(decor.doubler)
print(decor.class_tripler)
print(decor.static_quad)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36

# -*- coding: utf-8 -*-
 

classDecoratorTest(object)

«»»

    Тестируем обычный метод против @classmethod против @staticmethod
    «»»

def__init__(self)

«»»Конструктор»»»

pass

defdoubler(self,x)

print(«умножаем на 2»)

returnx*2

@classmethod

defclass_tripler(klass,x)

print(«умножаем на 3: %s»%klass)

returnx*3

@staticmethod

defstatic_quad(x)

print(«умножаем на 4»)

returnx*4

if__name__==»__main__»

decor=DecoratorTest()

print(decor.doubler(5))

print(decor.class_tripler(3))

print(DecoratorTest.class_tripler(3))

print(DecoratorTest.static_quad(2))

print(decor.static_quad(3))

print(decor.doubler)

print(decor.class_tripler)

print(decor.static_quad)

Этот пример демонстрирует, что вы можете вызывать обычный метод и оба метода декоратора одним и тем же путем

Обратите внимание на то, что вы можете вызывать обе функции @classmethod и @staticmethod прямо из класса или из экземпляра класса. Если вы попытаетесь вызвать обычную функцию при помощи класса (другими словами, DecoratorTest.doubler(2)), вы получите ошибку TypeError

Также стоит обратить внимание на то, что последний оператор вывода показывает, что decor.static_quad возвращает обычную функцию вместо связанного метода.

Процедуры

Подпрограммы прежде всего необходимы в ситуации, когда в разных частях программы необходимо выполнять одни и те же действия несколько раз. В таком случае повторяемые операторы оформляются в виде функции или процедуры, к которой можно обращаться и вызывать ее выполнение из разных частей программы.
В python существует два вида реализации подпрограмм: процедуры и функции.

Пример: Создать процедуру для вывода сообщения об ошибке. Запрашивать у пользователя ввести положительное число, в случае ввода отрицательного числа, вызывать процедуру для вывода сообщения об ошибке.
Решение:

def Err():  # определение процедуры
  print ( "Ошибка: неверные данные" ) 
n = int ( input('введите положительное число') ) 
if n  : 
  Err() # вызов процедуры
  • Процедура — вспомогательный алгоритм, выполняющий некоторые действия.
  • Это поименованный фрагмент программы, который можно вызвать.
  • Процедура должна быть определена к моменту её вызова. Определение процедуры начинается со служебного слова def.
  • Вызов процедуры осуществляется по ее имени, за которым следуют круглые скобки, например, Err().
  • В одной программе может быть сколько угодно много вызовов одной и той же процедуры.
  • Использование процедур сокращает код и повышает удобочитаемость.

Процедура с параметрами

Как используются в Python параметры процедуры, рассмотрим на примере.

Пример: Написать процедуру, которая печатает 60 раз указанный символ (введенный с клавиатуры), каждый с новой строки.
Решение:

1
2
3
4
5
def printChar(s):
   for i in range(60):
      print (s) 
sim = input('введите символ')
printChar(sim)
  • Глобальная переменная — если ей присвоено значение в основной программе (вне процедуры).
  • Локальная переменная (внутренняя) известна только на уровне процедуры, обратиться к ней из основной программы и из других процедур нельзя.
  • Параметры процедуры — локальные переменные. В программе s — локальная переменная.

Задание Python 3_0:
Создать процедуру, которая вычисляет разность двух вводимых пользователем числа. Выполнить задание двумя способами: 1) процедура без параметров: числа — глобальные переменные, определенные в основной программе; 2) процедура с параметрами: числа — параметры процедуры.

Локальные и глобальные переменные

Примеры использования локальных и глобальных переменных:

1
2
3
4
x = 3 # глобальная переменная
def pr(): # процедура без параметров
  print (x) # вывод значения глобальной переменной
pr()
1
2
3
4
5
x = 3  # глобальная переменная
def pr(a): # процедура с параметром
  a = 4 # локальная переменная
  print (a) # 4
pr(x) # передача параметра глобальной переменной (3)

Существует возможность изменить значение глобальной переменной (не создавая локальную). В процедуре с помощью слова global:

1
2
3
4
5
6
x = 3 # глобальная переменная
def pr(): # процедура без параметров
  global x
  x = 1
  print (x) # вывод измененного значения глобальной переменной (1)
pr(x)

Задание Python 3_1:
Напишите процедуру, которая выводит на экран в столбик все цифры переданного ей числа, начиная с последней:

число: 4673
результат:
3
7
6
4

Задание Python 3_2:
Напишите процедуру, которая выводит на экран все делители переданного ей числа (в одну строчку).

