Что делает return в python?

*args и **kwargs

Вы также можете настроить функцию на прием любого количества аргументов, или ключевых аргументов, при помощи особого синтаксиса. Чтобы получить бесконечное количество аргументов, мы используем *args, а чтобы получить бесконечное количество ключевых аргументов, мы используем *kwargs. Сами слова “args” и “kwargs” не так важны. Это просто сокращение. Вы можете назвать их *lol и *omg, и они будут работать таким же образом. Главное здесь – это количество звездочек

Обратите внимание: в дополнение к конвенциям *args и *kwargs, вы также, время от времени, будете видеть andkw. Давайте взглянем на следующий пример:

Python

def many(*args, **kwargs):
print( args )
print( kwargs )

many(1, 2, 3, name=»Mike», job=»programmer»)

# Результат:
# (1, 2, 3)
# {‘job’: ‘programmer’, ‘name’: ‘Mike’}

1 2 3 4 5 6 7 8 9

defmany(*args,**kwargs) print(args) print(kwargs) many(1,2,3,name=»Mike»,job=»programmer»)   # Результат: # (1, 2, 3) # {‘job’: ‘programmer’, ‘name’: ‘Mike’}

Сначала мы создали нашу функцию, при помощи нового синтаксиса, после чего мы вызвали его при помощи трех обычных аргументов, и двух ключевых аргументов. Функция показывает нам два типа аргументов. Как мы видим, параметр args превращается в кортеж, а kwargs – в словарь. Вы встретите такой тип кодинга, если взгляните на исходный код Пайтона, или в один из сторонних пакетов Пайтон.

Working with Parameters

So far we have looked at functions with empty parentheses that do not take arguments, but we can define parameters in function definitions within their parentheses.

A parameter is a named entity in a function definition, specifying an argument that the function can accept.

Let’s create a small program that takes in parameters , , and . We’ll create a function that adds the parameters together in different configurations. The sums of these will be printed by the function. Then we’ll call the function and pass numbers into the function.

add_numbers.py

We passed the number in for the parameter, in for the parameter, and in for the parameter. These values correspond with each parameter in the order they are given.

The program is essentially doing the following math based on the values we passed to the parameters:

The function also prints , , and , and based on the math above we would expect to be equal to , to be , and to be . Let’s run the program:

When we pass , , and as parameters to the function, we receive the expected output.

Parameters are arguments that are typically defined as variables within function definitions. They can be assigned values when you run the method, passing the arguments into the function.

Keyword Arguments

In addition to calling parameters in order, you can use keyword arguments in a function call, in which the caller identifies the arguments by the parameter name.

When you use keyword arguments, you can use parameters out of order because the Python interpreter will use the keywords provided to match the values to the parameters.

Let’s create a function that will show us profile information for a user. We’ll pass parameters to it in the form of (intended as a string), and (intended as an integer).

profile.py

Within the function definition statement, and are contained in the parentheses of the function. The block of the function prints out information about the user as strings, making use of the two parameters.

Now, we can call the function and assign parameters to it:

profile.py

In the first function call, we have filled in the information with a username of and followers being , in the second function call we used keyword arguments, assigning values to the argument variables.

Let’s run the program:

The output shows us the usernames and numbers of followers for both users.

This also permits us to modify the order of the parameters, as in this example of the same program with a different call:

profile.py

When we run the program again with the command, we’ll receive the following output:

Because the function definition maintains the same order of statements, if we use keyword arguments, it does not matter which order we pass them into the function call.

Default Argument Values

We can also provide default values for one or both of the parameters. Let’s create a default value for the parameter with a value of :

profile.py

Now, we can run the function with only the username function assigned, and the number of followers will automatically default to 1. We can also still change the number of followers if we would like.

profile.py

When we run the program with the command, we’ll receive the following output:

Providing default parameters with values can let us skip defining values for each argument that already has a default.

Проверяет, что все элементы в последовательности True.

Описание:

Функция возвращает значение , если все элементы в итерируемом объекте — истинны, в противном случае она возвращает значение .

