Модуль re для регулярных выражений 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
<type 'function'> : <function pow3 at 0xb7662844>
arg=1.3 => fun( arg )=2.197
<type 'function'> : <function <lambda> at 0xb7662bc4>
arg=1.3 => fun( arg )=2.197
<type 'function'> : <function <lambda> 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
<class 'function'> : <function pow3 at 0xb74542ac>
arg=1.3 => fun( arg )=2.1970000000000005
<class 'function'> : <function <lambda> at 0xb745432c>
arg=1.3 => fun( arg )=2.1970000000000005
<class 'function'> : <function <lambda> 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 (  )

В результате запуска получаем:

$ python funcp.py

Значения аргументов по умолчанию для lambda-функции в Python

В Python, как впрочем и в других языках, например, C++, мы можем задавать значения аргументов по умолчанию. Но как нам это может пригодиться? Допустим функция func1() принимает 2 параметра a и b. Что произойдет если пользователь программы передаст лишь один из этих параметров или даже ни одного? Как раз для того, чтобы избежать возможной ошибки, или облегчить работу пользователя, вы можете задать вашим параметрам значения по умолчанию.

Давайте рассмотрим пример.

def func1(a=2,b=3):
    print(a,' ',b)
func1()

2 3

func1(3)

3 3

Здесь значениями по умолчанию для a и b являются соответственно 2 и 3. Для того, чтобы задать значения по умолчанию для lambda-функции, запись будет следующей:

o = lambda x=1,y=2,z=3:x+y+z
o(2,3)

8

o(2)

7

o()

6

Рекурсивная функция Python

Когда функция вызывает сама себя, она называется рекурсивной функцией. В программировании этот сценарий называется рекурсией.

Вы должны быть очень осторожны при использовании рекурсии, потому что есть вероятность, что функция никогда не завершится и перейдет в бесконечный цикл. Вот простой пример печати ряда Фибоначчи с использованием рекурсии.

def fibonacci_numbers_at_index(count):
    if count <= 1:
        return count
    else:
        return fibonacci_numbers_at_index(count - 1) + fibonacci_numbers_at_index(count - 2)


count = 5
i = 1
while i <= count:
    print(fibonacci_numbers_at_index(i))
    i += 1

Полезно знать о рекурсии, но в большинстве случаев при программировании это не нужно. То же самое можно сделать с помощью цикла for или while.

Использование *args и **kwargs при вызове функции

Мы также можем использовать и для передачи аргументов в функции.

Сначала рассмотрим пример с .

some_args.py

Python

def some_args(arg_1, arg_2, arg_3):
print(«arg_1:», arg_1)
print(«arg_2:», arg_2)
print(«arg_3:», arg_3)

args = («Sammy», «Casey», «Alex»)
some_args(*args)

В функции выше есть три параметра, определенные как , и . Функция выводит каждый из этих трех аргументов. Затем мы создаем переменную, для которой задается итерация (в данном случае кортеж), и можем передать эту переменную в функцию с синтаксисом со звездочкой.

При запуске программы с помощью команды мы получим следующий результат:

Shell

arg_1: Sammy
arg_2: Casey
arg_3: Alex

Мы также можем изменить программу выше для итерации списка с другим названием переменной. Давайте также объединим синтаксис с именованным параметром:

some_args.py

Python

def some_args(arg_1, arg_2, arg_3):
print(«arg_1:», arg_1)
print(«arg_2:», arg_2)
print(«arg_3:», arg_3)

my_list =
some_args(1, *my_list)

При запуске программы будет получен следующий результат:

Shell

arg_1: 1
arg_2: 2
arg_3: 3

Аналогичным образом аргументы с ключевыми словами можно использовать для вызова функции. Мы создадим переменную, равную словарю с 3 парами ключ-значение (здесь мы будем использовать , но его можно называть как угодно) и передадим ее функции с 3 аргументами:

some_kwargs.py

Python

def some_kwargs(kwarg_1, kwarg_2, kwarg_3):
print(«kwarg_1:», kwarg_1)
print(«kwarg_2:», kwarg_2)
print(«kwarg_3:», kwarg_3)

kwargs = {«kwarg_1»: «Val», «kwarg_2»: «Harper», «kwarg_3»: «Remy»}
some_kwargs(**kwargs)

Запустим программу выше с помощью команды :

Python

kwarg_1: Val
kwarg_2: Harper
kwarg_3: Remy

При вызове функции вы можете использовать и для передачи аргументов.

