Как вызвать функцию в python

Функции в Python для начинающих

В этой части мы изучим функции — составные инструкции, которые могут принимать данные ввода, выполнять указания и возвращать данные вывода. Функции позволяют определять и повторно использовать определенную функциональность в компактной форме.

Вызвать функцию — значит передать ей входные данные, необходимые для выполнения и возвращения результата. Когда вы передаете функции входные данные, это называется передача параметра функции.

Функции в Python похожи на математические функции из алгебры. Например, в алгебре функция определяется как-то так:

f(x) = x * 2

Левая часть определяет функцию f , принимающую один параметр, x . А правая часть — это определение функции, которое использует переданный параметр x , чтобы произвести вычисление и вернуть результат. В этом случае значением функции является ее параметр, умноженный на два.

Как в Python функция записывается следующим образом: имя_функции(параметры_через_запятую) . Чтобы вызвать функцию, после ее имени нужно указать круглые скобки и поместить внутрь параметры, отделив каждый из них запятой. Для создания функций в Python выберите ее имя, определите параметры, укажите, что функция должна делать и какое значение возвращать.

def имя_функции(параметры): определениие_функции

Математическая функция f(x) = x * 2 в Python будет выглядеть вот так:

def f(x):
 
return x * 2

Ключевое слово def сообщает Python, что вы определяете функцию. После def вы указываете имя функции; оно должно отвечать тем же правилам, что и имена переменных. Согласно конвенции, в имени функции нельзя использовать заглавные буквы, а слова должны быть разделены подчеркиванием вот_так .

Как только вы присвоили своей функции имя, укажите после него круглые скобки. Внутри скобок должен содержаться один или несколько параметров.

После скобок ставится двоеточие, а новая строка начинается с отступа в четыре пробела. Любой код с отступом в четыре пробела после двоеточия является телом функции. В этом случае тело нашей функции состоит только из одной строки:

return x * 2

Ключевое слово return используется для определения значения, которое функция возвращает при вызове.

Чтобы вызвать функцию в Python, мы используем синтаксис имя_функции(параметры, через, запятую) .

Ниже описан вызов функции f из предыдущего примера с параметром 2 .

Консоль ничего не вывела. Можно сохранить вывод вашей функции в переменной и передать ее функции print .

# Продолжение
# предыдущего примера
def f(x):
 
return x * 2
result = f(2)
print(result) # 4

Вы можете сохранить результат, возвращаемый вашей функцией, в переменной и использовать это значение в программе позднее.

def f(x):
 
return x + 1
 
z = f(4)
if z == 5:
 
print("z равно 5")
else:
 
print ("z не равно 5")

У функции может быть один параметр, несколько параметров или вообще их не быть. Чтобы определить функцию, не требующую параметров, оставьте круглые скобки пустыми.

def f():
 
return 1 + 1
 
result = f()
print(result) # 2

Если хотите, чтобы функция принимала больше одного параметра, отделите каждый параметр в скобках запятой.

def f(x, y, z):
 
return x + y + z
 
result = f(1, 2, 3)
print(result) # 6

Наконец, функция не обязана содержать инструкцию return. Если функции нечего возвращать, она возвращает значение None .

def f():
 z = 1 + 1
result = f()
print(result) # None

Обязательные и необязательные параметры ¶

Функция может принимать параметры двух типов. Те, что встречались вам до этого, называются обязательными параметрами. Когда пользователь вызывает функцию, он должен передать в нее все обязательные параметры, иначе Python сгенерирует исключение.

В Python есть и другой вид параметров — опциональные. Опциональные параметры определяются с помощью следующего синтаксиса: имя_функции(имя_параметра = значение_параметра) . Как и обязательные, опциональные параметры нужно отделять запятыми. Ниже приведен пример функции, в коде которой используется опциональный параметр.

def f(x=2):
 
return x**x
 
print (f()) # 4
print (f(4)) # 16

Сначала функция вызывается без передачи параметра. Так как параметр необязательный, x автоматически становится равен 2 , и функция возвращает 4 .

Затем та же функция вызывается с параметром 4 . То есть x будет равен 4 и функция вернет 16 . Вы можете определить функцию, которая принимает как обязательные, так и опциональные параметры, но обязательные нужно определять в первую очередь.

def add(x, y=10):
 
return x + y
result = add(2)
print(result)

Хотите выучить Python на практике?

