Python return statement

Использование аннотаций в функциях

Указание типов аргументов и возвращаемого значения

В функциях мы можем аннотировать аргументы и возвращаемое значение. Выглядеть это может так.

def repeater(s: str, n: int) -> str:
   return s * n

Аннотация для аргумента определяется через двоеточие после его имени.

имя_аргумента: аннотация

Аннотация, определяющая тип возвращаемого функцией значения, указывается после ее имени с использованием символов ->

def имя_функции() -> тип

Для лямбд аннотации не поддерживаются.

Доступ к аннотациям функции

Доступ к использованным в функции аннотациям можно получить через атрибут __annotations__, в котором аннотации представлены в виде словаря, где ключами являются атрибуты, а значениями – аннотации. Возвращаемое функцией значение хранится в записи с ключом return.

Содержимое repeater.__annotations__

{'n': int, 'return': str, 's': str}

Global and local variable annotations

The types of locals and globals can be annotated as follows:

some_number: int           # variable without initial value
some_list: List = []  # variable with initial value

Being able to omit the initial value allows for easier typing of variables
assigned in conditional branches:

sane_world: bool
if 2+2 == 4:
    sane_world = True
else:
    sane_world = False

Note that, although the syntax does allow tuple packing, it does not allow
one to annotate the types of variables when tuple unpacking is used:

# Tuple packing with variable annotation syntax
t: Tuple = (1, 2, 3)
# or
t: Tuple = 1, 2, 3  # This only works in Python 3.8+

# Tuple unpacking with variable annotation syntax
header: str
kind: int
body: Optional]
header, kind, body = message

Omitting the initial value leaves the variable uninitialized:

a: int
print(a)  # raises NameError

However, annotating a local variable will cause the interpreter to always make
it a local:

def f():
    a: int
    print(a)  # raises UnboundLocalError
    # Commenting out the a: int makes it a NameError.

as if the code were:

def f():
    if False: a = 0
    print(a)  # raises UnboundLocalError

Duplicate type annotations will be ignored. However, static type
checkers may issue a warning for annotations of the same variable
by a different type:

The Application/Framework Side

The application object is simply a callable object that accepts
two arguments. The term «object» should not be misconstrued as
requiring an actual object instance: a function, method, class,
or instance with a __call__ method are all acceptable for
use as an application object. Application objects must be able
to be invoked more than once, as virtually all servers/gateways
(other than CGI) will make such repeated requests.

(Note: although we refer to it as an «application» object, this
should not be construed to mean that application developers will use
WSGI as a web programming API! It is assumed that application
developers will continue to use existing, high-level framework
services to develop their applications. WSGI is a tool for
framework and server developers, and is not intended to directly
support application developers.)

Here are two example application objects; one is a function, and the
other is a class:

What is a function in Python?

In Python, function is a group of related statements that perform a specific task.

Functions help break our program into smaller and modular chunks. As our program grows larger and larger, functions make it more organized and manageable.

Furthermore, it avoids repetition and makes code reusable.

Syntax of Function

def function_name(parameters):
	"""docstring"""
	statement(s)

Above shown is a function definition which consists of following components.

  1. Keyword marks the start of function header.
  2. A function name to uniquely identify it. Function naming follows the same .
  3. Parameters (arguments) through which we pass values to a function. They are optional.
  4. A colon (:) to mark the end of function header.
  5. Optional documentation string (docstring) to describe what the function does.
  6. One or more valid python statements that make up the function body. Statements must have same indentation level (usually 4 spaces).
  7. An optional statement to return a value from the function.

Example of a function

def greet(name):
	"""This function greets to
	the person passed in as
	parameter"""
	print("Hello, " + name + ". Good morning!")

How to call a function in python?

Once we have defined a function, we can call it from another function, program or even the Python prompt. To call a function we simply type the function name with appropriate parameters.

>>> greet('Paul')
Hello, Paul. Good morning!
	

Note: Try running the above code into the Python shell to see the output.

float

В Python, если число не является целым, оно является десятичным. Есть несколько различий между целыми и десятичными числами.

Целое число (тип данных int):

  • Является целым числом;
  • Не содержит десятичной точки;
  • Может быть положительным, отрицательными или нулем;

Десятичное число (тип данных float):

  • Может быть любым числом, которое включает десятичную точку;
  • Может быть положительным и отрицательным;

Попробуйте вызвать range() с десятичным числом и увидите, что будет:

Python

for i in range(3.3):
print(i)

1
2

foriinrange(3.3)

print(i)

Вы увидите следующее уведомление об ошибке TypeError:

Python

Traceback (most recent call last):
File «», line 1, in
TypeError: ‘float’ object cannot be interpreted as an integer

1
2
3

Traceback(most recent call last)

File»»,line1,inmodule>

TypeError’float’objectcannot be interpreted asan integer

Если вам нужен обходной путь, который позволит вам использовать десятичные числа, вы можете использовать NumPy.