Заключение

Мы можем использовать специальный синтаксис и внутри функции для передачи переменного количества аргументов.

Создание функций, которые принимают и , лучше используется в ситуациях, где ожидается, что число вводных данных внутри списка аргументов остается относительно небольшим.

Использование и по сути обеспечивает читабельность и удобство, но их следует использовать с осторожностью

Возвращает минимальное значение элемента последовательности.

Параметры:

• — итерируемый объект,
• — функция сортировки (смотри ),
• — значение по умолчанию, если итерируемый объект окажется пустым,
• — позиционный аргумент,
• — список позиционных аргументов.

Описание:

Функция возвращает наименьшее значение элемента итерируемого объекта или самое маленькое из двух или более переданных позиционных аргументов.

• Если указан один позиционный аргумент, он должен быть итерируемым объектом (список, кортеж, словарь и т.д.).
• Если в функцию передается два или более позиционных аргумента, возвращается самый большой из них.
• В случае, когда минимальное значение имеют сразу несколько аргументов, то возвращается первый по порядку элемент с минимальным значением. Это согласуется с другими инструментами сохранения стабильности сортировки, такими как и

Аргумент — функция подобная той, которая используется в дополнительном методе списков . Функция принимает один аргумент и используется для упорядочивания элементов.

>>> x = '4', '11', '6', '31'
# функция `min` сравнивает
# числа как строки
>>> min(x)
# '11'

# функция 'key=lambda i: int(i)' применяется
# к каждому элементу списка 'x', преобразуя 
# строки в тип 'int' и теперь функция `min`
# сравнивает элементы списка как числа.
>>> min(x, key=lambda i int(i))
# '4'

# или другое применение функции 'key' выбор
# списка с наименьшей суммой элементов 
>>> min(, 3,4,5], key=sum)
# 

Аргумент по умолчанию указывает объект, который нужно вернуть, если итерируемый объект пуст. Если итерация пуста и значение по умолчанию не указано, то возникает ошибка .

# Значение по умолчанию
>>> min([], default=)
# 0

>>> min([])
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# ValueError: min() arg is an empty sequence

Функция сравнивает элементы, используя оператор . Поэтому, все передаваемые в них значения должны быть сопоставимы друг с другом и одного типа, иначе бросается исключение

При передаче в качестве аргумента текстовых строк, байтовых строк или байтовых массивов, а так же списка символов, минимальное значение будет выбираться исходя из порядка следования символов, в таблице соответствующей кодировки.

>>> x = list('abcdifgh')
>>> min(x)
# 'a'

Изменено в Python 3.8: Аргумент может быть .

Язык Python функции

Часть функций языка Python являются встроенными функциями, которые обеспечены синтаксисом самого языка. Например, int, input, randint.
Рассмотрим пример создания пользовательских функций.

• Функция — это поименованный фрагмент программы, который можно вызвать.
• Как и процедура, функция должна быть определена к моменту её вызова (служебное слово def).
• Функция в отличии от процедуры возвращает значение.
• Для возврата значения функции используется оператор return.
• Вызов функции осуществляется по ее имени и обычно сопровождается выводом значения.

Пример:
Найти максимальное значение из значений двух переменных.

Решение:

def max(a,b):
    if(a>b):
        return a
    else:
        return b
 
x=int(input())
y=int(input())
print('max = ',max(x,y))

Задание Python 3_6:
Создайте функцию для поиска минимума среди трех чисел (три параметра функции).

Пример:
Вычислить сумму цифр числа.