Функции в Python — синтаксис, аргументы, вызов, выход

Его можно вызывать в любом месте основной программы. Функции помогают избегать дублирования кода при многократном его использовании. А также имеют ряд других преимуществ, описанных ниже.

Синтаксис

��‍♀️ Простой пример: Вы торгуете мёдом, и после каждой продажи вам нужно печатать чек. В нём должно быть указано: название фирмы, дата продажи, список наименований проданных товаров, их количество, цены, общая сумма, а также сакраментальная фраза «Спасибо за покупку!».

Если не пользоваться функциями, всё придётся прописывать вручную. В простейшем случае программа будет выглядеть так:

print(«ООО Медовый Гексагон») print(«Мёд липовый», end=» «) print(1, end=»шт «) print(1250, end=»р») print(«\nCумма», 1250, end=»р») print(«\nСпасибо за покупку!»)

А теперь представьте, что произойдёт, когда вы раскрутитесь, и покупатели станут приходить один за другим. В таком случае, чеки надо будет выдавать очень быстро. Но что делать, если вдруг нагрянет ваш любимый клиент и купит 10 сортов мёда в разных количествах? Далеко не все в очереди согласятся ждать, пока вы посчитаете общую сумму и внесёте её в чек.

Хорошо, что данный процесс можно легко оптимизировать с использованием функций.

def print_check(honey_positions): sum = 0 # переменная для накопления общей суммы print(«ООО Медовый Гексагон\n») # в цикле будем выводить название, количество и цену for honey in honey_positions: name = honey[0] amount = honey[1] price = honey[2] print(f» ( шт.) — руб.») sum += amount * price # здесь же будем считать ещё и общую сумму print(f»\nИтого: руб.») print(«Спасибо за покупку!»)

Встаёт резонный вопрос: где же обещанное упрощение и куда подевались товары? Как раз для этого, мы и будем описывать состав покупки не напрямую в функции, а в отдельном списке кортежей. Каждый кортеж состоит из трёх элементов: название товара, количество и цена.

# (название, количество, цена за штуку) honey_positions = [ («Мёд липовый», 3, 1250), («Мёд цветочный», 7, 1000), («Мёд гречишный», 6, 1300), («Донниковый мёд», 1, 1750), («Малиновый мёд», 10, 2000), ]

Теперь этот список передадим в функцию как аргумент, и самостоятельно считать больше не придётся.

print_check(honey_positions) > ООО Медовый Гексагон Мёд липовый (3 шт.) — 1250 руб. Мёд цветочный (7 шт.) — 1000 руб. Мёд гречишный (6 шт.) — 1300 руб. Донниковый мёд (1 шт.) — 1750 руб. Малиновый мёд (10 шт.) — 2000 руб. Итого: 40300 руб. Спасибо за покупку!

Да, код стал более массивным. Однако теперь для печати чека вам не придётся самостоятельно вычислять итог. Достаточно лишь изменить количество и цену товаров в списке. Существенная экономия времени! Слава функциям!

Термины и определения

Ключевое слово def в начале функции сообщает интерпретатору о том, что следующий за ним код — есть её определение. Всё вместе — это объявление функции.

# объявим функцию my_function() def my_function(): # тело функции

Аргументы часто путают с параметрами:

• Параметр — это переменная, которой будет присваиваться входящее в функцию значение.
• Аргумент — само это значение, которое передается в функцию при её вызове.

# a, b — параметры функции def test(a, b): # do something # 120, 404 — аргументы test(120, 404)

Ключевая особенность функций — возможность возвращать значение

Для этого используется слово return . Предположим, вы часто умножаете числа. Вы не осведомлены заранее, целые они или вещественные, но хотите, чтобы результат был целым всегда. Решим задачу с помощью функции:

# она будет принимать два множителя, а возвращать их округленное # до целого числа произведение def int_multiple(a, b): product = a * b # возвращаем значение return int(product) print(int_multiple(341, 2.7)) > 920

☝️ Главная фишка возвращаемых значений в том, что их можно использовать в дальнейшем коде: присваивать переменным, совершать с ними разные операции и передавать как аргументы в другие функции.