Несколько простейших примеров

Выполним несколько простейших трансформаций привычного императивного кода (командного,
операторного) для превращения его отдельных фрагментов в функциональные. Сначала заменим операторы
ветвления логическими условиями, которые за счёт «отложенных» (lazy, ленивых) вычислений позволяют
управлять выполнением или невыполнением отдельных ветвей кода. Так, императивная конструкция:

if :
    
else:
    

— полностью эквивалентна следующему функциональному фрагменту (за счёт «отложенных» возможностей
логических операторов и ):

# функция без параметров:
lambda: (  and  ) or (  )

В качестве примера снова используем вычисление факториала. В листинге 4 приведен функциональный код
для вычисления факториала (файл fact1.py в архиве python_functional.tgz в
разделе «Материалы для скачивания»):

Листинг 4. Операторное (императивное) определение факториала
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
 
def factorial( n ):
    if n == 1: return 1
    else: return n * factorial( n - 1 )

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

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

Аргумент для вычисления извлекается из значения параметра командной строки (если он есть) или вводится
с терминала. Первый вариант изменения, показанный выше, уже применяется в листинге 2, где на
функциональные выражения были заменены:

  • определение функции факториала:

    factorial = lambda x: ( ( x == 1 ) and 1 ) or x * factorial( x - 1 )
  • запрос на ввод значения аргумента с консоли терминала:

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

В файле fact3.py появляется ещё одно определение функции, сделанное через функцию
высшего порядка :

factorial = factorial = lambda z: reduce( lambda x, y: x * y, range( 1, z + 1 ) )

Здесь же мы упростим также и выражение для , сведя его к
однократному вызову анонимной (не именованной) функции:

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

Наконец, можно заметить, что присвоение значения переменной
требуется только для её использования в вызове для вывода
этого значения. Если мы откажемся и от этого ограничения, то всё приложение выродится в один
функциональный оператор (см. файл fact4.py в архиве python_functional.tgz в
разделе «Материалы для скачивания»):

from sys import *
from functools import reduce
print( 'вычисленный факториал = {}'.format( \
         ( lambda z: reduce( lambda x, y: x * y, range( 1, z + 1 ) ) ) \
             ( ( lambda : ( len( argv ) > 1 and int( argv ) ) or \
                 int( input( "число?: " ) ) )() ) ) )

Этот единственный вызов внутри функции и представляет
всё приложение в его функциональном варианте:

$ python3 fact4.py
число?: 5
вычисленный факториал = 120

Читается ли этот код (файл fact4.py) лучше, чем императивная запись (файл fact1.py)? Скорее нет, чем да. В
чём же тогда его достоинство? В том, что при любых изменениях окружающего его кода,
нормальная работа этого фрагмента сохранится, так как отсутствует риск побочных эффектов
из-за изменения значений используемых переменных.

Docstring

The first string after the function header is called the docstring and is short for documentation string. It is used to explain in brief, what a function does.

Although optional, documentation is a good programming practice. Unless you can remember what you had for dinner last week, always document your code.

In the above example, we have a docstring immediately below the function header. We generally use triple quotes so that docstring can extend up to multiple lines. This string is available to us as attribute of the function.

For example:

Try running the following into the Python shell to see the output.

Supporting Older (

Some servers, gateways, or applications may wish to support older
(

For servers and gateways, this is relatively straightforward:
servers and gateways targeting pre-2.2 versions of Python must
simply restrict themselves to using only a standard «for» loop to
iterate over any iterable returned by an application. This is the
only way to ensure source-level compatibility with both the pre-2.2
iterator protocol (discussed further below) and «today’s» iterator
protocol (see PEP 234).

(Note that this technique necessarily applies only to servers,
gateways, or middleware that are written in Python. Discussion of
how to use iterator protocol(s) correctly from other languages is
outside the scope of this PEP.)

For applications, supporting pre-2.2 versions of Python is slightly
more complex:

  • You may not return a file object and expect it to work as an iterable,
    since before Python 2.2, files were not iterable. (In general, you
    shouldn’t do this anyway, because it will perform quite poorly most
    of the time!) Use wsgi.file_wrapper or an application-specific
    file wrapper class. (See
    for more on wsgi.file_wrapper, and an example class you can use
    to wrap a file as an iterable.)
  • If you return a custom iterable, it must implement the pre-2.2
    iterator protocol. That is, provide a __getitem__ method that
    accepts an integer key, and raises IndexError when exhausted.
    (Note that built-in sequence types are also acceptable, since they
    also implement this protocol.)

