Как определяются функции python 3

10 ответов

Ну,

Это улучшение? Нет . Вы даже можете добавить больше операторов в тело предложения , разделив их точкой с запятой. Однако я рекомендую против .

Я обнаружил, что в большинстве случаев делать блок-предложения в одной строке — плохая идея.

Это опять-таки, как правило, снизит качество формы кода. Высококачественная форма кода является ключевой особенностью языка Python.

В некоторых случаях python предложит способы сделать вещи в одной строке, которые определенно являются более питоническими. Такие вещи, как то, что Ник D упомянул с пониманием списка:

хотя, если вам не нужен список для повторного использования, вы можете использовать генератор

обратите внимание, что самое большое различие между ними состоит в том, что вы не можете повторить генератор, но его использование более эффективно. В современных версиях python также есть встроенный троичный оператор, который позволяет вам делать такие вещи, как

В современных версиях python также есть встроенный троичный оператор, который позволяет вам делать такие вещи, как

или

Некоторые люди могут найти их более читабельными и пригодными для использования, чем аналогичный блок .

Когда дело доходит до этого, речь идет о стиле кода и о том, что является стандартом в команде, над которой вы работаете

Это самое важное, но в целом я бы советовал не использовать однострочные блоки, так как форма кода на python очень важна

В целом, все следующие синтаксически допустимы:

… и т.д..

пример языковой функции, которая не просто удаляет разрывы строк, хотя все еще не убеждена, что это понятнее, чем более подробная версия

Вы можете переписать вышесказанное как:

Python позволяет поместить предложение с отступом в одну строку, если это только одна строка:

В старых версиях Python допускается только один простой оператор после или подобные вводные инструкции блока.

Я вижу, что в одной строке может быть несколько простых операторов, как и любой из них. Однако есть различные комбинации, которые не работают. Например, мы можем:

… но, с другой стороны, мы не можем:

Мы можем:

… но мы не можем:

… и так далее.

В любом случае все они считаются крайне непитоническими. Если вы напишете такой код, то опыт Pythonistas, вероятно, будет не совсем понятен вашим навыкам.

В некоторых случаях допустимо комбинировать несколько операторов в строке. Например:

… или даже:

… для простого и даже утверждения или назначения.

В частности, если нужно использовать серию из , можно использовать что-то вроде:

… тогда ты не будешь слишком раздражать своих коллег. (Тем не менее, цепочки похожи на этот крик для рефакторинга в таблицу диспетчеризации … словарь, который может выглядеть больше как:

Вы можете сделать все это в одной строке, пропустив переменную :

В статье о погружении в python рассказывается о том, что он называет , который кажется эффективным способом втиснуть сложную логику в одну строку.

По сути, он имитирует троичного оператора в c, давая вам возможность проверить правду и вернуть значение, основанное на этом. Например:

Это пример «если еще» с действиями.

Определение функции. Оператор def

В языке программирования Python функции определяются с помощью оператора . Рассмотрим код:

def countFood():
    a = int(input())
    b = int(input())
    print("Всего", a+b, "шт.")

Это пример определения функции. Как и другие сложные инструкции вроде условного оператора и циклов функция состоит из заголовка и тела. Заголовок оканчивается двоеточием и переходом на новую строку. Тело имеет отступ.

Ключевое слово сообщает интерпретатору, что перед ним определение функции. За следует имя функции. Оно может быть любым, также как и всякий идентификатор, например, переменная. В программировании весьма желательно давать всему осмысленные имена. Так в данном случае функция названа «посчитатьЕду» в переводе на русский.

После имени функции ставятся скобки. В приведенном примере они пустые. Это значит, что функция не принимает никакие данные из вызывающей ее программы. Однако она могла бы их принимать, и тогда в скобках были бы указаны так называемые параметры.

