在任何编程语言中,函数的应用主要出于以下两种情况:
1.代码块重复,这时候必须考虑用到函数,降低程序的冗余度
2.代码块复杂,这时候可以考虑用到函数,增强程序的可读性
当流程足够繁杂时,就要考虑函数,及如何将函数组合在一起。在Python中做函数设计,主要考虑到函数大小、聚合性、耦合性三个方面,这三者应该归结于规划与设计的范畴。高内聚、低耦合则是任何语言函数设计的总体原则。
1.如何将任务分解成更有针对性的函数从而导致了聚合性
2.如何设计函数间的通信则又涉及到耦合性
3.如何设计函数的大小用以加强其聚合性及降低其耦合性
【聚合】
每个函数只做一件事
完美的程序设计,每个函数应该而且只需做一件事。
比如说:把大象放进冰箱分三步:把门打开、把大象放进去、把门关上。
这样就应该写三个函数而不是一个函数拿所有的事全做了。这样结构清晰,层次分明,也好理解!
【大小】
保持简单、保持简短
Python即是面向过程的语言,也是面向对象的语言,但更多的是充当脚本语言的角色。
同样的功能,使用Python来实现其代码长度也许是C/C++/Java等语言的1/3. 几百行代码就能实现不小的功能!
如果项目中设计的一个函数需要翻页才能看完的话,就要考虑将函数拆分了。
在Python自带的200多个模块中,很少看到某个函数有两、三页的。
Python代码以简单明了著称,一个过长或者有着深层嵌套的函数往往成为设计缺陷的征兆。
【耦合】
输入使用参数、输出使用return语句
这样做可以让函数独立于它外部的东西。参数和return语句就是隔离外部依赖的最好的办法。
慎用全局变量
第一重考虑: 全局变量通常是一种蹩脚的函数间的进行通信的方式。
它会引发依赖关系和计时的问题,从而会导致程序调试和修改的困难。
第二重考虑: 从代码及性能优化来考虑,本地变量远比全局变量快。
根据Python对变量的搜索的先后顺序: 本地函数变量==》上层函数变量==》全局变量==》内置变量
从上面可以看出,本地变量优先被搜索,一旦找到,就此停下。下面专门对其做了测试,测试结果如下:
import profile A = 5 def param_test(): B = 5 res = 0 for i in range(100000000): res = B + i return res if __name__=='__main__': profile.run('param_test()') >>> ===================================== RESTART ===================================== >>> 5 function calls in 37.012 seconds #全局变量测试结果:37 秒 Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 19.586 19.586 19.586 19.586 :0(range) 1 1.358 1.358 1.358 1.358 :0(setprofile) 1 0.004 0.004 35.448 35.448 <string>:1(<module>) 1 15.857 15.857 35.443 35.443 Learn.py:5(param_test) 1 0.206 0.206 37.012 37.012 profile:0(param_test()) 0 0.000 0.000 profile:0(profiler) >>> ===================================== RESTART ===================================== >>> 5 function calls in 11.504 seconds #局部变量测试结果: 11 秒 Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 3.135 3.135 3.135 3.135 :0(range) 1 0.006 0.006 0.006 0.006 :0(setprofile) 1 0.000 0.000 11.497 11.497 <string>:1(<module>) 1 8.362 8.362 11.497 11.497 Learn.py:5(param_test) 1 0.000 0.000 11.504 11.504 profile:0(param_test()) 0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
避免改变可变类型参数
Python数据类型比如说列表、字典属于可变对象。在作为参数传递给函数时,有时会像全局变量一样被修改。
这样做的坏处是:增强了函数之间的耦合性,从而导致函数过于特殊和不友好。维护起来也困难。
这个时候就要考虑使用切片S[:]和copy模块中的copy()函数和deepcopy()函数来做个拷贝,避免修改可变对象
具体参考这篇文章: Python中的深浅拷贝详解
避免直接改变另一个模块中的变量
比如说在b.py文件中导入a模块,a中有变量PI = 3.14, 但b.py想将其修改为:PI = 3.14159, 在这里你就搞不清楚变量PI原先的值到底是多少。碰到这种情况,可以考虑用易懂的函数名来实现:
#模块a.py PI = 3.14 def setPi(new): PI = new return PI
这样既有自己想要的PI的值,又没有改变a模块中PI的值
import a PI = a.setPi(3.14159) print PI;a.PI

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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