Finally, middleware that wishes to support pre-2.2 versions of Python,
and iterates over application return values or itself returns an
iterable (or both), must follow the appropriate recommendations above.

5 функций для отладки

Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.

breakpoint

Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов перебросит вас в отладчик Python.

Эта встроенная функция была добавлена в Python 3.7, но если вы работаете в более старых версиях, можете получить тот же результат с помощью .

dir

Эта функция может использоваться в двух случаях:

  • просмотр списка всех локальных переменных;
  • просмотр списка всех атрибутов конкретного объекта.

Из примера можно увидеть локальные переменные сразу после запуска и после создания новой переменной .

Если в передать созданный список , на выходе можно увидеть все его атрибуты.

В выведенном списке атрибутов можно увидеть его типичные методы (, , и т. д.) , а также множество более сложных методов для перегрузки операторов.

vars

Эта функция является своего рода смесью двух похожих инструментов: и .

Когда вызывается без аргументов, это эквивалентно вызову , которая показывает словарь всех локальных переменных и их значений.

Когда вызов происходит с аргументом, получает доступ к атрибуту , который представляет собой словарь всех атрибутов экземпляра.

Перед использованием было бы неплохо сначала обратиться к .

type

Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.

Тип экземпляра класса есть сам класс.

Тип класса — это его метакласс, обычно это .

Атрибут даёт тот же результат, что и функция , но рекомендуется использовать второй вариант.

Функция , кроме отладки, иногда полезна и в реальном коде (особенно в объектно-ориентированном программировании с наследованием и пользовательскими строковыми представлениями).

Обратите внимание, что при проверке типов обычно вместо используется функция. Также стоит понимать, что в Python обычно не принято проверять типы объектов (вместо этого практикуется утиная типизация)

help

Если вы находитесь в Python Shell или делаете отладку кода с использованием , и хотите знать, как работает определённый объект, метод или атрибут, функция поможет вам.

В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов будет быстрее, чем поиск документации в Google.

Aspects

The adaptation system described above assumes that adapters are «stateless»,
which is to say that adapters have no attributes or state apart from
that of the adapted object. This follows the «typeclass/instance»
model of Haskell, and the concept of «pure» (i.e., transitively
composable) adapters.

However, there are occasionally cases where, to provide a complete
implementation of some interface, some sort of additional state is
required.

One possibility of course, would be to attach monkeypatched «private»
attributes to the adaptee. But this is subject to name collisions,
and complicates the process of initialization (since any code using
these attributes has to check for their existence and initialize them
if necessary). It also doesn’t work on objects that don’t have a
__dict__ attribute.

So the Aspect class is provided to make it easy to attach extra
information to objects that either:

  1. have a __dict__ attribute (so aspect instances can be stored
    in it, keyed by aspect class),
  2. support weak referencing (so aspect instances can be managed using
    a global but thread-safe weak-reference dictionary), or
  3. implement or can be adapt to the overloading.IAspectOwner
    interface (technically, #1 or #2 imply this).

Subclassing Aspect creates an adapter class whose state is tied
to the life of the adapted object.

For example, suppose you would like to count all the times a certain
method is called on instances of Target (a classic AOP example).
You might do something like:

from overloading import Aspect

class Count(Aspect):
    count = 0

@after(Target.some_method)
def count_after_call(self:Target, *args, **kw):
    Count(self).count += 1

The above code will keep track of the number of times that
Target.some_method() is successfully called on an instance of
Target (i.e., it will not count errors unless they occur in a
more-specific «after» method). Other code can then access the count
using Count(someTarget).count.

Aspect instances can of course have __init__ methods, to
initialize any data structures. They can use either __slots__
or dictionary-based attributes for storage.

While this facility is rather primitive compared to a full-featured
AOP tool like AspectJ, persons who wish to build pointcut libraries
or other AspectJ-like features can certainly use Aspect objects
and method-combination decorators as a base for building more
expressive AOP tools.

XXX spec out full aspect API, including keys, N-to-1 aspects, manual
attach/detach/delete of aspect instances, and the IAspectOwner
interface.

Теория чисел

math.factorial(x)
Возвращает факториал указанного числа x.

Данная функция всегда возвращает число типа int и поддерживает длинную арифметику, т.е. величина обрабатываемого числа x и возвращаемого результата ограничивается только мощностью вашего компьютера.