Задание Python 3_3:
Составить программу с процедурой для вычисления степени числа (входные параметры: число и степень).

Задание Python 3_4:
Напишите процедуру, которая принимает параметр – натуральное число N – и выводит первые N чисел Фибоначчи.

Почему изменение списка ‘y’ изменяет также список ‘x’?

Если вы написали код:

>>> x = []
>>> y = x
>>> y.append(10)
>>> y

>>> x

вы, возможно, будете удивлены тому, что добавление в y изменяет также и x.

Два факта приводят к такому результату:

  • Переменные — это просто ссылки на объекты. y = x не создаёт копию списка — это просто создаёт переменную y, которая ссылается на тот же объект, что и x.
  • Списки изменяемы.

После вызова append, содержимое объекта было изменено с [] на . Поскольку x и y ссылаются на один и тот же объект, использование любого из них даёт нам .

Если мы используем неизменяемые объекты:

>>> x = 5  # числа неизменяемы
>>> y = x
>>> x = x + 1  # 5 нельзя изменить. Мы создаём НОВЫЙ объект
>>> x
6
>>> y
5

мы можем видеть, что x и y больше не равны, поскольку числа неизменяемы, и x = x + 1 не изменяет число 5 путем увеличения. Вместо этого, создаётся новый объект 6 и присваивается переменной x (то есть, изменяется то, на какой объект ссылается x). После этого у нас 2 объекта (6 и 5) и 2 переменные, которые на них ссылаются.

Некоторые операции (например y.append(10) и y.sort()) изменяют объект, в то время, как внешне похожие операции (например y = y + и sorted(y)) создают новый объект. Вообще в Python (и во всех случаях в стандартной библиотеке), метод, который изменяет объект, возвращает None, чтобы помочь избежать ошибок. Поэтому, если вы написали

y = y.sort()

думая, что это даст вам отсортированную копию y, вы вместо этого получите None, что скорее всего приведёт к легко диагностируемой ошибке.

Однако, существует один класс операций, где одна и та же операция ведёт себя по-разному с различными типами: расширенные операторы присваивания. Например, += изменяет списки, но не кортежи или числа (a_list += эквивалентно a_list.extend()) и изменяет список, в то время, как some_tuple += (1, 2, 3) и some_int += 1 создают новый объект.

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

  • Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
  • Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
  • Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Python

import random

PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»

AnnaScore = 0
AlexScore = 0

# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =

def playDiceGame():
«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

for i in range(5):
#оба кубика встряхиваются 5 раз
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

#Давайте сыграем в кости три раза
for i in range(3):
# определим, кто будет бросать кости первым
AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100
AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber):
print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)
AlexScore = playDiceGame()
AnnaScore = playDiceGame()
else:
print(«Анна выиграла жеребьевку.»)
AnnaScore = playDiceGame()
AlexScore = playDiceGame()

if(AlexScore > AnnaScore):
print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n»)
else:
print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45

importrandom

PlayerOne=»Анна»

PlayerTwo=»Алекс»

AnnaScore=

AlexScore=

 
# У каждого кубика шесть возможных значений

diceOne=1,2,3,4,5,6

diceTwo=1,2,3,4,5,6

defplayDiceGame()

«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

foriinrange(5)

#оба кубика встряхиваются 5 раз

random.shuffle(diceOne)

random.shuffle(diceTwo)

firstNumber=random.choice(diceOne)# использование метода choice для выбора случайного значения

SecondNumber=random.choice(diceTwo)

returnfirstNumber+SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

 
#Давайте сыграем в кости три раза

foriinrange(3)

# определим, кто будет бросать кости первым

AlexTossNumber=random.randint(1,100)# генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100

AnnaTossNumber=random.randrange(1,101,1)# генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if(AlexTossNumber>AnnaTossNumber)

print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)

AlexScore=playDiceGame()

AnnaScore=playDiceGame()

else

print(«Анна выиграла жеребьевку.»)