# найдём квадратный корень из возврата функции int_multiple # во встроенную функцию sqrt() мы передали вызов int_multiple print(math.sqrt(int_multiple(44, 44))) > 44

Важность функций

Абстракция

Человек бежит, машина едет, корабль плывёт, а самолёт летит. Всё это — объекты реального мира, которые выполняют однотипные действия. В данном случае, они перемещаются во времени и пространстве. Мы можем абстрагироваться от их природы, и рассматривать эти объекты с точки зрения того, какое расстояние они преодолели, и сколько времени на это ушло.

Мы можем написать функцию, которая вычисляет скорость в каждом конкретном случае. Нам не важно, кто совершает движение: и для человека и для самолёта средняя скорость будет рассчитываться одинаково.

def calculate_speed(distance, time): return distance / time

Это простой пример и простая функция, но абстракции могут быть куда более сложными. И именно тогда раскрывается настоящая сила функций. Вместо того чтобы решать задачу для каждого конкретного случая, проще написать функцию, которая находит решение для целого ряда однотипных, в рамках применяемой абстракции, объектов. В случае сложных и длинных вычислений, это повлечёт за собой значительное сокращение объёмов кода, а значит и времени на его написание.

Возможность повторного использования

Функции были созданы ради возможности их многократного применения. Код без функций превратился бы в огромное нечитаемое полотно, на порядки превышающее по длине аналогичную программу с их использованием.

Например, при работе с массивами чисел, вам нужно часто их сортировать. Вместо того чтобы реализовать простой алгоритм сортировки (или использовать встроенную функцию), вам пришлось бы каждый раз перепечатывать тело этой или похожей функции:

# пузырьковая сортировка def bubble_sort(nums): for i in range(0, len(nums) — 1): for j in range(len(nums) — 1): if nums[j] > nums[j + 1]: nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j] return nums

Всего 10 таких сортировок, и привет, лишние 50 строк кода.

Модульность

Разбитие больших и сложных процессов на простые составляющие — важная часть, как кодинга, так и реальной жизни. В повседневности мы занимаемся этим неосознанно. Когда убираемся в квартире, мы пылесосим, моем полы и окна, очищаем поверхности от пыли и наводим блеск на всё блестящее. Всё это — составляющие одного большого процесса под названием «уборка», но каждую из них также можно разбить на более простые подпроцессы.

В программировании модульность строится на использовании функций. Для каждой подзадачи — своя функция. Такая компоновка в разы улучшает читабельность кода и уменьшает сложность его дальнейшей поддержки.

Допустим, мы работаем с базой данных. Нам нужна программа, которая считывает значения из базы, обрабатывает их, выводит результат на экран, а затем записывает его обратно в базу.

Без применения модульности получится сплошная последовательность инструкций:

# Database operation program # Код для чтения данных из базы # . # . # Код для выполнения операций над данными # . # . # Код для вывода результата # . # . # Код для записи данных в базу # . # .

Но если вынести каждую операцию в отдельную функцию, то текст главной программы получится маленьким и аккуратным.

def read_from_db(): # Код для чтения данных из базы # . # . # . def operate_with_data(): # Код для выполнения операций над данными # . # . # . def print_result(): # Код для вывода результата # . # . # . def write_to_db(): # Код для записи данных в базу # . # . # . # код основной программы # Database operation program read_from_db() operate_with_data() print_result() write_to_db()

Это и называется модульностью.

Пространство имен

Концепция пространства имён расширяет понятие модульности. Однако цель — не облегчить читаемость, а избежать конфликтов в названиях переменных.

��‍♀️ Пример из жизни: в ВУЗе учатся два человека с совпадающими ФИО. Их нужно как-то различать. Если сделать пространствами имён группы этих студентов, то проблема будет решена. В рамках своей группы ФИО этих студентов будут уникальными.

Объявление и вызов функций

def hello(): print(‘Adele is cute’)

После того как мы это сделали, функцию можно вызвать в любой части программы, но ниже самого объявления.

# код выполняется последовательно, поэтому сейчас интерпретатор # не знает о существовании функции hello hello() def hello(): print(‘Adele is cute’) > NameError: name ‘hello’ is not defined

Поэтому стоит лишь поменять объявление и вызов местами, и всё заработает:

def hello(): print(‘Adele is cute’) hello() > Adele is cute

Область видимости функций

Рассмотрим подробнее области видимости:

Локальная (L)

Локальная область видимости находится внутри def :

def L(): # переменная i_am_local является локальной внутри L() i_am_local = 5

Область объемлющих функций (E)

Объявили функцию e() . Внутри неё объявили функцию inner_e() . Относительно inner_e() все переменные, объявленные в e() будут относиться к области объемлющих функций. Такие переменные являются нелокальными в inner_e() . Чтобы с ними взаимодействовать, нужно использовать ключевое слово nonlocal :

def e(): x = 5 def inner_e(): nonlocal x x = x + 1 return x return inner_e() print(e()) > 6

Глобальная (G)

Глобальная область видимости лежит за пределами всех def .