1
2
3
4
5
6
7
8

def sumD(n): # определение функции с параметром
  sum =  
  while n!= : 
     sum += n % 10 
     n = n // 10 
  return sum # возврат значения функции
# основная программа 
print (sumD(1075)) # вызов функции с параметром

Задание Python 3_7:
Напишите функцию, которая вычисляет количество цифр числа.

Задание Python 3_8:
Создайте функцию, которая вычисляет сумму всех чисел от до . — параметр функции.

Задание Python 3_9:
Напишите функцию, которая вычисляет факториал натурального числа N.

Рекурсия

В функциональном программировании рекурсия является основным механизмом, аналогично циклам в
итеративном программировании.

В некоторых обсуждениях по Python неоднократно приходилось встречаться с заявлениями, что в Python
глубина рекурсии ограничена «аппаратно», и поэтому некоторые действия реализовать невозможно в принципе.
В интерпретаторе Python действительно по умолчанию установлено ограничение глубины рекурсии, равным
1000, но это численный параметр, который всегда можно переустановить, как показано в листинге 3 (полный код
примера можно найти в файле fact2.py из архива python_functional.tgz в
разделе «Материалы для скачивания»):

Листинг 3. Вычисление факториала с произвольной глубиной рекурсии

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys

arg = lambda : ( len( sys.argv ) > 1 and int( sys.argv ) ) or \
               int( input( "число?: " ) )

factorial = lambda x: ( ( x == 1 ) and 1 ) or x * factorial( x - 1 )

n = arg()
m = sys.getrecursionlimit()
if n >= m - 1 :
   sys.setrecursionlimit( n + 2 )
   print( "глубина рекурсии превышает установленную в системе {}, переустановлено в {}".\
          format( m, sys.getrecursionlimit() ) )

print( "n={} => n!={}".format( n, factorial( n ) ) )

if sys.getrecursionlimit() > m :
    print( "глубина рекурсии восстановлена в {}".format( m ) )
    sys.setrecursionlimit( m )

Вот как выглядит исполнение этого примера в Python 3 и в Python2 (правда на самом деле полученное
число вряд ли поместится на один экран терминала консоли):

$ python3 fact2.py 1001
глубина рекурсии превышает установленную в системе 1000, переустановлено в 1003
n=1001 => n!=4027.................................................0000000000000
глубина рекурсии восстановлена в 1000

print

О функции print мы уже немного
говорили на предыдущем занятии, здесь рассмотрим подробнее различные
возможности ее использования. Например, эту функцию можно записывать в таких
вариациях:

print(1)
print(1, 2)
print(1, 2, 3)

И так далее,
число аргументов может быть произвольным. Соответственно все эти значения в
строчку будут выведены в консоли. Причем, значения разделяются между собой
пробелом. Это разделитель, который используется по умолчанию. Если нужно
изменить значение этого разделителя, то для этого используется специальный
именованный аргумент sep:

print(1, 2, 3, sep=",")
print(1, 2, 3, sep="-")
print(1, 2, 3, sep="***")

то есть, здесь можно прописывать самые разные строки-разделители.

Далее, вы уже
заметили, что каждый вызов функции print делает перевод
строки. Этот символ автоматически добавляет в конец выводимых данных. Но, мы
также можем его изменить. Для этого используется именованный аргумент end:

print(1, 2, 3, sep=",", end=':')
print(1, 2, 3, sep="-", end='--end--\n')
print(1, 2, 3, sep="***")

Смотрите, теперь
у нас после первой строчки нет перевода строки, а поставлено двоеточие с
пробелом, которые мы указали в аргументе end. После второго
вывода в конце была добавлена строчка и указан символ ‘\n’ перевода
строки.

