Pythonの関数を詳しく解説

Python の関数は、名前付き関数であろうと匿名関数であろうと、ステートメントと式のコレクションです。 Python では、関数はファーストクラスのオブジェクトです。つまり、関数の使用方法に制限はありません。 Python 関数は、文字列や数値など、Python の他の値と同様に使用されます。 Python関数にはいくつかのプロパティがあります。これは、次のコードに示すように、Pythonビルトイン関数dirを使用することで表示できます。

Python

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def

その中で、いくつかの重要な関数属性には次のものがあります:

1. __doc__ は、指定された関数のドキュメント文字列を返します。

Python

square ( x ) : return

x ** 2> >> スクエア <関数スクエアで0x031AA230> &g t;>> dir ( スクエア ) ['__call__','__class__','__closure__', '__code__' 、 '__デフォルト__' 、 '__delattr__'、 '__dict__'、 '__doc__'、 '__format__' 、 '__get__' 、 '__getattribute__'、 '__globals__'、 '__hash__'、 '__init __'、 '__module__' 、 '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__' 、 '__repr__' 、 '__setattr__'、 '__sizeof__'、 '__str__'、 '__subclasshook__' 、 'func_closure' 、 'func_code'、 'func_defaults'、 'func_dict'、 'func_doc' 、 'func_globals' 、 'func_name'] >>>

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defスクエア(x):

"""の平方根を返す指定された番号""

スクエア

.__doc_ _「指定された数の二乗を返す」

2. __name__ は関数名を返します。

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defスクエア(x):

"""の平方根を返す指定された番号""

スクエア

.機能 _名前の広場

3. __module__ は、関数が定義されているモジュールの名前を返します。

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defスクエア(x):

"""の平方根を返す指定された番号""

スクエア

.__module_ _'__main__'

4. func_defaults はデフォルトのパラメータ値を含むタプルを返します。デフォルトのパラメータについては後で説明します。

5. func_globals は、関数のグローバル変数を含む辞書参照を返します。

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defスクエア(x):

"""の平方根を返す指定された番号""

スクエア

.機能 _グローバル{'__builtins__':

<

モジュール '__builtin__' ( 建てました

-

in) > <関数square at 0x10f099c08>, '__doc__' : なし、 '__package__ ':なし}

6. func_dict は、任意の関数属性をサポートする名前空間を返します。

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defスクエア(x):

"""の平方根を返す指定された番号""

スクエア

.機能 _dict{}

7. func_closure はセル本体のタプルを返します。セル本体には関数の自由変数のバインドが含まれています。クロージャについては後で説明します。

関数は引数として他の関数に渡すことができます。他の関数を引数として受け取るこれらの関数は、高階関数と呼ばれることが多く、関数型プログラミングの非常に重要な部分を形成します。高階関数の良い例は、map 関数です。この関数は、関数と反復子を引数として受け取り、その関数を反復子の各項目に適用して、新しいリストを返します。これを次の例で示します。ここでは、前に定義した square 関数と数値反復子が map 関数に渡されます。

Python

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>0))[0,1, 4

、

9 、 16 、 25、 36、 49、 64、81]

さらに、関数は他の関数コード ブロック内で定義することもでき、他の関数呼び出しから返すこともできます。

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def アウター():

outer_var = "アウター変数

outer_var return inner

上記の例では、outer関数の中にinner関数を定義しており、outer関数が実行されるとinner関数が返されます。さらに、他の Python オブジェクトと同様に、以下に示すように関数を変数に割り当てることもできます。

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def

outer

(

)

:

outer_var

=

"変数「 def 」 インナー (

): インナー

>>>

機能 = アウター(

)

>>> func

< function inner at

0x031AA270

>>

上記の例では、外側の関数が呼び出されると、関数が返され、返された関数が変数 func に代入されます。最後に、返された関数と同じように変数を呼び出すことができます。

Python

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>>>

機能

(

)

'外部変数'関数定義

キーワード def は、ユーザー定義関数を作成するために使用されます。関数定義は、いくつかの実行可能なステートメントです。

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def

スクエア

(

x

)

