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5.2.4 函数、生成器和类
还是从几个例子看起：
def say_hello():
print('Hello!')
def greetings(x='Good morning!'):
print(x)
say_hello() # Hello!
greetings() # Good morning!
greetings("What's up!") # What's up!
a = greetings() # 返回值是None
def create_a_list(x, y=2, z=3): # 默认参数项必须放后面
return [x, y, z]
b = create_a_list(1) # [1, 2, 3]
c = create_a_list(3, 3) # [3, 2, 3]
d = create_a_list(6, 7, 8) # [6, 7, 8]
def traverse_args(*args):
for arg in args:
print(arg)
traverse_args(1, 2, 3) # 依次打印1, 2, 3
traverse_args('A', 'B', 'C', 'D') # 依次打印A, B, C, D
def traverse_kargs(**kwargs):
for k, v in kwargs.items():
print(k, v)
traverse_kargs(x=3, y=4, z=5) # 依次打印('x', 3), ('y', 4), ('z', 5)
traverse_kargs(fighter1='Fedor', fighter2='Randleman')
def foo(x, y, *args, **kwargs):
print(x, y)
print(args)
print(kwargs)
# 第一个pring输出(1, 2)
# 第二个print输出(3, 4, 5)
# 第三个print输出{'a': 3, 'b': 'bar'}
foo(1, 2, 3, 4, 5, a=6, b='bar')
其实和很多语言差不多，括号里面定义参数，参数可以有默认值，且默认值不能在无默认值参数之前。Python中的返回值用return定义，如果没有定义返回值，默认返回值是None。参数的定义可以非常灵活，可以有定义好的固定参数，也可以有可变长的参数(args: arguments)和关键字参数(kargs: keyword arguments)。如果要把这些参数都混用，则固定参数在最前，关键字参数在最后。
Python中万物皆对象，所以一些情况下函数也可以当成一个变量似的使用。比如前面小节中提到的用字典代替switch-case的用法，有的时候我们要执行的不是通过条件判断得到对应的变量，而是执行某个动作，比如有个小机器人在坐标(0, 0)处，我们用不同的动作控制小机器人移动：
moves = ['up', 'left', 'down', 'right']
coord = [0, 0]
for move in moves:
if move == 'up': # 向上，纵坐标+1
coord[1] += 1
elif move == 'down': # 向下，纵坐标-1
coord[1] -= 1
elif move == 'left': # 向左，横坐标-1
coord[0] -= 1
elif move == 'right': # 向右，横坐标+1
coord[0] += 1
else:
pass
print(coord) # 打印当前位置坐标
不同条件下对应的是对坐标这个列表中的值的操作，单纯的从字典取值就办不到了，所以就把函数作为字典的值，然后用这个得到的值执行相应动作：
moves = ['up', 'left', 'down', 'right']
def move_up(x): # 定义向上的操作
x[1] += 1
def move_down(x): # 定义向下的操作
x[1] -= 1
def move_left(x): # 定义向左的操作
x[0] -= 1
def move_right(x): # 定义向右的操作
x[0] += 1
# 动作和执行的函数关联起来，函数作为键对应的值
actions = {
'up': move_up,
'down': move_down,
'left': move_left,
'right': move_right
}
coord = [0, 0]
for move in moves:
actions[move](coord)
print(coord)
把函数作为值取到后，直接加一括号就能使了，这样做之后起码在循环部分看上去很简洁。有点C里边函数指针的意思，只不过更简单。其实这种用法在之前讲排序的时候我们已经见过了，就是operator中的itemgetter。itemgetter(1)得到的是一个可调用对象(callable object)，和返回下标为1的元素的函数用起来是一样的：
def get_val_at_pos_1(x):
return x[1]
heros = [
('Superman', 99),
('Batman', 100),
('Joker', 85)
]
sorted_pairs0 = sorted(heros, key=get_val_at_pos_1)
sorted_pairs1 = sorted(heros, key=lambda x: x[1])
print(sorted_pairs0)
print(sorted_pairs1)
在这个例子中我们用到了一种特殊的函数：lambda表达式。Lambda表达式在Python中是一种匿名函数，lambda关键字后面跟输入参数，然后冒号后面是返回值（的表达式），比如上边例子中就是一个取下标1元素的函数。当然，还是那句话，万物皆对象，给lambda表达式取名字也是一点问题没有的：
some_ops = lambda x, y: x + y + x*y + x**y
some_ops(2, 3) # 2 + 3 + 2*3 + 2^3 = 19
生成器（Generator）
生成器是迭代器的一种，形式上看和函数很像，只是把return换成了yield，在每次调用的时候，都会执行到yield并返回值，同时将当前状态保存，等待下次执行到yield再继续：
# 从10倒数到0
def countdown(x):
while x >= 0:
yield x
x -= 1
for i in countdown(10):
print(i)
# 打印小于100的斐波那契数
def fibonacci(n):
a = 0
b = 1
while b < n:
yield b
a, b = b, a + b
for x in fibonacci(100):
print(x)
生成器和所有可迭代结构一样，可以通过next()函数返回下一个值，如果迭代结束了则抛出StopIteration异常：
a = fibonacci(3)
print(next(a)) # 1
print(next(a)) # 1
print(next(a)) # 2
print(next(a)) # 抛出StopIteration异常
Python3.3以上可以允许yield和return同时使用，return的是异常的说明信息：
# Python3.3以上可以return返回异常的说明
def another_fibonacci(n):
a = 0
b = 1
while b < n:
yield b
a, b = b, a + b
return "No more ..."