Если передаваемая последовательность пуста, то функция также возвращает .

Функция применяется для проверки на ВСЕХ значений в последовательности и эквивалентна следующему коду:

def all(iterable):
    for element in iterable
        if not element
            return False
    return True

Так же смотрите встроенную функцию

В основном функция применяется в сочетании с оператором ветвления программы . Работу функции можно сравнить с оператором в Python, только работает с последовательностями:

>>> True and True and True
# True
>>> True and False and True
# False

>>> all()
# True
>>> all()
# False

Но между и в Python есть два основных различия:

• Синтаксис.
• Возвращаемое значение.

Функция всегда возвращает или (значение )

>>> all()
# True
>>> all(])
# False

Оператор , возвращает ПОСЛЕДНЕЕ истинное значение, при условии, что в выражении все значения а если в выражении присутствует значение (ложное значение), то ПЕРВОЕ ложное значение. Что бы добиться поведения как у функции , необходимо выражение с оператором обернуть в функцию .

>>> 3 and 1 and 2 and 6
# 6
>>> 3 and  and 3 and []
# 0

>>> bool(3 and 1 and 2 and 6)
# True
>>> bool(3 and  and 3 and [])
# False

Из всего сказанного можно сделать вывод, что для успешного использования функции необходимо в нее передавать последовательность, полученную в результате каких то вычислений/сравнений, элементы которого будут оцениваться как или . Это можно достичь применяя функцию или выражения-генераторы списков, используя в них встроенные функции или методы, возвращающие значения, операции сравнения, оператор вхождения и оператор идентичности .

num = 1, 2.0, 3.1, 4, 5, 6, 7.9
# использование встроенных функций или
# методов на примере 'isdigit()'
>>> str(x).isdigit() for x in num
# 

# использование операции сравнения
>>> x > 4 for x in num
# 

# использование оператора вхождения `in`
>>> '.' in str(x) for x in num
# 

# использование оператора идентичности `is`
>>> type(x) is int for x in num
# 

# использование функции map()
>>> list(map(lambda x x > 1, num))
# 

Примеры проводимых проверок функцией .

Допустим, у нас есть список чисел и для дальнейших операций с этой последовательностью необходимо знать, что все числа например положительные.

>>> num1 = range(1, 9)
>>> num2 = range(-1, 7)
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Или проверить, что последовательность чисел содержит только ЦЕЛЫЕ числа.

>>> num1 = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
>>> num2 = 1, 2.0, 3.1, 4, 5, 6, 7.9
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Или есть строка с числами, записанными через запятую и нам необходимо убедится, что в строке действительно записаны только цифры. Для этого, сначала надо разбить строку на список строк по разделителю и проверить каждый элемент полученного списка на десятичное число методом . Что бы учесть правила записи десятичных чисел будем убирать точку перед проверкой строки на десятичное число.

>>> line1 = "1, 2, 3, 9.9, 15.1, 7"
>>> line2 = "1, 2, 3, 9.9, 15.1, 7, девять"
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Еще пример со строкой. Допустим нам необходимо узнать, есть ли в строке наличие открытой И закрытой скобки?

>>> simbols = '(', ')'
>>> line1 = "функция 'all()' всегда возвращает 'False' или 'True'"
>>> line2 = "функция any всегда возвращает значение bool"
>>> all()
# True
>>> all()
# False

Именованные аргументы

Параметры можно вызывать не только ко порядку. Именованные аргументы позволяют вызывать параметры по имени.

При этом параметры можно вызывать в том порядке, в котором они определены. Интерпретатор Python будет использовать имя параметра для поиска требуемого значения.

Создайте функцию, которая будет выводить информацию о профиле пользователя. Откройте файл profile.py и передайте ей параметры username (строка) и followers (целое число).

В определении функции profile_info() параметры username и followers взяты в круглые скобки. Блок функции выводит строку с информацией о пользователе на основе двух параметров.

Вызовите функцию и присвойте ей параметры:

В первом вызове используется имя 8hostblog с количеством подписчиков 945. Во втором вызове используется именованные аргументы.