:

x

*

*

2

上記の square 関数では、関数を含むモジュールが Python インタプリタにロードされるとき、または関数が Python REPL で定義されている場合、関数定義ステートメント def square(x) が実行されます。ただし、これは、変更可能なデータ構造を値として持つデフォルト パラメーターにいくつかの影響を及ぼします。これについては後で説明します。関数定義を実行すると、関数名が現在のローカル名前空間にバインドされます (名前空間は名前から値へのマッピングとみなすことができ、このマッピングはネストすることもできます。名前空間とスコープについては、別のチュートリアルで詳しく説明します。紹介)関数オブジェクトに変換します。これは、関数内の実行可能コードのラッパーです。この関数オブジェクトには、関数が呼び出されたときに使用されたグローバル名前空間を参照する、現在のグローバル名前空間への参照が含まれています。さらに、関数定義は関数本体を実行せず、関数が呼び出されたときにのみ実行されます。

関数呼び出しパラメータ

通常のパラメータに加えて、Python 関数は可変数のパラメータもサポートしています。これらのパラメータは、主に以下の 3 つのカテゴリに分類されます:

1. デフォルトのパラメータ値: これにより、ユーザーは関数のパラメータのいくつかのデフォルト値を定義できます。この場合、関数はより少ない引数で呼び出すことができます。関数の呼び出し時に指定されなかった引数については、Python はこれらの引数値としてデフォルトで指定された値を使用します。次の例は、この使用法を示しています。

Python

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def

show_args(

arg

,

) def_arg= def_arg2

1

,

=

2): format( arg, def_arg, def_arg2)

上記の関数例の定義には、通常の位置パラメータ arg と 2 つのデフォルト パラメータ def_arg と def_arg2 が含まれています。この関数は、次のいずれかの方法で呼び出すことができます:

(1) デフォルト以外の位置パラメータ値のみを指定します。この例では、デフォルトのパラメータはデフォルト値をとります:

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def show_ ar gs(arg,def_arg =1, def_arg2=2):

"arg={}, g={}、def_arg2={ }" .format(arg, def_arg, def_arg2)

>>>

show_args (「静けさ」)

'arg=静けさ, def_arg=1, def_arg2=2'

(2) デフォルト以外の位置パラメータを含むいくつかのデフォルトパラメータ値を、指定された値でオーバーライドします:

Python

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def

show_args

(

arg

,

def_arg

=

1

, def_arg2=2) : return " arg={}, def_arg={}, def_arg2={}".format(arg,

def_arg, def_arg2 ) >>> show_args(「静けさ」、 「ヒューストンへ」

)

' arg=平穏、def_arg=ヒューストン行き、def_arg2=2'

(3) は、デフォルトのパラメータ値をオーバーライドするために使用できるすべてのパラメータの値を提供します。

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def=

show_args

(

arg

,

def_arg

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, def_arg2=2) : 戻る "arg={ }, def_arg={}, def_arg2={}".format(arg,

def_arg, def_ar g2 ) >> ") 'arg=平穏、def_arg=ヒューストンへ、def_arg2=鷲が上陸しました'

変更可能なデフォルトのデータ構造をデフォルトのパラメータとして使用する場合は、特別な注意が必要です。関数定義は 1 回だけ実行されるため、これらの可変データ構造 (参照値) は関数定義時に 1 回だけ作成されます。これは、次の例に示すように、すべての関数呼び出しに同じ変更可能なデータ構造が使用されることを意味します。

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def

show_args_using_mutable_defaults

（

arg

、

def_arg

=

[

]

）

return

"arg={}, def_arg={}".format( arg, def_arg )

>>>

show_args_using_mutable_defaults("test" )

"arg=test, def_arg=[' Hello World']"

>>> show_args_using_mutable_defaults("テスト 2") "arg=テスト 2, def_arg=ワールド'、'ハローワールド']"

各関数呼び出しで、「Hello World」が def_arg リストに追加され、関数を 2 回呼び出すと、デフォルトの引数に 2 つの「Hello World」文字列が含まれます。これは、可変個のデフォルト パラメーターをデフォルト値として使用するときに注意することが重要です。この理由は、Python データ モデルについて説明するときに明らかになります。

2. キーワードパラメータ: 「kwarg=value」の形式でキーワードパラメータを使用すると、関数を呼び出すこともできます。このうち kwarg は関数定義で使用されるパラメータ名を指します。例として、デフォルトおよびデフォルト以外のパラメーターを使用して以下に定義された関数を取り上げます。

パイソン

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def

show_args

(

arg

,

def_arg

=

1

)

:

return "arg={}, def_arg={}", def_arg )

キーワード引数を使用した関数の呼び出しを示すために、次のいずれかの方法で次の関数を呼び出すことができます。

Python

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show_ar gs

(

arg

=

"テスト", =

def_arg

3 )

Python

1

show_args

(

テスト

)