После двоеточия следует тело, содержащее инструкции, которые выполняются при вызове функции. Следует различать определение функции и ее вызов. В программном коде они не рядом и не вместе. Можно определить функцию, но ни разу ее не вызвать. Нельзя вызвать функцию, которая не была определена. Определив функцию, но ни разу не вызвав ее, вы никогда не выполните ее тела.

Функциональное программирование и его преимущества

Функции содержат вызовы других функций, а также инструкции, которые управляют последовательностью этих вызовов.

Вычисления начинаются с вызова некоторой функции. Она, в свою очередь, тоже вызывает функции, которые входят в её определение в соответствии с внутренней иерархией (часто вызовы происходят рекурсивно).

Каждый вызов возвращает значение, но помещается оно не в переменную, а в саму функцию, которая этот вызов совершила. После этого функция продолжает работу. Такой процесс продолжается до того момента, как та самая функция, с которой начались вычисления, не вернёт пользователю конечный результат.

Функциональное программирование часто определяют как программирование, в котором нет побочных эффектов

Отсутствие побочного эффекта означает, что функция полагается только на данные внутри себя, и не меняет данные, находящиеся вне функции. Вычисленный результат – есть единственный эффект выполнения любой функции.

Поскольку нет присваивания, переменные, однажды получившие значение, больше никогда его не меняют. Это как если бы перед именем переменной стоял модификатор . Переменные в ФП – это просто сокращенная запись содержащихся в них значений. Это очень похоже на исконный математический смысл переменных.

Из-за отсутствия побочных эффектов, в функциональном программировании нет явного контроля над порядком выполнения операций

На вычисляемый результат ничто не влияет, и нам не важно, когда его вычислять

К преимуществам такого способа написания кода можно отнести:

• Надёжность – отсутствие побочных эффектов, исключение мутации данных и отсутствие ошибок, вроде случайного присваивания неверного типа переменной – всё это повышает надежность программы.
• Лаконичность – в большинстве случаев, программа, написанная в функциональном стиле, будет на порядок короче аналогичного кода с применением других парадигм. Некоторые разработчики отмечают, что код ФП-программ ещё и более понятный. Но это чистый субъективизм.
• Удобство тестирования – функциональная программа – мечта юнит-тестера. Так как функции не производят побочных эффектов, не меняют объекты и всегда возвращают строго детерминированный результат – тестировать их легко и просто. Всего лишь нужно вычислить значение функции на разных наборах аргументов.
• Оптимизация – ФП позволяет писать код в декларативном стиле. Таким образом, последовательность выполнения операций в явном виде не задаётся, а автоматически синтезируется в ходе вычислений. Это даёт возможность применять сложные методы автоматической оптимизации.
• Параллелизм – ФП по определению гарантирует отсутствие побочных эффектов. А в любом вызове функции всегда допустимо параллельное вычисление двух различных параметров. Причём порядок их вычисления не влияет на результат вызова.

Итераторы

Python 3 позволяет создавать собственные итераторы, которые работают быстрее и более оптимально используют память.

Доступные итераторы библиотеки

• accumulate();
• chain();
• chain.from_iterable();
• compress();
• dropwhile();
• filterfalse();
• groupby();
• islice();
• starmap();
• takewhile();
• tee();
• zip_longest().

Все вышеперечисленные итераторы конечны. Но в модуле также представлено три бесконечных итератора. При их использовании не забываете про .

1. count();
2. cycle();
3. repeat().

Наконец в модуле есть трио комбинаторных генераторов;

1. combinations();
2. combinations_with_replacement();
3. product().

Таким образом, библиотека – это мощнейший инструмент для создания и использования итераторов, о котором студенты, изучающие C++, могут лишь мечтать!

Функции Python 3 — возврат значения

Можно передавать значение аргумента функции в Python. При этом функция также может возвращать значение с помощью инструкции return, которая завершит выполнение функции и передаст значения к месту ее вызова. Используя return без аргументов, функция будет возвращать None.