Запустите программу:

В выводе вы видите имя и количество подписчиков каждого пользователя.

Вы можете изменить порядок отображения параметров в этой программе:

Попробуйте снова запустить программу. Вы получите такой результат:

Благодаря именованным аргументам вы можете вызывать параметры функции в любом порядке.

5.1.1. Основные понятия и механизм работы¶

Подпрограмма должна быть объявлена и в общем случае содержать:

• имя;

• список имен и типов передаваемых параметров (необязательно);

• тип возвращаемого значения (необязательно).

Если подпрограмма возвращает значение вызывающему коду (одно или несколько), она называется функцией, иначе — .

Большинство современных языков программирования для управления вызовом подпрограмм используют стек вызовов.

Примерный цикл работы стека вызова следующий (Видео 5.1.1, Видео 5.1.2):

1. Вызов подпрограммы создает запись в стеке; каждая запись может содержать информацию о данных вызова (аргументах, результате, а также адресе возврата).

2. Когда подпрограмма завершается, запись удаляется из стека и программа продолжает выполняться, начиная с адреса возврата.

Видео 5.1.1 — Cтек вызовов (пример, Нетология)

Your browser does not support the video tag.

Видео 5.1.2 — Cтек вызовов (пример, Stepik.org)

P.S.

Тут будут перечислены некоторые важные вещи, которые не были затронуты в статье или были затронуты вскользь. Вам может показаться, что они расходятся с тем, что было написано в статье до этого, но на самом деле это не так.

Декораторы не обязательно должны быть функциями, это может быть любой вызываемый объект.
Декораторы не обязаны возвращать функции, они могут возвращать что угодно. Но обычно мы хотим, чтобы декоратор вернул объект того же типа, что и декорируемый объект. Пример:

Также декораторы могут принимать в качестве аргументов не только функции. Здесь можно почитать об этом подробнее.
Необходимость в декораторах может быть неочевидной до написания библиотеки. Поэтому, если декораторы кажутся вам бесполезными, посмотрите на них с точки зрения разработчика библиотеки

Хорошим примером является декоратор представления в Flask.
Также стоит обратить внимание на — функцию, которая помогает сделать декорируемую функцию похожей на исходную, делая такие вещи, как сохранение doctstring исходной функции.

Советы в написании кода

Одна из самых больших проблем для молодых программистов – это усвоить правило «не повторяй сам себя». Суть в том, что вы не должны писать один и тот же код несколько раз. Когда вы это делаете, вы знаете, что кусок кода должен идти в функцию. Одна из основных причин для этого заключается в том, что вам, вероятно, придется снова изменить этот фрагмент кода в будущем, и если он будет находиться в нескольких местах, вам нужно будет помнить, где все эти местоположения И изменить их.

Копировать и вставлять один и тот же кусок кода – хороший пример спагетти-кода. Постарайтесь избегать этого так часто, как только получится. Вы будете сожалеть об этом в какой-то момент либо потому, что вам придется все это исправлять, либо потому, что вы столкнетесь с чужим кодом, с которым вам придется работать и исправлять вот это вот всё.

Возвращаемые значения (return)

Распаковка возвращаемых значений

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

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

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

Оператор цикла for

Следующий и,
наверное, самый часто используемый оператор цикла – это оператор for, который имеет
такой синтаксис:

for <переменная> in <список> :
      операторы 1…N

Например,

for x in 1,5,2,4:
    print(x**2)

выведет в
консоль квадраты соответствующих чисел. Но что, если мы хотим перебрать
значения по порядку в соответствии с правилом:

начальное
значение, шаг, конечное значение

Для этого
используется генератор последовательностей

range(start, stop, step)

Например, если
мы запишем его вот так:

for x in range(1,5,1):
    print(x)

то в консоли
увидим числа от 1 до 4 с шагом 1. То есть, range генерирует
последовательность в интервале

[1;5)

Последнее
значение не входит в интервал. Если в нашем примере поставить шаг отрицательный
-1, то конечное значение 5 не может быть достигнуто и в этом случае Python возвратит пустую
последовательность:

for x in range(1,5,-1):
    print(x)

Если нам нужны
числа от 5 до 1, то следует записывать range в таком виде:

for x in range(5,,-1):
    print(x)

Причем, в range можно записывать
только целые числа, с вещественными он не работает.