a = another_fibonacci(3)
print(next(a)) # 1
print(next(a)) # 1
print(next(a)) # 2
print(next(a)) # 抛出StopIteration异常并打印No more消息
类（Class）
Python中的类的概念和其他语言相比没什么不同，比较特殊的是protected和private在Python中是没有明确限制的，一个惯例是用单下划线开头的表示protected，用双下划线开头的表示private：
class A:
"""Class A"""
def __init__(self, x, y, name):
self.x = x
self.y = y
self._name = name
def introduce(self):
print(self._name)
def greeting(self):
print("What's up!")
def __l2norm(self):
return self.x**2 + self.y**2
def cal_l2norm(self):
return self.__l2norm()
a = A(11, 11, 'Leonardo')
print(A.__doc__) # "Class A"
a.introduce() # "Leonardo"
a.greeting() # "What's up!"
print(a._name) # 可以正常访问
print(a.cal_l2norm()) # 输出11*11+11*11=242
print(a._A__l2norm()) # 仍然可以访问，只是名字不一样
print(a.__l2norm()) # 报错: 'A' object has no attribute '__l2norm'
类的初始化使用的是__init__(self,)，所有成员变量都是self的，所以以self.开头。可以看到，单下划线开头的变量是可以直接访问的，而双下划线开头的变量则触发了Python中一种叫做name mangling的机制，其实就是名字变了下，仍然可以通过前边加上“_类名”的方式访问。也就是说Python中变量的访问权限都是靠自觉的。类定义中紧跟着类名字下一行的字符串叫做docstring，可以写一些用于描述类的介绍，如果有定义则通过“类名.__doc__”访问。这种前后都加双下划线访问的是特殊的变量/方法，除了__doc__和__init__还有很多，这里就不展开讲了。
Python中的继承也非常简单，最基本的继承方式就是定义类的时候把父类往括号里一放就行了：
class B(A):
"""Class B inheritenced from A"""
def greeting(self):
print("How's going!")
b = B(12, 12, 'Flaubert')
b.introduce() # Flaubert
b.greeting() # How's going!
print(b._name()) # Flaubert
print(b._A__l2norm()) # “私有”方法，必须通过_A__l2norm访问
5.2.5 map, reduce和filter
map可以用于对可遍历结构的每个元素执行同样的操作，批量操作：
map(lambda x: x**2, [1, 2, 3, 4]) # [1, 4, 9, 16]
map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [5, 6, 7]) # [6, 8, 10]
reduce则是对可遍历结构的元素按顺序进行两个输入参数的操作，并且每次的结果保存作为下次操作的第一个输入参数，还没有遍历的元素作为第二个输入参数。这样的结果就是把一串可遍历的值，减少（reduce）成一个对象：
reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4]) # ((1+2)+3)+4=10
filter顾名思义，根据条件对可遍历结构进行筛选：
filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 筛选奇数，[1, 3, 5]
需要注意的是，对于filter和map，在Python2中返回结果是列表，Python3中是生成器。
5.2.6 列表生成（list comprehension）
列表生成是Python2.0中加入的一种语法，可以非常方便地用来生成列表和迭代器，比如上节中map的两个例子和filter的一个例子可以用列表生成重写为：
[x**2 for x in [1, 2, 3, 4]] # [1, 4, 9 16]
[sum(x) for x in zip([1, 2, 3], [5, 6, 7])] # [6, 8, 10]
[x for x in [1, 2, 3, 4, 5] if x % 2] # [1, 3, 5]
zip()函数可以把多个列表关联起来，这个例子中，通过zip()可以按顺序同时输出两个列表对应位置的元素对。如果要生成迭代器只需要把方括号换成括号，生成字典也非常容易：
iter_odd = (x for x in [1, 2, 3, 4, 5] if x % 2)
print(type(iter_odd)) # <type 'generator'>
square_dict = {x: x**2 for x in range(5)} # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
至于列表生成和map/filter应该优先用哪种，这个问题很难回答，不过Python创始人Guido似乎不喜欢map/filter/reduce，他曾在表示过一些从函数式编程里拿来的特性是个错误。