До сих пор мы использовали print(), а не return. Создадим программу, которая вместо вывода в терминал будет возвращать переменную.

В новом текстовом файле создадим программу, которая будет возводить в квадрат параметр x и возвращать переменную y. Выполняем вызов, чтобы вывести переменную result после запуска функции square() с аргументом 3:

square.py
def square(x):
    y = x ** 2
    return y

result = square(3)
print(result)

Запускаем программу, чтобы увидеть результат:

python square.py

Результат
9

В качестве выходных данных получаем число 9, что и является результатом возведения в квадрат числа 3. Рассмотрим действие инструкции return в программе:

square.py
def square(x):
    y = x ** 2
    # return y

result = square(3)
print(result)

Снова запускаем программу:

python square.py

Результат
None

Без return программа не может вернуть значение, поэтому оно равно None.

В следующем примере математической функции в Python заменим print() из программы add_numbers.py на инструкцию return:

add_numbers.py
def add_numbers(x, y, z):
    a = x + y
    b = x + z
    c = y + z
    return a, b, c

sums = add_numbers(1, 2, 3)
print(sums)

Вне функции объявляем переменную sums, которая равна результату действия функции для чисел 1, 2 и 3 из примера, приведенного выше. Затем выводим переменную sums. Снова запускаем программу, теперь уже с инструкцией return:

python add_numbers.py

Результат

(3, 4, 5)

На выходе получаем те же числа, что и с использованием инструкции print(). Теперь результат предоставлен в виде кортежа, так как в списке выражений инструкции return имеется запятая.

Функции Python немедленно завершаются, когда встречают инструкцию return, независимо от того, возвращают они значение или нет:

return_loop.py
def loop_five():
    for x in range(0, 25):
        print(x)
        if x == 5:
            # Функция останавливается на x == 5
            return
    print("Эта строка не будет выполняться.")

loop_five()

Инструкция return в цикле for завершает функцию, поэтому строка вне цикла не будет выполняться. При использовании инструкции break был бы завершен только цикл, и выполнялась последняя строка print().

Инструкция return завершает функцию и может возвращать значение в случае применения параметров.

** kwargs

Эти аргументы называютсяименованные аргументы переменной длины,

Выход:

<class 'dict'>{'age': 24, 'position': 'data analyst'}<class 'dict'>{'name': 'Jake', 'email': '', 'position': 'machine learning engineer'}

Мы видим, что синтаксис ** kwargsпередал все аргументык функциикак словарь называется, Таким образом, мы можем делать все, что мы можем делать с типом данных словаря.

Выход:

age 24position data analystname Jakeemail position machine learning engineer

На самом деле, имя переменной может быть любым, нам просто нужно вставитьодна звездочка*или две звездочки **перед этим.

Выход:

10.0age 24position data analyst

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

5.1.5. Побочный эффект¶

Побочный эффект (англ. Side Effect) — любые действия программы, изменяющие среду выполнения (англ. Execution Environment).

К побочным эффектам выполнения функции можно отнести:

• изменение данных в памяти;

• чтение/запись файла или устройства;

• ввод/вывод значений;

• самостоятельную реакцию на исключительные ситуации;

• и др.

Часто функции с побочным эффектом при вызове несколько раз с одними и теми же аргументами в качестве результата возвращают разные значения. Пример — стандартная функция генерации случайного числа.

Создавая функцию, необходимо избегать побочных эффектов — такие функции легче тестируются и не содержат скрытых действий. Один из примеров такой функции — функция в .

Естественно, что полностью избежать побочных эффектов невозможно. В таких случаях необходимо локализовать участки кода с побочным эффектом в отдельные функции (Листинге 5.1.16).

Листинг 5.1.16 — Локализация кода с побочным эффектом в отдельные функции |

def heron(a, b, c):
    """Вернуть площадь треугольника по формуле Герона.

    Параметры:
        - a, b, c (float): стороны треугольника.