Давайте
перепишем нашу программу подсчета суммы

с помощью цикла for, получим:

S=
for i in range(1, 1001, 1):
    S += 1/i
print(S)

Здесь весь цикл
записан буквально в одну строчку, а тело цикла состоит из одного оператора –
подсчета суммы ряда.

Вторым примером
рассмотрим задачу вычисления значений линейной функции

Программа будет
выглядеть так:

k = 0.5; b = 2
lst = , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5
for x in lst:
    print(x*k+b)

Этот пример
показывает, что для перебора значений счетчика x можно
использовать списки, сформированные ранее в программе. (О списках мы подробнее
будем говорить на последующих занятиях). Здесь же приведем еще один пример:

msg = "Hello World!"
for x in msg:
    print(x)

Он показывает,
что строку можно воспринимать как список и перебирать с помощью цикла for.

Также в цикле for можно
использовать блок else, о котором мы говорили ранее:

for <переменная> in <список> :
      операторы 1…N
else:
      операторы 1…N

Определение функции Python 3

Начнем с превращения в функцию классический «Hello, World!». Создадим в текстовом редакторе новый файл и назовем его hello.py. Затем определим функцию.

Функция определяется с помощью ключевого слова def, за которым следует название и параметры функции в круглых скобках (могут быть пустыми). Строку заканчиваем двоеточием.

В нашем случае определяем функцию с названием hello():

hello.py
def hello():

Мы создали начальную инструкцию для создания функции Python 3.

Теперь добавляем вторую строку, в которой устанавливаем инструкции для функции. В примере мы будем печатать в консоли «Hello, World»!

hello.py
def hello():
    print("Hello, World!")

Теперь строковая функция Python полностью определена, но если мы запустим программу, ничего не произойдет, так как мы не вызвали ее. Поэтому вызовем функцию с помощью hello():

hello.py
def hello():
    print("Hello, World!")

hello()

Запускаем программу:

python hello.py

Должно получиться следующее:

Результат

Hello, World!

Функции могут быть и сложнее, чем hello(). В блоке функции Python 3 можно использовать циклы for, условные инструкции и другое.

Например, следующая функция использует условную инструкцию для проверки того, содержит ли значение переменной name гласную, а затем применяет цикл for для итерации по буквам.

names.py

# Определяем функцию names()
def names():
    # Задаем имя переменной с вводом
    name = str(input('Введите имя: '))
    # Проверить, содержит ли имя гласную
    if set('aeiou').intersection(name.lower()):
        print('Имя содержит гласную.')
    else:
        print('Имя не содержит гласную.')

    # Итерация по имени
    for letter in name:
        print(letter)

# Вызываем функцию
names()

Вызов функции Python names(), которую мы определили, задает условную инструкцию и цикл for. Из этого примера видно, как можно организовать код в пределах функции. Также можно определить условное выражение и цикл for как две отдельные функции.

5.1.4. Анонимные функции¶

Python поддерживает синтаксис, позволяющий определять анонимные функции (лямбда-функции или лямбда-выражения):

lambda parameters expression

• часть является необязательной, и если она присутствует, то обычно представляет собой простой список имен переменных, разделенных запятыми (позиционных аргументов);

• выражение не может содержать условных инструкций или циклов (условные выражения — допустимы), а также не может содержать инструкцию ;

• результатом лямбда-выражения является анонимная функция.

Когда лямбда-функция вызывается, она возвращает результат вычисления выражения .

Пример записи лямбда-функции приведен в Листинге 5.1.15.

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:

Именованные

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

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.

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:

Переменная 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 «»:

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

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

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

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.

Синтаксис Python vars()

Эта функция принимает объект и имеет форму:

vars()

Это возвращает атрибут объекта , который содержит все атрибуты объекта, которые могут быть доступны для записи.

