Python 的函数是一等对象
因为它符合编程语言理论家对 "一等对象 -- first-class object" 的定义
- 运行时创建
- 可赋值给变量或数据结构的属性
- 能作为函数参数
- 能被函数返回
依据这种定义，还有我们最为熟悉的 JavaScript 的函数也是一等对象，Java 的函数都是依附于类或对象存在的，不是一等对象。
Python 的文档字符串(docstring) 是放在模块，函数，类中的第一个纯字符串。可用单个引号(单引号或双引)，通常因为有大段的文字会用三引号的字符串，比如
def foo():
'''doing nathing'''
pass
代码中用 foo.__doc__ 能查看到到 docstring，或用 help(foo), doc(foo) 都能输出包含 docstring 的信息
高阶函数
接受函数为参数，或把函数作为结果返回的函数称之为高阶函数(higher-order function), 即符合以上的 #3 或 #4，入口或出口有函数的函数是高阶函数。像最常见的 map, filter, reduce。
在 Python3 中 map 和 filter 是内置函数，使用列表推导和生成器表达式可替代 map 和 filter 这两个高阶函数。Python2 中的内置函数 reduce 被移到的 Python3 的 functools 模块里，看来是不那么重要。
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>>> from functools import reduce >>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> reduce(lambda a, b: a * b + b, numbers) 1956 |
类似于 Java 8 Stream 中的 anyMatch, allMatch, noneMatch, Python 有内置的 all 和 any 函数用来检查迭代中是否全为 True, 或至少一个 True。它只能元素的 bool(x) 值来判断，不接受其他条件判断函数，如果需要转换的话先 map 或推导。
匿名函数
即 Lambda 表达式, 回看前面 reduce 中的例子。它以 lambda 开始，只能用纯表达式，不能用赋值或 while/try 等语句。这限制了 Python 的 Lambda 表达式的普遍使用，也就避免了把 Lambda 搞复杂的可能。
可调用对象
即 callable(x) 测试为 True, 也就是后面能加一对圆括进行调用， 包括
- 各种函数(用户自定义的函数，内置函数，方法，生成器函数)
- 定义了 __call__ 方法的实例 (参考 Python 对象当函数使及动态添加方法)
- 类本身, 创建实例时就是一种调用，如 buffer = BytesIO()，调用类时先调用类的 __new__ 方法创建一个实例，然后调用 __init__ 初始化。覆盖 __new__ 可实现单例，也可能出现其他的行为
装饰器就需要一个 callable() 的对象，只要能满足这一条件就能采用上面几种方式来实现。关于装饰器已写过多篇，请参考
函数的自省
它像是反射，可能过函数的下列属性
- __annotations__: 参数和返回值的注解
- __call__: 实现 () 运行符，即可调用对象协议
- __closure__: 函数闭包，即自由变量的绑定(通常是 None)
- __code__: 编译成字节码的函数元数据和函数定义体
- __default__: 形式参数的默认值 -- 可变默认值要多加小心
- __get__: 实现只读描述符协议
- __globals__: 函数所在模块中的全局变量
- __kwdefaults__: 仅限关键字形式参数的默认值
- __name__: 函数名称
- __qualname__: 函数的限定名称，如 Random.choice
比如我们定义了一个函数 foo, 可通过 foo.__code__.co_name, foo.__code__.co_varnames, foo.__code__.co_argcount 得到函数名和函数参数名和参数个数; foo.__defaults__ 中有定位参数的和关键字参数的默认认，foo.__kwdefaults__ 中有仅限关键字参数的默认值。
关于 Python 函数参数定义的知识可参考 由 Python 的 Ellipsis 到 *, /, *args, **kwargs 函数参数.
Python 还可用 inspect.signature 来反射函数
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from inspect import signature def foo(a, /, b=1, *, c, **kwargs): return a+b sig = signature(foo) for name, param in sig.parameters.items(): print(f'{param.kind}: name={param.default}') |
列出各个参数
POSITIONAL_ONLY: name=<class 'inspect._empty'>
POSITIONAL_OR_KEYWORD: name=1
KEYWORD_ONLY: name=<class 'inspect._empty'>
VAR_KEYWORD: name=<class 'inspect._empty'>
参数类型除以上外还有 VAR_KEYWORD, 如 *args 的形式， <class 'inspect._empty'> 表示没有默认值，必须传递，和 None 是不同的。
inspect.Signature 对象的 bind 方法，在框架中可用它在真正调用函数前进行参数验证
sig.bind('for_a', **{'b': 3, 'd': 4})
注意，参数 a 是 POSITIONAL_ONLY, 所以必须写出来，不能放在字典中。这里没有 c 的值，所以绑定失败，报错
TypeError: missing a required argument: 'c'
函数注解(Function Annotations)
以前所知道的是 Python 的 Type Hints, 现在才知道更早的时候有个 Function Annotations, 它们还存在些类似的东西。
- PEP 3107 Function Annotations -- Python 3.0
- PEP 484 Type Hints - Python 3.5
Function Annotations 只是一个语法，冒号后随意写，Type Hints 规范化了，让冒号后的内容更有意义
比如可声明下面的函数
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def fetch(url: "web url", depth: "input int > 0", https_only: bool=False) -> str: print(url, depth) |
参数名冒号后可用字符串，或类型，函数声明后用 -> 也能用字符串或类型, 非类型字符串必须用引号括起来，不能写成 url: abc, 会报错 NameError: name 'abc' is not defined。 上面的函数可正确被 Python 解释执行，但通不过 mypy 的检测。
用 __annotations__ 查看 fetch 函数
fetch.__annotations__
{'url': 'web url', 'depth': 'input int > 0', 'https_only': <class 'bool'>, 'return': 'hello'}