# G num = 42 def some_function(n): res = n + num return res print(some_function(1)) > 43

Аргументы

Позиционные

Вспомним, аргумент — это конкретное значение, которое передаётся в функцию. Аргументом может быть любой объект. Он может передаваться, как в литеральной форме, так и в виде переменной.

Значения в позиционных аргументах подставляются согласно позиции имён аргументов:

nums = [42, 11, 121, 13, 7] state = True # в данном примере # 1-я позиция «nums» -> parameter_1 # 2-я позиция «state» -> parameter_2 def test_params(parameter_1, parameter_2): pass # равнозначные варианты вызова функции test_params(nums, state) test_params([42, 11, 121, 13, 7], True)

Именованные

Пусть есть функция, принимающая три аргумента, а затем выводящая их на экран. Python позволяет явно задавать соответствия между значениями и именами аргументов.

def print_trio(a, b, c): print(a, b, c) print_trio(c=4, b=5, a=6) > 6 5 4

При вызове соответствие будет определяться по именам, а не по позициям аргументов.

Необязательные параметры (параметры по умолчанию)

Python позволяет делать отдельные параметры функции необязательными. Если при вызове значение такого аргумента не передается, то ему будет присвоено значение по умолчанию.

def not_necessary_arg(x=’My’, y=’love’): print(x, y) # если не передавать в функцию никаких значений, она отработает со значениями по умолчанию not_necessary_arg() > My love # переданные значения заменяют собой значения по умолчанию not_necessary_arg(2, 1) > 2 1

Аргументы переменной длины (args, kwargs)

Когда заранее неизвестно, сколько конкретно аргументов будет передано в функцию, мы пользуемся аргументами переменной длины. Звёздочка «*» перед именем параметра сообщает интерпретатору о том, что количество позиционных аргументов будет переменным:

def infinity(*args): print(args) infinity(42, 12, ‘test’, [6, 5]) > (42, 12, ‘test’, [6, 5])

Переменная args составляет кортеж из переданных в функцию аргументов.

Функции в питоне могут также принимать и переменное количество именованных аргументов. В этом случае перед названием параметра ставится » ** «:

def named_infinity(**kwargs): print(kwargs) named_infinity(first=’nothing’, second=’else’, third=’matters’) >

Здесь kwargs уже заключает аргументы не в кортеж, а в словарь.

Передача по значению и по ссылке

В Python аргументы могут быть переданы, как по ссылке, так и по значению. Всё зависит от типа объекта.

Если объект неизменяемый , то он передаётся в функцию по значению. Неизменяемые объекты это:

• Числовые типы (int, float, complex).
• Строки (str).
• Кортежи (tuple).

Изменяемые объекты передаются в функцию по ссылке. Изменяемыми они называются потому что их содержимое можно менять, при этом ссылка на сам объект остается неизменной.

В Python изменяемые объекты это:

• Списки (list).
• Множества (set).
• Словари (dict).

Будьте внимательны при передаче изменяемых объектов. Одна из частых проблем новичков.

�� В функциональном программировании существует понятие «функциями с побочными эффектами» — когда функция в процессе своей работы изменяет значения глобальных переменных. По возможности, избегать таких функций.

Словарь в качестве аргументов (упаковка)

Передаваемые в функцию аргументы можно упаковать в словарь при помощи оператора «**»:

def big_dict(**arguments): print(arguments) big_dict(key=’value’) >

Возвращаемые значения (return)

Что можно возвращать

Функции в Python способны возвращать любой тип объекта.