AnnaScore=playDiceGame()

AlexScore=playDiceGame()

if(AlexScore>AnnaScore)

print(«Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»\n»)

else

print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»\n»)

Вывод:

Shell

Игра в кости использует модуль random

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2

Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Игравкостииспользуетмодульrandom

 
Аннавыигралажеребьевку.

Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2

 
Аннавыигралажеребьевку.

Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2

 
Алексвыигралжеребьевку.

Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

Lambda выражение в Python:

lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.

Синтаксис lambda выражения в Python

lambda arguments: expression

В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)

>>> multiply = lambda x,y: x * y
>>> multiply(21, 2)
42

 Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями

Пространства имен (Python 3.3+)

Один из способов структуризации кода Python заключается в пакетах (папки с файлом ). Пример ниже предоставлен официальной документацией Python.

XHTML

sound/ Пакет верхнего уровня
__init__.py Инициализировать звукового пакета
formats/ Подпакет для преобразования формата файла
__init__.py
wavread.py
wavwrite.py
aiffread.py
aiffwrite.py
auread.py
auwrite.py

effects/ Подпакет для звуковых эффектов
__init__.py
echo.py
surround.py
reverse.py

filters/ Подпакет для фильтров
__init__.py
equalizer.py
vocoder.py
karaoke.py

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

soundПакетверхнегоуровня

__init__.pyИнициализироватьзвуковогопакета

formatsПодпакетдляпреобразованияформатафайла

__init__.py

wavread.py

wavwrite.py

aiffread.py

aiffwrite.py

auread.py

auwrite.py

effectsПодпакетдлязвуковыхэффектов

__init__.py

echo.py

surround.py

reverse.py

filtersПодпакетдляфильтров

__init__.py

equalizer.py

vocoder.py

karaoke.py

В Python 2, каждая папка выше должна иметь файл , который делает папку пакетом Python. В Python 3, с появлением неявных пакетов пространств имен, эти файлы больше не нужны.

Python

sound/ Пакет верхнего уровня
__init__.py Инициализировать звукового пакета
formats/ Подпакет для преобразования формата файла
wavread.py
wavwrite.py
aiffread.py
aiffwrite.py
auread.py
auwrite.py

effects/ Подпакет для звуковых эффектов
echo.py
surround.py
reverse.py

filters/ Подпакет для фильтров
equalizer.py
vocoder.py
karaoke.py

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

soundПакетверхнегоуровня

__init__.pyИнициализироватьзвуковогопакета

formatsПодпакетдляпреобразованияформатафайла

wavread.py

wavwrite.py

aiffread.py

aiffwrite.py

auread.py

auwrite.py

effectsПодпакетдлязвуковыхэффектов

echo.py

surround.py

reverse.py

filtersПодпакетдляфильтров

equalizer.py

vocoder.py

karaoke.py

Впрочем, как многие пользователи заметили, это может быть не так просто, как я указал в этом разделе. Согласно в PEP — файл все еще может понадобиться для обычных пакетов, удаление его из структуры папки превратит его в пакет пространства имен, который включает в себя дополнительные ограничения, официальная показывают хорошие примеры тому, а также в них озвучиваются названия всех ограничений.

Подведем итоги

Как и практически любой другой список в интернете, этот нельзя назвать завершенным. Надеюсь в этой статье вы нашли хотя бы одну функцию Python 3, которой вы ранее не пользовались, и это поможет вам писать более чистый и интуитивный код.

Заключение

В этой статье были представлены некоторые возможности языка Python, позволяющие применять его для
написания программ, использующих стиль функционального программирования. Так, мы описали основные
приёмы функционального программирования и показали примеры их реализации в Python. Как и в предыдущих
статьях, примеры кода написаны таким образом, что могут успешно запускаться и исполняться в обеих версиях
Python.

В следующей статье мы обсудим вопросы организации параллельного исполнения кода в среде Python.

Похожие темы

  • Девид Мертц, Очаровательный Python: Функциональное программирование на языке Python, Часть 1
  • Девид Мертц, Очаровательный Python: Еще о функциональном программировании на Python, Часть 2
  • David Mertz, Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
  • Тонкости использования языка Python: Часть 2. Типы данных.
  • Тонкости использования языка Python: Часть 4. Параллельное исполнение.

Войдите или
зарегистрируйтесь для того чтобы оставлять комментарии или подписаться на них.

Подпишите меня на уведомления к комментариям

Ссылка на основную публикацию