Если x не является целым числом (int) или если x является отрицательным, то будет вызвано исключение ValueError.

math.gcd(x)
Возвращает наибольший общий делитель (НОД) двух целых чисел a и b.

Если оба числа отличны от нуля, то будет возвращено число, которое всегда делит оба эти числа:

В случае если числа a и b являются взаимно простыми, то будет возвращена \(1\):

Если одно из чисел равно нулю, то будет возвращено, другое, отличное от \(0\) число:

Если оба числа равны \(0\), то функция вернет \(0\):

Указанные числа должны быть целыми (тип int), но могут быть как положительными, так и отрицательными:

Доступно в Python с версии 3.5.

math.frexp(x)
Возвращает кортеж из двух чисел таких что .

Число m принадлежит к типу float и всегда является таким, что

Если x равен \(0\), то будет возвращено .

Чаще всего данная функция используется тогда, когда представление чисел типа float не должно зависеть от архитектуры используемой машины.

math.ldexp(x, i)
Возвращает , т.е. является обратной к функции .
math.fabs(x)
Возвращает абсолютное значение (модуль) числа x. Результат всегда типа float.

Данная функция в отличии от встроенной функции не обрабатывает комплексные числа:

math.fmod(x)
Возвращает остаток от деления числа x на число y, вычисленный так, как это определено в библиотеке языка C.

Данная функция направлена на то, что бы результат был максимально приближен к значению для некоторого целого числа n, что бы этот результат имел тот же знак, что и x, что бы разность .

Для чисел типа float данная функция является предпочтительнее чем команда , которая в свою очередь является предпочтительной для чисел типа int, так как для некоторых случаев (например, при и ) команда может вообще выдать неправильный результат.

math.modf(x)
Возвращает кортеж из двух чисел где f – дробная, а w – целая часть числа x. Результат всегда имеет тип float.
math.fsum(iterable)
Возвращает точную сумму значений в итерируемом объекте iterable. Возвращаемый результат всегда типа float.

Может показаться, что эта сумма будет точной всегда, но на самом деле это не так:

Многое зависит от используемой платформы, точнее от сборки компилятора языка C, который используется на данной платформе. Если вам нужны точные арифметические операции с десятичными дробями, то воспользуйтесь модулем decimal.

math.copysign(x, y)
Возвращает число x со знаком числа y. Возвращаемый результат всегда типа float

Если используемой платформой поддерживаются нули со знаком, то знак второго аргумента так же будет копироваться:

math.isclose(a, b, *, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0)
возвращает True если в пределах указанной точности, числа и близки настолько, что их можно считать равными.

Допустим у нас есть два числа и мы знаем, что по сути это одно и то же число, а все мизерные различия связаны с ошибками округления и двоичной арифметикой. Мы то понимаем что это как бы одно и то же число, а вот компьютер считает иначе:

Для таких ситуаций, в которых мы готовы считаться с некоторой погрешностью и подходит функция :

Считать числа близкими или нет, определяют два параметра и .

Параметр (relative tolerances) – это относительный допуск, определяемый как максимально допустимая разница между числами и относительно большего из них по модулю. По умолчанию, , это гарантирует, что числа и будут одинаковы, в пределах 9 десятичных цифр. Что бы числа считались равными, если они, допустим, отличаются меньше чем на 0.1%, то достаточно установить , но в любом случае данный параметр, должен быть больше нуля:

Параметр (absolute tolerances) – это минимальный абсолютный допуск, который определяет как сравнивать значения близкие к нулю. Данный параметр должен быть не меньше нуля:

Данная функция эквивалентна команде

11.4. Многопоточность

Поточность представляет собой метод разъединения задач, которые можно выполнять не последовательно. Потоки могут быть использованы для улучшения быстродействия приложений, которые принимают пользовательский ввод, в то время как другие задачи выполняются в фоновом режиме. С этим связан случай использования запущенного ввода/вывода параллельно с вычислениями в другом потоке.

Следующий код показывает, как высокоуровневый модуль threading может выполнять задачи в фоновом режиме во время того, как продолжает работать основная программа:

Основная задача многопоточных приложений — это координация потоков, которые разделяют данные или другие ресурсы. С этой целью, модуль threading предоставляет ряд примитивов синхронизации, включая замки, события, переменные условия и семафоры.