    Результат:
        - float: значение площади.
        - None: если треугольник не существует.
    """
    if not (a + b > c and a + c > b and b + c > a):
        return

    p = (a + b + c)  2
    return (p * (p - a) * (p - b) * (p - c))**0.5


def input_data():
    """Запросить стороны треугольника с клавиатуры.

    Результат:
        - tuple of float: (a, b, c).

    Побочный эффект!
    """
    return (float(x) for x in input('Введите стороны (a b c): ').split())

def print_res(res):
    """Вывести на экран 'res'.

    Параметры:
        - res (float): площадь треугольника.

    Побочный эффект!
    """
    if res
        print('S = {:.2f}'.format(res))
    else
        print('Треугольник не существует!')


a, b, c = input_data()
res = heron(a, b, c)
print_res(res)

Предупреждение

Решая задачу, необходимо следить чтобы каждая проектируемая функция выполняла минимальную, логически полную задачу.

Например, если необходимо вычислить сумму и среднее значение элементов списка, правильнее будет создать 2 функции для каждого вычисления, а не одну; при этом ввод и вывод значений также оформить в виде отдельных функций.

Как вызвать функцию в Python

Заявление о определении функции не выполняет функцию. Выполнение (вызова) функция выполняется с использованием имени функции, за которой следует скобки, охватывающие необходимые аргументы (если есть).

>>> def say_hello():
...     print('Hello')
...
>>> say_hello()
Hello

Исполнение функции вводит новую таблицу символов, используемой для локальных переменных функции

Точнее, все переменные назначения в функциональном храните значение в локальной таблице символов; Принимая во внимание, что переменные ссылки сначала посмотрите в локальной таблице символов, затем в таблицах локальных символов ограждающих функций, затем в таблице глобальных символов и, наконец, в таблице встроенных имен. Таким образом, глобальные переменные не могут быть непосредственно назначены значение в функции (если не названо в глобальном утверждении), хотя они могут быть ссылаться

>>> a = 1
>>> b = 10
>>> def fn():
...     print(a)    # local a is not assigned, no enclosing function, global a referenced.
...     b = 20      # local b is assigned in the local symbol table for the function.
...     print(b)    # local b is referenced.
...
>>> fn()
1
20
>>> b               # global b is not changed by the function call.
10

Фактические параметры (аргументы) к вызовам функции вводятся в локальной таблице символов вызываемой функции, когда она называется; Таким образом, аргументы передаются с использованием вызова по значению (где значение всегда является ссылкой на объект, а не значение объекта). Когда функция вызывает другую функцию, для этого вызова создается новая локальная таблица символов.

>>> def greet(s):
...     s = "Hello " + s    # s in local symbol table is reassigned.
...     print(s)
...
>>> person = "Bob"
>>> greet(person)
Hello Bob
>>> person                  # person used to call remains bound to original object, 'Bob'.
'Bob'

Аргументы, используемые для вызова функции, не могут быть переназначены функцией, но аргументы, что ссылочные смежные объекты могут иметь свои значения:

>>> def fn(arg):
...     arg.append(1)
...
>>> a = 
>>> fn(a)
>>> a

Оператор if

Оператор if оценивает, является ли утверждение истинным или ложным. Код выполняется только в том случае, если утверждение истинно.

Создайте в текстовом редакторе новый файл и внесите в него следующий код:

grade = 70

if grade >= 65:
    print("Passing grade")

В нем мы присваиваем переменной grade целочисленное значение 70. Затем в операторе if проверяем, является ли переменная больше или равной ( >=) 65. Если это условие выполняется, программа выводит строку Passing grade .

Сохраните проект как grade.py и запустите его в локальной среде программирования из окна терминала.

В этом случае grade отвечает условию, поэтому вы получите следующий результат:

Вывод:

Passing grade

Изменим значение переменной grade на 60:

grade = 60

if grade >= 65:
    print("Passing grade")

В результате программа ничего не выведет на экран. Условие не было выполнено, и мы не указали в коде другой оператор для этого случая.