Python

1	show_args(arg="テスト")

Python

1	show_args(「テスト」 、 3)

関数呼び出しでは、キーワード引数をキーワード以外の引数の前に置くことはできないため、次の呼び出しは失敗します。

Python

1

show_ar gs

(

def_arg

=

4)

関数はパラメーターに重複した値を提供できないため、次の呼び出しメソッドは不正です:

Python

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show_ar gs

(

「テスト」

,

arg)

=

「テスト」

上記の例では、パラメータ arg は位置パラメータであるため、値「test」が割り当てられます。また、それをキーワード arg に再度代入しようとすることは、複数の代入を試行することを意味し、これは違法です。

渡されるすべてのキーワード パラメータは関数で受け入れられるパラメータと一致する必要があり、オプション以外のパラメータを含むキーワードの順序は重要ではないため、パラメータの順序を逆にした次の記述は正当です:

Python

3. 任意のパラメータリスト: Python は、タプルの形式で渡される任意の数のパラメータを受け入れることができる関数の定義もサポートしています。 Python チュートリアルの例は次のとおりです。

Python

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1	show_args ( def_arg="テスト", arg="テスト")

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def

write_multiple_items

(file,separator,*args ): ファイル .

write(separator.join(args))

通常のパラメータの後には、任意の数のパラメータを指定する必要があります。この例では、パラメータ ファイルとセパレータの後に任意の数のパラメータが存在します。上記で定義した関数を呼び出す例を次に示します。

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f

=

open

(

)

「テスト .txt」、

「wb」

)

write_multiple_items

(f, " ", "one", 「二つ」、

「3つ」、「4つ」、「5つ」)

上記のパラメーター 1、2、3、4、5 は一緒にバンドルされてタプルを形成し、パラメーター args を通じてアクセスできます。

関数パラメータを展開する

場合によっては、関数呼び出しのパラメータがタプル、リスト、または辞書の形式で存在することがあります。これらのパラメーターは、「*」または「**」演算子を使用して呼び出すために関数内で解凍できます。次の関数を例に挙げます。この関数は 2 つの位置パラメータを受け取り、2 つのパラメータの値を出力します。

Python

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defprint_args(a,b) : 印刷 a print b

関数に指定されたパラメータ値がリスト形式の場合、次のようにこれらの値を関数に直接解凍できます:

Python

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> > >>> print_args (*args)12

同様に、キーワードがある場合、以下に示すように、辞書を使用して kwarg から value へのマッピング関係を保存し、「**」演算子を使用してキーワード パラメーターを関数に展開できます。

Python

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>>> defパー腐った(電圧, 状態='a 硬い', 行動='ブーム'): 「 -- このオウムはそんなことしないだろう」 、 アクション、 電圧、 「電圧がかかります 」!」 >>> , 「状態」 : 「終焉した」, 「アクション」: 「ブーム」 }>>オウム(**d)>>> この オウム 4ボルトを通したら VOOM それ. E's 出血' 破滅 関数を定義するには「*」と「**」を使用してください関数を定義するときに、関数の数がわからない場合があります前のパラメータ。これにより、次のような符号付き関数定義が生成されます。 Python 1

show_args

(

arg

,

*

args

、

*

*

kwargs

)

「*args」パラメータは不明な位置パラメータのシーケンス長を表し、「**kwargs」はキーワードと値のマッピング関係を含む辞書を表します。これには、キーワードと値のマッピングをいくつでも含めることができ、関数定義「*args」は「**kwargs」の前になければなりません。以下のコードは、この状況を示しています。

Python

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12 13*

通常のパラメータは関数に指定する必要がありますが、以下に示すように、「*args」と「**kwargs」はオプションです。

2

>>>

show_args

(

「ねえ」

,

*

引数

、

**

クワーグス

)

14 15 16 17 18 def show_args ( arg , args , *

kwargs ）：printarginargs： key、 value in kwar gs: ,価値 >>> args = [1, 2, 3、4 ] >>> kwargs = dict(名前= 「テスト」、 年齢=24,年=2014) >>>s how_args(「ねえ」, *args, **kwargs) ねえ 1 2 3 4 年齢 24 名前テスト 年2014

ねえ

関数呼び出しでは、通常のパラメーターは通常の方法で提供されますが、オプションのパラメーターは関数呼び出し内でアンパックの形式で到達できます。

匿名関数

Python は、lambda キーワードを使用して作成される匿名関数もサポートしています。 Python のラムダ式の形式は次のとおりです。

Python

1

lambda_expr

::=

"ラムダ"