Распаковка возвращаемых значений

В Питоне поддерживается возврат функциями сразу несколько значений. Достаточно перечислить их через запятую после инструкции return . Возвращаемым типом будет кортеж ( tuple ), который можно распаковать в переменные.

def calculate(num1, num2): return num1 + num2, num1 — num2, num1 * num2 # для так называемой распаковки нескольких значений # их следует присвоить равному количеству аргументов res1, res2, res3 = calculate(7, 6) print(res1, res2, res3) > 13 1 42 print(type(calculate(7, 6)))

☝️ Обратите внимание, что количество возвращаемых значение в кортеже должно совпадать с количеством переменных при распаковке. Иначе произойдет ошибка:

def calculate(num1, num2): return num1 + num2, num1 — num2 # для так называемой распаковки нескольких значений # их следует присвоить равному количеству аргументов res1, res2, res3 = calculate(7, 6) print(res1, res2, res3) > ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

Пустая функция

Иногда разработчики оставляют реализацию на потом, и чтобы объявленная функция не генерировала ошибки из-за отсутствия тела, в качестве заглушки используется ключевое слово pass :

Чистые функции и побочные эффекты

Немного функционального программирования. Есть такие функции, которые при вызове меняют файлы и таблицы баз данных, отправляют данные на сервер или модифицируют глобальные переменные. Всё это — побочные эффекты.

У чистых функций побочных эффектов нет. Такие функции не изменяют глобальные переменные в ходе выполнения, не рассылают и не выводят на печать никакие данные, не касаются объектов, и так далее.

Чистые функции производят вычисления по заданным аргументам и возвращают зависящий только от них самих результат.

Lambda функции

Кроме инструкции def в питоне можно создавать объекты функций в виде выражений. Так называемые анонимные функции создаются с помощью инструкции lambda . Чаще всего их применяют для получения встроенной функции или же для отложенного выполнения фрагмента программного кода.

lambda_test = lambda a, b: pow(a, b) print(lambda_test(2, 4)) > 16

Docstring

Документировать код — особое искусство. Оно существует параллельно с разработкой и сопоставимо с ней по важности. Поэтому нередко документации в программе больше, чем самого кода.

Когда над проектом работает большая команда, а может и не одна, да и еще и много лёт подряд, то значение и важность документации возрастают прямо пропорционально.

Как использовать функции в Python

Любая функция начинается с инструкции def, названия и набора аргументов в скобках.

Анастасия Хамидулина
Автор статьи
7 июля 2022 в 11:14

В компьютерной терминологии функция — это блок программного кода, который используется несколько раз для решения задачи. Тело функции — набор инструкций, которые поочередно исполняют в процессе вызова.

Обычно у функции есть один или несколько аргументов. Их указывают в скобках во время вызова. Они делятся на обязательные (позиционные) и со значением по ключу (именованные).

Синтаксис функций в Python

Любые функции и методы начинаются с инструкции def (от английского define — «определять»). За def в Python идет название функции, после — набор аргументов. Двоеточие в конце открывает блок тела функции, которое располагают с новой строки.

Изучить все функции и методы можно на курсе Skypro «Python-разработчик». За несколько месяцев реально освоить теорию и навыки, чтобы найти работу по новой специальности. А специалисты центра карьеры помогут составить цепляющее резюме и подготовиться к собеседованию.

В Python нет фигурных скобок для блока кода. Вместо них применяют отступы в четыре пробела. Новая инструкция — новая строка. Или можно отделить их точкой с запятой.Чтобы завершить функцию и вернуть из нее значение, используют ключевое слово return. Если этого не указать, то, когда тело функции достигает конца, функция завершится. Возвращается объект типа None.

Аргументы и их виды

Если надо передавать аргументы через функцию, нужно расположить их в скобках по порядку. Исключение — именованные аргументы. Такие аргументы могут идти в любом порядке, но сначала — позиционные.

�� Позиционные

Это обязательные аргументы. Чтобы функция работала корректно, важно размещать их в определенном порядке.

def addfunc(val1, val2): return val1 + val2 result = addfunc(3, 2) print(result) 5 addfunc() # вызов без аргументов Traceback (most recent call last): . TypeError: addfunc() missing 2 required positional arguments: 'val1' and 'val2' addfunc(1) # вызов с одним аргументом Traceback (most recent call last): . TypeError: addfunc() missing 1 required positional argument: 'val2'

Когда вызывают функцию addfunc, то передают ей два обязательных аргумента. Они будут доступны внутри тела функции и ассоциированы с переменными val1 и val2. Если этого не сделаете, получите ошибку TypeError.