В качестве
примера все это можно использовать для более гибкого вывода значений с помощью print:

name = "Федор"
print("Имя", name, sep=":")

Но это не самый
удобный вывод значений. Функция print позволяет делать довольно гибкий
форматированный вывод данных с применением спецификаторов. Например:

name = "Федор"; age = 18
print("Имя %s, возраст %d"%(name, age))

В результате,
вместо спецификатора %s будет подставлена первая переменная,
указанная в скобках, в виде строки, а вместо %d – вторая
переменная age в виде целого
числа. То есть, для каждого типа данных существует свой спецификатор. Наиболее
употребительные, следующие:

• %d, %i, %u – для вывода целочисленных
  значений;

• %f – для вывода
  вещественных значений;

• %s
  – для
  вывода строк;

• %%
  — для
  вывода символа %

Вот основные
возможности функций input и print в Python.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Функции, которые когда-нибудь можно выучить

Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.

Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.

• : возвращает итератор (список, набор и т. д.);
• : возвращает , если аргумент является вызываемым;
• and : вместо них рекомендуется использовать генератор-выражения;
• : округляет число;
• : эта функция выполняет деление без остатка () и операцию по модулю () одновременно;
• , и : служат для отображения чисел в виде строки в двоичной, восьмеричной или шестнадцатеричной форме;
• : возвращает абсолютное значение числа (аргумент может быть целым или числом с плавающей запятой, если аргумент является комплексным числом, его величина возвращается);
• ;
• .

Типы

В Python есть два типа функций.

1. встроенные: функции, предоставляемые языком Python, такие как print (), len (), str () и т. д.
2. пользовательские: функции, определенные нами в программе Python.

Может ли функция иметь значение параметра по умолчанию?

Python допускает значения по умолчанию для параметров функции. Если вызывающий абонент не передает параметр, используется значение по умолчанию.

def hello(year=2019):
    print(f'Hello World {year}')


hello(2020)  # function parameter is passed
hello()  # function parameter is not passed, so default value will be used

Вывод:

Hello World 2020
Hello World 2019

Можем ли мы иметь несколько операторов возврата внутри функции?

Да, функция может иметь несколько операторов возврата. Однако при достижении одного из операторов возврата выполнение функции прекращается, и значение возвращается вызывающей стороне.

def odd_even_checker(i):
    if i % 2 == 0:
        return 'even'
    else:
        return 'odd'


print(odd_even_checker(20))
print(odd_even_checker(15))

Может ли функция Python возвращать несколько значений одно за другим?

Функция Python может возвращать несколько значений одно за другим. Это реализовано с использованием ключевого слова yield. Это полезно, когда вы хотите, чтобы функция возвращала большое количество значений и обрабатывала их. Мы можем разделить возвращаемые значения на несколько частей, используя оператор yield. Этот тип функции также называется функцией генератора.

def return_odd_ints(i):
    x = 1
    while x <= i:
        yield x
        x += 2


output = return_odd_ints(10)
for out in output:
    print(out)

Вывод:

1
3
5
7
9

Замыкание

Одно из интересных понятий функционального программирования — это замыкания
(closure). Эта идея оказалась настолько заманчивой для многих разработчиков, что была реализована даже в
некоторых нефункциональных языках программирования (Perl). Девид Мертц приводит следующее
определение замыкания: «Замыкание — это процедура вместе с привязанной к ней совокупностью данных» (в
противовес объектам в объектном программировании, как: «данные вместе с привязанным к ним совокупностью
процедур» ).

Смысл замыкания состоит в том, что определение функции «замораживает» окружающий её контекст на
момент определения. Это может делаться различными способами, например, за счёт
параметризации создания функции, как показано в листинге 5 (файл clos1.py в архиве
python_functional.tgz в разделе «Материалы для скачивания»):

Листинг 5. Создание замыкания

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

def multiplier( n ):    # multiplier возвращает функцию умножения на n
    def mul( k ):
        return n * k
    return mul

mul3 = multiplier( 3 )  # mul3 - функция, умножающая на 3
print( mul3( 3 ), mul3( 5 ) )

Вот как срабатывает такая динамически определённая функция:

$ python clos1.py
(9, 15)
$ python3 clos1.py
9 15

Другой способ создания замыкания — это использование значения параметра по умолчанию в точке
определения функции, как показано в листинге 6 (файл clos3.py из архива python_functional.tgz
в разделе «Материалы для скачивания»):

Листинг 6. Другой способ создания замыкания

n = 3
def mult( k, mul = n ):
    return mul * k

n = 7
print( mult( 3 ) )
n = 13
print( mult( 5 ) )

n = 10
mult = lambda k, mul=n: mul * k
print( mult( 3 ) )

Никакие последующие присвоения значений параметру по умолчанию не приведут к изменению ранее
определённой функции, но сама функция может быть переопределена:

$ python clos3.py
9
15
30

Функции проверки элементов списка на выполнение условия

any(iterable)

Проверяет, есть ли среди элементов итерируемого объекта хотя бы один, принимающий значение .

Параметры:

— итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если хотя бы один элемент итерируемого объекта является .
• , если все элементы итерируемого объекта являются или если итерируемый объект пуст.

Примеры:

l = 
print(any(l))  # True

l = 
print(any(l))  # False

l = 
print(any(l))  # True

l = []
print(any(l))  # False

all(iterable)

Проверяет, все ли элементы итерируемого объекта принимают значение .

Параметры:

— итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если все элементы итерируемого объекта являются или если итерируемый объект пуст.
• , если хотя бы один элемент итерируемого объекта является .

Примеры:

l = 
print(all(l))  # True

l = 
print(all(l))  # False

l = 
print(all(l))  # False

l = 
print(all(l))  # False

l = []
print(all(l))  # True

Создание Shadow DOM

Использование NumPy

NumPy – это сторонняя библиотека Python. Если вы собираетесь ее использовать, сначала вам нужно убедиться в том, что она установлена.

Как это сделать при помощи REPL:

Python

import numpy

Если вы получите ошибку , то вам нужно провести установку numpy. Чтобы сделать это, перейдите в командную строку и введите:

Python

pip install numpy

После установки, внесите следующее:

Python

import numpy as np

np.arange(0.3, 1.6, 0.3)

Результат:

Python

array()

Если вы хотите вывести каждое число на свою строку, вы можете сделать следующее:

Python

import numpy as np

for i in np.arange(0.3, 1.6, 0.3):
print(i)

Выдача будет следующей:

Python

0.3
0.6
0.8999999999999999
1.2
1.5

Но откуда взялось число 0.8999999999999999?

У компьютеров есть проблемы с сохранением десятичных чисел с запятой в двоичные числа с запятой. Это приводит к разным неожиданным представлениям этих чисел.

Так или иначе, эти ошибки связанные с плавающей запятой являются проблемой, в зависимости от того, над какой задачей вы работаете. Ошибки могут быть выражены в виде, например, шестнадцатеричного десятичного числа, что не является критичной проблемой, в большинстве случаев. Они настолько маленькие, что, если вы только не работаете над расчетами орбитальной траектории спутников, вам не стоит беспокоиться.

В качестве альтернативы, вы можете использовать np.linspace(). Он делает в целом то же самое, но с использованием других параметров. С np.linspace() вы определяете начало и конец (оба включительно), а также длину и массив (за исключением шага).

Например, np.linspace(1, 4, 20) выдает 20 одинаково разделенных чисел: .0, …, 4.0. В другом случае, np.linspace(0, 0.5, 51) задает 0.00, 0.01, 0.02, 0.03, …, 0.49, 0.50.