[パラメータリスト

]

:

表現

ラムダ式は評価された関数オブジェクトを返し、名前付き関数と同じプロパティを持ちます。 Python では、ラムダ式は通常、次のような非常に単純な関数にのみ使用されます。

パイソン

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>>>

スクエア

=

ラムダ

x

:

x

* *2>>>foriin範囲( 10)

: スクエア(i)014

9 1625

36

49

64

81

>>>

上記のラムダ式は、以下の名前付き関数と同じことを行います。

Python

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def

square

(

x)戻る

:

x**2

ネストされた関数とクロージャ

関数内で関数を定義すると、以下に示すようにネストされた関数が作成されます。

Python

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`

`

`

python

def

outer

(

)

: outer_var

= " 外部変数" ️ outer_var `

`

`

このタイプの関数定義では、関数 inner は関数 external の内部でのみ有効であるため、内部関数を返す (外部スコープに移動する) 必要がある場合、または別の関数に渡す必要がある場合は、通常、ネストされた関数が使用されます。便利。上記の入れ子関数では、外側の関数が呼び出されるたびに新しい入れ子関数のインスタンスが作成されます。これは、内側の関数定義は外側の関数が実行されるたびに実行され、その関数本体は実行されないためです。

ネストされた関数は、それが作成された環境にアクセスできます。これは、Python の関数定義セマンティクスの直接の結果です。 1 つの結果として、外側の関数で定義された変数は、外側の関数の実行が完了した後でも内側の関数で参照できるようになります。

Python

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def アウター(): outer_var = "外部変数" def inner (): outer_var 戻る インナー >>> x = アウター() >> ;> x > 内部的にネストされた関数が外部関数の変数を参照するとき、ネストされた関数は参照変数に対して閉じられていると言います。以下に示すように、関数オブジェクトの特別な属性「__closure__」を使用して、この囲まれた変数にアクセスできます。 Python

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>>>

cl

=

x

.

__closure__

>>>

cl

(

<

セル

at

0x029E4470

:

str

オブジェクト at 0x02A0FD90 > 、)

>>> cl[

0].cell_contents'外部変数'

Python のクロージャは奇妙な動作をします。 Python 2.x 以前では、不変型 (文字列や数値など) を指す変数をクロージャ内でバウンスすることはできません。次の例はこれを示しています。

Python

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12130

かなり信頼性の低い解決策は、次のように可変型を使用してクロージャをキャプチャすることです。

Python

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def カウンター ( ) : カウント =

defc() : カウント 戻る c >> c() トレースバック (最も 最近の通話最後の ): ファイル ""、 line 1、 in <モジュール> ファイル "", line 4, in c UnboundLocalError: ローカル 変数 'count' 代入前に参照されました

9 : 0

カウント = [ 0 ] def カウント [

] += 1 戻る c>>c= カウンター ()>>>c ( )1 >>>c() 2 >() 3

Python 3 では、以下に示すクロージャ スコープの問題を解決するために「nonlocal」キーワードが導入されました。このチュートリアルの名前空間セクションでは、これらの癖について詳しく説明します。

Python

1def

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カウンター():

カウント

= 0

非ローカル

カウント 1

クロージャーは状態を維持するために使用できます (クラスとは異なります)。簡単な場合には、クラスよりも簡潔で読みやすいソリューションを提供することもできます。この点を説明するために tech_pro のロギングの例を使用します。クラスベースのオブジェクト指向のアイデアを使用し、さまざまなレベルでログを出力できる非常に単純なログ API を想定します。

Python

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自分,

レベル ) : 自分 . _レベル =

レベル def__call__ (自分,メッセージ): _level、 メッセージ)) log_info = ログ (「情報」) log_warning = Log(「警告」) log_error = ログ(「エラー」)

次のようにクロージャを使用して同じ機能を実装することもできます。

Python

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def

def make_log ( レベル ) :

_(メッセージ) : 印刷 (" {}: {}".形式(レベル,メッセージ ) ) 戻る _ log_info = make_log ( "情報")log_警告 = make_log( "警告") log_error = make_log("エラー") どちらのバージョンも同じ機能を実装していますが、クロージャベースのバージョンの方がすっきりしていて読みやすいです。クロージャは、「関数修飾子」と呼ばれる主要な Python 関数の 1 つでも非常に重要な役割を果たします。これは非常に広く使用されている機能であり、次のチュートリアルで説明します。