Еще один пример. Выясним, является ли остаток на банковском счете меньше 0. Для этого создадим файл с именем account.py и напишем следующую программу:

balance = -5

if balance < 0:
print("Balance is below 0, add funds now or you will be charged a penalty.")

Результат работы кода:

Вывод:

Balance is below 0, add funds now or you will be charged a penalty.

В этой программе мы инициализировали переменную balance значением -5, которое меньше 0. Так как условие, указанное в операторе if выполняется, программа выведет сообщение. Но если мы изменим баланс на 0 или положительное число, то не получим его.

Оператор else

В примере с grade мы хотим получить результат независимо от того, выполняется условие или нет. Для этого нужно добавить оператор else:

grade = 60

if grade >= 65:
    print("Passing grade")

else:
    print("Failing grade")

Переменная grade имеет значение 60, поэтому условие в if не выполняется, и программа не будет выводить сообщение «Passing grade». Но оператор else указывает программе в любом случае что-то сделать.

Результат работы программы:

Вывод:

Failing grade

Чтобы добавить else в пример с балансом банковского счета, мы переписываем код следующим образом:

balance = 522

if balance < 0:
print("Balance is below 0, add funds now or you will be charged a penalty.")

else:
    print("Your balance is 0 or above.")

Вывод:

Your balance is 0 or above.

Мы изменили значение переменной balance на положительное число, чтобы  оператор else выводил строку. Чтобы вывести сообщение из оператора if для печати, измените значение переменной на отрицательное число.

Применяя if с оператором else, вы создаете условную конструкцию, которая указывает программе выполнять код независимо от того, верно условие или нет.

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.

Возвращает тип объекта и является собственным метаклассом языка Python.

Параметры:

• — объект, тип которого определяется
• — имя для создаваемого типа
• — кортеж с родительскими классами
• — словарь, будет являться пространством имён для тела класса

Возвращаемое значение:

• тип объекта, при ,
• объект нового типа при .

Вызов класса с одним аргументом:

Класс с одним аргументом возвращает тип объекта. Возвращаемое значение — это как правило, тот же объект, что и возвращаемый .

Рекомендуется для проверки типа объекта использовать встроенную функцию , так как она принимает во внимание подклассы

Примеры использования класса при вызове с одним аргументом.

>>> x = 1
>>> type(x)
# <class 'int'>

>>> x = 1, 2, 3
>>> type(x)
# <class 'list'>

# проверка типа объекта
>>> x = 1
>>> isinstance(x, int)
# True
>>> x = 1, 2, 3
>>> isinstance(x, list)
# True

Вызов класса с тремя аргументами:

Класс с тремя аргументами вернет объект нового типа. Это по сути динамическая форма инструкции , ее еще называют метакласс.

Другими словами класс , вызванный с тремя аргументами на самом деле является метаклассом! Класс это метакласс, который Python внутренне использует для создания всех классов.

Все, с чем имеем дело в Python, является объектом. Сюда входят функции и классы целые числа, строки и т.д. Все они объекты. И все они созданы из класса.

# type - это тип всех типов, для 
# которых не указан явно иной метакласс
>>> type(type)
# <class 'type'>
>>> type(object)
# <class 'type'>
>>> type(list)
# <class 'type'>
>>> type(int)
# <class 'type'>
>>> class Bar(object): pass
>>> type(Bar)
# <class 'type'>

В общем — это класс всех классов в языке Python и является собственным метаклассом. Класс нельзя воспроизвести на чистом Python.

Аргумент является именем класса и становится атрибутом . это кортеж, в котором перечисляются базовые классы, он становится атрибутом . — это пространство имен, содержащее определения для тела класса, которое копируется в стандартный словарь и становится атрибутом .