Элементы функционального подохда к программированию

При написании
программ приветствуется такой подход, который называется функциональным
программированием. Продемонстрирую его на следующем примере. Предположим,
нам нужна функция, которая находит максимальное значение из двух чисел:

def max2(a, b):
    if a > b:
        return a
    return b

И вызвать мы ее
можем так:

print( max2(2, -3) )

Затем, нам
потребовалась функция, которая бы находила максимальное из трех чисел. Как ее
можно реализовать? Используя идею функционального программирования, это можно
сделать следующим образом:

def max3(a, b, c):
    return max2(a, max2(b, c))

И вызвать так:

print( max3(2, -3, 5) )

Смотрите, здесь
оператор return возвращает
значение, которое возвращает функция max2. Но, прежде чем она будет
выполнена, вызовется другая функция max2, которая определит максимальное
среди чисел b и c. То есть,
прежде чем вызвать первую функцию max2 необходимо вычислить ее
параметры: первый просто берется их x, а второй вычисляется вложенной
функцией max2. Вот так это
работает и вот что из себя представляет элемент функционального подхода к
программированию.

Причем,
благодаря гибкости языка Python, мы можем вызвать эту функцию и
для нахождения максимальной строки:

print( max3("ab", "cd", "abc") )

так как строки
могут спокойно сравниваться между собой. И вообще, любые величины, которые
можно сравнивать на больше и меньше, можно подставлять в качестве аргументов
функции max3 и max2.

Когда лучше использовать lambda-функцию в Python?

Как мы видели ранее, lambda-функция в Python может принимать несколько аргументов и одно выражение. Причем значение этого выражения как раз и есть то, что возвращается при вызове функции. Использование lambda-функций не является обязательным, но может оказаться полезным в определенных ситуациях. Таких, например как:

1. Когда у вас есть только одно выражение для исполнения в функции

Допустим, мы хотим для функции printhello() запрограммировать вывод на экран слова «Привет». Тогда в теле функции у нас будет всего одна строчка:

def printhello():
    print("Привет")
printhello()

Привет

Теперь давайте сделаем то же самое, используя lambda-функцию.

(lambda :print("Привет"))()

Привет

Заметьте, что здесь мы не использовали никаких аргументов. Но вернемся и более подробно рассмотрим мы этот момент в дальнейшем, а пока давайте обратимся к еще одному примеру.

z=lambda a=2:print("Hello")
z()

Привет

2. Когда нужно вызвать код только один раз

Одной из основных причин выделения функций из остального кода является необходимость в их многократном использовании. Но если вам нужно использовать какой-либо код не более чем один раз, вы можете прибегнуть к lambda-функциям, не объявляя для этого стандартную функцию.

Позволяет производить ввод данных в консоли.

Описание:

Функция позволяет обеспечить ввод пользовательских данных из консоли. Если передан необязательный аргумент подсказки , то он записывается в стандартный вывод без завершающей строки. Затем функция читает строку из ввода и преобразует ее в СТРОКУ, убирая завершающий символ строки и возвращает ее в качестве значения.

Другими словами, все что вводится в консоль при использовании встроенной функции преобразуется в тип . Это происходит в том числе и с числами. Следовательно, числовые данные, перед их использованием необходимо распознавать и преобразовывать к нужным типам.

Если был импортирован модуль , то функция будет использовать его для обеспечения сложных функций редактирования строк и истории.

• В случае считывания (признак конца файла), поднимается исключение .
• Перед чтением ввода, функция вызывает событие аудита с аргументом .
• После успешного чтения ввода, вызывает событие аудита c результатом .

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.

Заключение

Среди положительных характеристик полиамида отмечают его прочность и эластичность. Волокно толщиной в человеческий волос выдерживает нагрузку порядка 1, 5 килограммов. Ткань не горит при высокой температуре, лишь плавится, отличается устойчивостью к солнечным лучам. Полиамид не выгорает, и на протяжении длительного времени он не теряет своей первоначальной окраски.

Среди отличительных параметров полиамида также можно отметить стойкость к грибку, морской соли, щелочам. Материал не садится, не мнется, его легко стирать, он прост в эксплуатации, обладает привлекательным внешним видом.

Помимо положительных эксплуатационных характеристик, полиамидный материал имеет и определенные недостатки. Волокно не способно впитывать влагу, отличается низкой гигроскопичностью. Так как полиамидный материал не охлаждает и не греет, тело в нем «не дышит». Материал способен накапливать статическое электричество, он сложен в раскрое.