Здесь может быть любым модулем, классом или экземпляром класса и т. д.

Здесь есть несколько случаев, в зависимости от типа аргумента и количества аргументов.

• Если вы не предоставите никаких аргументов, Python будет действовать как метод , который возвращает словарь с текущей локальной таблицей символов.
• Поскольку он возвращает атрибут , если объект не имеет этого атрибута, он вызовет исключение .

Давайте теперь рассмотрим несколько примеров, связанных с разными объектами.

Использование * и ** при вызове функции

Мы видели, что мы можем использовать этот специальный синтаксис в наших определениях функций. Тем не мение,мы можем использовать этокогда быливызывающие функции, слишком.

Выход:

name: Jakeposition: data analystemail: 

Выход:

name: Jakeposition: data analystemail: 

Python Исключения

Во многих случаях, когда мынеправильно использовать функциюЭтовызывает исключение (ошибку).

Например, мы можем увидеть часть из документации длявстроенная функция: «Вернуть целочисленный объект, построенный из числа или строки x, или returnесли нет аргументов ».

Выход:

67--------------------------------------------------------------------ValueError                         Traceback (most recent call last)<ipython-input-1-dea319bbd9d9> in <module>()      1 print(int(6.99))      2 print(int("7"))----> 3 print(int("Hi"))ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'Hi'

Мы можем видеть, чтоValueError повышаетсякогда мы передали строку «Hello» в качестве входных данных.

Как использовать def

Новые функции создаются с помощью инструкции def. Они так же эффективны, как и встроенные print() или open(), но отличаются от функций в компилирующих языках. Python def относится к исполняемым инструкциям. Это означает, что функции не существует, пока интерпретатор ее не увидит, и не перейдет к ее исполнению.

Инструкция def создает новый объект и дает ему название. То есть когда интерпретатор приступает к реализации, он создает новый объект и связывает его с именем, указанным после def. Чтобы хранить данные к функциям можно прикреплять различные атрибуты.

Теперь давайте напишем функцию, возвращающую фразу «Hello, World!», только с использованием def:

• >>> def здравствуй_мир():
• print(«Hello, World!»)
• >>> здравствуй_мир() #вызов функции
• Hello, World!

1. Lambda-функции

В этом уроке мы изучим, что из себя представляют lambda-функции в Python с их синтаксисом и примерами. Кроме того, мы рассмотрим, как и когда следует объявлять lambda-функции, а также как их можно использовать вместе со встроенными функциями Python такими как reduce(), map() и filter(). 

Когда мы создаем функции в Python, мы всегда используем ключевое слово def. При этом, делая так, мы назначаем им определенное имя. Но иногда у нас может возникнуть потребность объявить функцию анонимно или мы можем захотеть использовать функцию только один раз. В таком случае определение функции может показаться лишним, и как раз здесь нам придут на помощь lambda-функции.

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.

Использование для объекта класса

Если является типом класса или экземпляром класса, давайте выясним, что в этом случае делает .

Давайте создадим пример класса и определим некоторые атрибуты в его .

class MyClass:
    def __init__(self, i, j):
        self.a = i
        self.b = j

m = MyClass(10, 20)
print(vars(m))
print(vars(MyClass))

Выход

{'a': 10, 'b': 20}
{'__module__': '__main__', '__init__': <function MyClass.__init__ at 0x000001C24EA129D8>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyClass' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects>, '__doc__': None}

Как вы можете заметить, для экземпляра класса вернула все соответствующие атрибуты и вместе с их значениями.

Тогда как в случае класса он инкапсулирован в модуле и имеет метод вместе с атрибутом класса.

вызывает методы, такие как , и т. д.

Так что удобнее, если вы можете вызвать эту функцию напрямую, а не вызывать dunder методы. (Хотя разницы как таковой нет)

Точно так же вы можете использовать для других объектов и классов, таких как и .

print(vars(str))
print(vars(list))

Это покажет все соответствующие атрибуты и методы экземпляра для обоих классов.