Python 只是把函数的注解存储到 __annotations__ 属性，不做额外的检查，强制，验证。通过 inspect.signature 也能获得函数的注解
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from inspect import signature sig = signature(fetch) for param in sig.parameters.values(): print(f'{param.name}={param.annotation}') print(f'{sig.return_annotation=}') |
得到
url=web url
depth=input int > 0
https_only=<class 'bool'>
sig.return_annotation='hello'
虽然 Python 对函数注解无所作为，不过 IDE 或某些框架可以利用函数注解。特别是新的 Type Hints 让函数注解变得更有用，像 mypy, Flask/FastAPI 就依据 Type Hints 来决定输入参数的校验。
有用的 operator 和 functools 模块
operator 中提供了常用运算的函数/callable 类，如 add, mul, reduce, itemgetter, attrgetter, 在写简单的 Lambda 表达式时先考虑能不用利用 operator 中的函数, 用 dir(operator) 列出所有的函数。
>>> [name for name in dir(operator) if not name.startswith('_')]
['abs', 'add', 'and_', 'attrgetter', 'concat', 'contains', 'countOf', 'delitem', 'eq', 'floordiv', 'ge', 'getitem', 'gt', 'iadd', 'iand', 'iconcat', 'ifloordiv', 'ilshift', 'imatmul', 'imod', 'imul', 'index', 'indexOf', 'inv', 'invert', 'ior', 'ipow', 'irshift', 'is_', 'is_not', 'isub', 'itemgetter', 'itruediv', 'ixor', 'le', 'length_hint', 'lshift', 'lt', 'matmul', 'methodcaller', 'mod', 'mul', 'ne', 'neg', 'not_', 'or_', 'pos', 'pow', 'rshift', 'setitem', 'sub', 'truediv', 'truth', 'xor']
假如定义了一个函数 foo, 下面用 itemgetter 和 attrgetter
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>>> operator.itemgetter(0)(dir(foo)) '__annotations__' >>> operator.attrgetter("__code__")(foo) <code object foo at 0x104d1c3a0, file "<stdin>", line 1> >>> operator.attrgetter("__code__.co_name")(foo) 'foo' |
attrgetter 在获取属性时支持 . 连接的方式。
operator.methodcaller 的使用
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>>> from operator import methodcaller >>> upcase = methodcaller('upper') >>> upcase('abC') 'ABC' >>> hiphenate = methodcaller('replace', ' ', '_') >>> hiphenate('hello world') 'hello_world' |
上面第二种用法与 functools.partial 冻结参数作用类似。
同样的方式查看一下 functools 中包含了些什么可调用对象
>> [name for name in dir(functools) if not name.startswith('_')]
['GenericAlias', 'RLock', 'WRAPPER_ASSIGNMENTS', 'WRAPPER_UPDATES', 'cache', 'cached_property', 'cmp_to_key', 'get_cache_token', 'lru_cache', 'namedtuple', 'partial', 'partialmethod', 'recursive_repr', 'reduce', 'singledispatch', 'singledispatchmethod', 'total_ordering', 'update_wrapper', 'wraps']
如之前一篇 Python print 立即打印内容到重定向的文件 希望 print 总是带有 flush=True, 我们就可以利用 partial 来重定义 print
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from functools import partial print = partial(print, flush=True) print(123) print(123, flush=False) |
以后调用 print 函数时就会自动应用 flush=True 参数，但仍可再提供 flush 参数。如果有定位参数，可以这样
picture = partial(tag, 'img', cls='pic-frame') # img 的 tag 的定位参数
偏函数输出的描述是
functools.partial(<built-in function print>, flush=True)
>>> print.func
<built-in function print>
>>> print.args
()
>>> print.keywords
{'flush': True}
functools.partial 就是计算机概念中的偏函数(Partial Application), 即一个函数的封装，把多元函数转换为更低元的函数，如提供默认值的方式，把三形参的函数转换为二形参的函数，类似于降维。类似的一个概念有柯理化(Currying), 多参调用的函数逐步补全参数，最后才执行，如 foo(a, b, c) 的函数，调用时用 foo(1, 2)(3)。它们都是高阶函数。
functools.partialmethod 是用来处理方法的，与 partial 功能一样。
延伸部分
Bobo: 轻量级的支持 WSGI 的 Python Web 框架，可直接映射 URL 到对象层次结构上。
去争论编程语言是 OO 还是函数式编程没多大意义了，只要是好的东西就可加以借鉴。lambda, map, filter 和 reduce 首次出现在 Lisp 中，后来 Python 从 Haskell 中借用列表推导后，对前面那几个函数需求就极大的减少了。Python 至今也没有尾递归消除(tail-recursion elimination)
本文链接 https://yanbin.blog/fluent-python-reading-notes-4/, 来自 隔叶黄莺 Yanbin Blog
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