Но иногда нужны более гибкие функции, которые работают с переменной длиной аргументов. Для этого есть специальная конструкция, она упаковывает переданные позиционные аргументы в переменную:

def addconcat(*args): value = 0 for item in args: if isinstance(item, (int, float)): value += item else: print(f" is not a digit") return value total = addconcat(1, "Hello", 2, 3, 4, "Python", 5.0, 6.25, 7.15, 'string') Hello is not a digit World is not a digit string is not a digit print("Total:", total) Total: 28.4

Обращаются к позиционному аргументу такого множества с помощью операции индексации:

def demo_func(*args): try: print(args[0]) print(args[1]) except IndexError: pass

Python-разработчик: новая работа через 9 месяцев
Получится, даже если у вас нет опыта в IT

�� Именованные

Это параметры функции с предустановленным значением. Перезаписать его можно с помощью нового значения по имени атрибута:

def hey_concat(*args, name="World!"): print("Hey there,", name) hey_concat() Hey there, World! hey_concat(name="Alex") Hey there, Alex

Атрибуту name присвоили иное значение. Это поменяет результат склеивания строк и последующий вывод.

Именованные аргументы могут быть переменной длины. Конструкция упаковывания параметров похожа на предыдущую, но вместо множества используют словарь:

def print_kwargs(**kwargs): print(kwargs) # отобразит словарь print_kwargs(kone=»One», ktwo=2, kthree=3.0)

Для доступа к значениям именованных аргументов внутри функции используют интерфейс словаря. Вы можете проверить наличие ключа, соответствие значения типу. А еще предусмотреть прочие проверки, прежде чем исполнять тело функции.

def kwargs_addconcat(**kwargs): a = kwargs.get("a", None) b = kwargs.get("b", None) if not isinstance(a, type(b)): raise TypeError("Ошибка! Разные типы") if isinstance(a, str): return f"Результат конкатенации строк\n" elif isinstance(a, int): return f"Результат сложения чисел\n" return "Ошибка" print(kwargs_addconcat(a=1, b=2)) Результат сложения чисел 3 print(kwargs_addconcat(a=1, b="World!")) . TypeError: Ошибка! Разные типы print(kwargs_addconcat(a="Hello, ", b="World!")) Результат конкатенации строк Hello, World! # Без аргументов print(kwargs_addconcat()) Ошибка

В примере упаковываем именованные аргументы в переменную с названием kwargs. Из нее в теле функции по ключам a и b пытаемся получить значения. А если они не найдутся — объект None. Далее проверяем наличие обоих аргументов и принадлежность одному типу данных. Затем возвращаем результат выполнения в зависимости от типа переданных параметров.

Еще можно комбинировать позиционные и именованные параметры. Сначала располагают позиционные (обязательные) аргументы. Сразу за ними идет переменная, в которую записывают все остальные параметры без явного ключа. Далее — именованные аргументы с предустановленным значением (значением по умолчанию). После него располагают переменную словаря с остальными именованными параметрами.

Общая форма последовательности:

def func(a, b, *args, name="Default", **kwargs): return None

Функции и области видимости

Область видимости разрешает конфликт имен и гарантирует, что любой объект, созданный внутри функции, не перезапишет предыдущий объект с таким же именем без явного указания.

✈️ Глобальная

Это пространство имен модуля. В него входят названия переменных, классов, функций и всех остальных объектов, созданных в конкретном файле.

var1 = 12 def global_func(): print(x)

Здесь целочисленный объект var1 и функция global_func — в глобальной области видимости.

✈️ Локальная

Внутри функций можно создавать временные переменные для вычислений. Чтобы избежать конфликта имен и случайной перезаписи, под каждую функцию выделяется свое пространство:

var1 = 2213 # глобальная переменная # глобальная функция, использующая глобальную переменную def func_one(): print(var1) # глобальная функция, использующая локальную переменную def func_two(): var1 = "Local value" # создание локальной переменной print(var1) # функция, изменяющая значение глобальной переменной def func_three(): global var1 var1 = "Local to global"

В последней функции указываем, что хотим использовать глобальную переменную с помощью ключевого слова global вместе с именем нужной переменной.

func_one() 2213 func_two() Local value func_three() # функция меняет значение глобальной переменной func_one() # и результат функции func_one Local to global

✈️ Область объемлющих функций

В Python есть ключевое слово nonlocal. Например, его применяют при создании декораторов. Оно указывает, что нужно использовать переменную уровнем выше, но при этом не относящуюся к глобальной области видимости.