Понятия класс и тип по сути являются синонимами. Пользовательские типы данных могут быть сконструированы налету, во время исполнения, при помощи вызова с тремя аргументами или определены в коде, например при помощи инструкции .

Важно понимать, что тип, как и другие сущности в Python, тоже является объектом. Изменено в Python 3.6: подклассы, которые не переопределяют, больше не могут использовать форму с одним аргументом для получения типа объекта

Изменено в Python 3.6: подклассы, которые не переопределяют, больше не могут использовать форму с одним аргументом для получения типа объекта.

Так же смотрите раздел «Определение метаклассов metaclass в Python».

Scope and Lifetime of variables

Scope of a variable is the portion of a program where the variable is recognized. Parameters and variables defined inside a function are not visible from outside the function. Hence, they have a local scope.

The lifetime of a variable is the period throughout which the variable exits in the memory. The lifetime of variables inside a function is as long as the function executes.

They are destroyed once we return from the function. Hence, a function does not remember the value of a variable from its previous calls.

Here is an example to illustrate the scope of a variable inside a function.

Output

Value inside function: 10
Value outside function: 20

Here, we can see that the value of x is 20 initially. Even though the function changed the value of x to 10, it did not affect the value outside the function.

This is because the variable x inside the function is different (local to the function) from the one outside. Although they have the same names, they are two different variables with different scopes.

On the other hand, variables outside of the function are visible from inside. They have a global scope.

We can read these values from inside the function but cannot change (write) them. In order to modify the value of variables outside the function, they must be declared as global variables using the keyword .

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)

Функциональный стиль в Python

В функциональном программировании вычисления выполняются путем объединения функций, которые принимают аргументы и возвращают конкретное значение (или значения). Эти функции не изменяют свои входные аргументы и не изменяют состояние программы. Они просто предоставляют результат данного вычисления. Такие функции обычно называются чистыми функциями (pure functions).

Теоретически программы, построенные с использованием функционального стиля, проще:

• Разрабатывать, потому что вы можете кодировать и использовать каждую функцию изолированно
• Отлаживать и тестировать, потому что вы можете тестировать и отлаживать отдельные функции, не глядя на остальную часть программы
• Понимать, потому что вам не нужно иметь дело с изменениями состояния на протяжении всей программы

Функциональное программирование обычно использует списки, массивы и другие итерационные объекты для представления данных вместе с набором функций, которые работают с этими данными и преобразовывают их. Когда дело доходит до обработки данных в функциональном стиле, обычно используются как минимум три метода:

1. Сопоставление (Mapping) заключается в применении функции преобразования к итерируемому объекту для создания нового объекта. Элементы в новой итерации создаются путем вызова функции преобразования для каждого элемента в исходной итерации.
2. Фильтрация (Filtering) состоит из применения предиката или булевозначной функции (predicate or Boolean-valued function) к итерируемому объекту для создания нового итерируемого объекта. Элементы в новой итерации создаются путем фильтрации любых элементов в исходной итерации, которые заставляют функцию предиката возвращать false.
3. Сокращение (Reducing) состоит из применения функции reduce к итерируемому объекту для получения единственного накопленного значения.

По словам Гвидо ван Россума, на Python в большей степени влияют императивные языки программирования, чем функциональные языки:

Однако еще в 1993 году сообщество Python требовало некоторых функций функционального программирования. Они просили:

• Анонимные функции
• Функцию 
• Функцию  
• Функцию  

Эти функциональные возможности были добавлены в язык благодаря участию многих членов сообщества. В настоящее время  ,  и  являются фундаментальными компонентами стиля функционального программирования в Python.

В этом руководстве мы рассмотрим одну из этих функциональных возможностей — встроенную карту функций map(). Вы также узнаете, как использовать составные части списковых включений (comprehensions) и выражения генератора (generator expressions), чтобы получить ту же функциональность, что и map(), в питоническом и удобочитаемом виде.