В то время как эти инструменты являются мощным, незначительные ошибки разработки могут привести к проблемам, которые трудно воспроизвести. Таким образом, предпочтительный подход к координации задач — сосредоточить весь доступ к ресурсу в одном потоке, а затем использовать модуль queue, чтобы обеспечить ресурсами этот поток от других потоков. Приложения, использующие объекты Queue для межпотоковых коммуникаций и координации легче проектировать, более удобны для чтения и надежнее.

functool.partial

Один из классов functools называется partial. Вы можете использовать для создания новой функции с частичным приложением аргументов и ключевых слов, которые вы передаете. Вы также можете использовать partial для «заморозки» части аргументов вашей функции и\или ключей, которые отображаются в новом объекте. Еще один способ применения partial это создание функции с разными настройками. Давайте взглянем на пример:

Python

from functools import partial

def add(x, y):
return x + y

p_add = partial(add, 2)
p_add(4) # 6

1
2
3
4
5
6
7
8

fromfunctoolsimportpartial

defadd(x,y)

returnx+y

p_add=partial(add,2)

p_add(4)# 6

Здесь мы создали простую функцию добавления, которая возвращает результат добавленных ею аргументов x и y. Далее мы создаем новую вызываемую, создав экземпляр partial и передав его нашей функции, а также аргумент для этой функции. Другими словами, мы в целом присваиваем параметру х в нашей функции значение 2. Наконец, мы вызываем p_add с аргументом числа 4, что в результате дает 6, так как 2+4=6.
Еще одним удобным вариантом использования для partials является передача аргументов коллбекам. Девайте взглянем на пример, используя wx:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
import wx

from functools import partial

class MainFrame(wx.Frame):
«»»
Приложение показывает несколько кнопок
«»»

def __init__(self, *args, **kwargs):
«»»Конструктор»»»
super(MainFrame, self).__init__(parent=None, title=’Partial’)
panel = wx.Panel(self)

sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
btn_labels =
for label in btn_labels:
btn = wx.Button(panel, label=label)
btn.Bind(wx.EVT_BUTTON, partial(self.onButton, label=label))
sizer.Add(btn, 0, wx.ALL, 5)

panel.SetSizer(sizer)
self.Show()

def onButton(self, event, label):
«»»
Дожидаемся действия нажатия кнопки
«»»
print(‘Вы нажали: ‘ + str(label))

if __name__ == ‘__main__’:
app = wx.App(False)
frame = MainFrame()
app.MainLoop()

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

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

importwx

fromfunctoolsimportpartial

classMainFrame(wx.Frame)

«»»

    Приложение показывает несколько кнопок
    «»»

def__init__(self,*args,**kwargs)

«»»Конструктор»»»

super(MainFrame,self).__init__(parent=None,title=’Partial’)

panel=wx.Panel(self)

sizer=wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)

btn_labels=’one’,’two’,’three’

forlabel inbtn_labels

btn=wx.Button(panel,label=label)

btn.Bind(wx.EVT_BUTTON,partial(self.onButton,label=label))

sizer.Add(btn,,wx.ALL,5)

panel.SetSizer(sizer)

self.Show()

defonButton(self,event,label)

«»»

        Дожидаемся действия нажатия кнопки
        «»»

print(‘Вы нажали: ‘+str(label))

if__name__==’__main__’

app=wx.App(False)

frame=MainFrame()

app.MainLoop()

Здесь мы используем partial для вызова onButton, обработчика событий с дополнительным аргументом, который представлен в виде ярлыка кнопки. Это может выглядеть не слишком полезным, но если вы связанны с программированием графического интерфейса, вы заметите, как часто люди задаются вопросом «а как это сделать?». Конечно, вы также можете использовать lambda функцию вместо передачи аргументов коллбекам.

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

Один из способов применения используется в работе для автоматического теста Фреймворка. Мы тестируем пользовательский интерфейс при помощи Python и нам нужно быть в состоянии передать функцию, чтобы отменить определенные диалоги. Обычно вы можете передать функцию вместе с названием диалога для отмены, но для корректной работы его потребуется вызвать в конкретной точке в процессе. Так как я не могу показать тот код, вот очень простой пример передачи функции partial:

Python

from functools import partial

def add(x, y):
return x + y

def multiply(x, y):
return x * y

def run(func):
print(func())

def main():
a1 = partial(add, 1, 2)
m1 = partial(multiply, 5, 8)
run(a1)
run(m1)

if __name__ == «__main__»:
main()

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

fromfunctoolsimportpartial

defadd(x,y)

returnx+y

defmultiply(x,y)

returnx*y

defrun(func)

print(func())

defmain()

a1=partial(add,1,2)

m1=partial(multiply,5,8)

run(a1)

run(m1)

if__name__==»__main__»

main()

Здесь мы создаем несколько функций partial в нашей главной функции. Далее мы передаем их нашей функции run, вызываем её и затем выводим результат вызванной функции.

Ссылка на основную публикацию