Так реализуют декоратор счетчика вызова функции Python с этим ключевым словом:

def count_deco(wrapper_func): var = 0 def inner(): nonlocal var wrapper_func() var += 1 print(var) return inner @count_deco def deco_demo(): print("A few of example text. ") for _ in range(5): deco_demo() A few of example text. 1 A few of example text. 2 A few of example text. 3 A few of example text. 4 A few of example text. 5

Lambda-функции (анонимные)

Одна из интересных особенностей Python — это анонимные (лямбда) функции. Это простое выражение, которое можно присвоить переменной и использовать повторно. Чаще применяют для фильтрации элементов множества:

list_values = [1, 3, 4, 2, 6, 7, 5, 8, 9] filter(lambda x : x % 2 == 0, list_values) [2, 4, 6, 8]

Оператор возврата return

Результат вычислений функции возвращают с помощью инструкции return. Возвращать можно объекты любого типа и в любом количестве через запятую.

Если функция возвращает несколько объектов, они будут запакованы в кортеж (tuple). Тогда к конкретным элементам обращаются либо по индексу, либо с помощью распаковки множества, где каждый элемент присваивают отдельной переменной. Функция, где явно не указано возвращаемое значение, по умолчанию вернет объект типа None.

def arithmetics(x, y): return x + y, x - y, x * y, x / y, x // y results = arithmetics(22, 3) print(results) (25, 19, 66, 7.333333333333333, 7) print(results[0]) 25 r1, r2, r3, r4, r5 = arithmetics(4, 4) # результаты сложения и умножения print(r1) 8 print(r3) 16

Оператор возврата yield

Помимо обычных есть функции-генераторы. Очевидный плюс — они в оперативной памяти не хранят все объекты, которые используют. Есть отложенное выполнение. Такая функция возобновляет работу там, где остановилась. Она генерирует значения, а не вычисляет их.

Эту функцию используют, чтобы создавать автоматические тесты, что здорово ускоряет и упрощает работу тестировщика. Научиться автоматизации можно на курсе Skypro «Инженер по тестированию». Опытные преподаватели-практики дадут всю необходимую теорию и помогут отработать знания на практических задачах.

QA-автоматизатор. Знакомство с Python. Урок 1

Чтобы передать аргументы генератору и вернуть значения, применяют ключевое слово yield. Когда элементы объекта-генератора заканчиваются, тот возбуждает исключение типа StopIteration:

def gen_demo(times, var): for _ in range(times): yield var gen_inst = gen_demo(25, "Gen demo text") for _ in range(26): print(next(gen_inst)) Gen demo text Gen demo text Gen demo text Gen demo text . Traceback (most recent call last): . StopIteration

[FAQ] Частые вопросы

Функции vs процедуры — в чём отличие?

Процедура — это единичная инструкция, функция — подпрограмма, которая выполняет действие.

Для чего нужна область видимости?

Чтобы решить конфликт имен.

Как провести распаковку множества?

Нужно присвоить его такому же количеству переменных, сколько в нём содержится объектов.

Обязательно ли наличие аргументов для функции?

Нет, но чаще у функции есть один или несколько аргументов.

Как в Python 3 вызвать функцию чьё название написано в строке?

Вопрос такой: я ввожу название функции и я просто хочу чтобы это название выполнила функцию.
И я не хочу создавать пару десятков if/elif/else что бы перебрать все функции в коде.
Не знаю как такое осуществить!
Опишите как это сделать поподробнее.

call_func = input("Введите название функции чтобы её вызвать: ") if call_func[0] == '$': call_func = call_func[1:] call_func()

• Вопрос задан более трёх лет назад
• 2523 просмотра

Комментировать
Решения вопроса 2
Огромный человекоподобный боевой робот

Вообще, сама постановка вопроса кагбе намекает на архитектурные проблемы такого подхода. Но, если решать вопрос «в лоб», то вот самый логичный вариант:

call_func = input("Введите название функции чтобы её вызвать: ") locals()[call_func]()

Это я подразумеваю, что функции определены в том же неймспейсе, что и call_func . Если они определены в неймспейсе модуля, а call_func − глубже, в функции или методе, то поможет globals() . А если они вообще где-то в других модулях, которые могут не быть импортированы заранее, то нужно копать в сторону importlib.import_module , но это уж точно оверкилл.

Ну и, конечно, использовать пользовательский ввод тут небезопасно. Не так опасно, как eval , но тоже нехорошо.