翻译:《实用的Python编程》03_02_More_functions
作者:互联网
3.2 深入函数
尽管函数在早先时候介绍了,但有关函数在更深层次上是如何工作的细节却很少提供。本节旨在填补这些空白,并讨论函数调用约定,作用域规则等问题。
调用函数
考虑以下函数:
def read_prices(filename, debug):...
可以使用位置参数调用该函数:
prices = read_prices('prices.csv', True)
或者,可以使用关键字参数调用该函数:
prices = read_prices(filename='prices.csv', debug=True)
默认参数
有时候,你希望参数是可选的,如果是这样,请在函数定义中分配一个默认值。
def read_prices(filename, debug=False):...
如果分配了默认值,则参数在函数调用中是可选的。
d = read_prices('prices.csv')e = read_prices('prices.dat', True)
注意:带有默认值的参数(译注:即关键字参数)必须出现在参数列表的末尾(所有非可选参数都放在最前面)
首选关键字参数作为可选参数
比较以下两种不同的调用风格:
parse_data(data, False, True) # ?????parse_data(data, ignore_errors=True)parse_data(data, debug=True)parse_data(data, debug=True, ignore_errors=True)
在大部分情况下,关键字参数提高了代码的简洁性——特别是对于用作标志的参数,或者与可选特性相关的参数。
设计最佳实践
始终为函数参数指定简短但有意义的名称。
使用函数的人可能想要使用关键字调用风格。
d = read_prices('prices.csv', debug=True)
Python 开发工具将会在帮助功能或者帮助文档中显示这些名称。
返回值
return 语句返回一个值:
def square(x):return x * x
如果没有给出返回值或者 return 语句缺失,那么返回 None:
def bar(x):statementsreturna = bar(4) # a = None# ORdef foo(x):statements # No `return`b = foo(4) # b = None
多个返回值
函数只能返回一个值。但是,通过将返回值放到元组中,函数可以返回多个值:
def divide(a,b):q = a // b # Quotientr = a % b # Remainderreturn q, r # Return a tuple
用例:
x, y = divide(37,5) # x = 7, y = 2x = divide(37, 5) # x = (7, 2)
变量作用域
程序给变量赋值:
x = value # Global variabledef foo():y = value # Local variable
变量赋值发生在函数的内部和外部。定义在函数外部的变量是“全局的”。定义在函数内部的变量是“局部的”。
局部变量
在函数内部赋值的变量是私有的。
def read_portfolio(filename):portfolio = []for line in open(filename):fields = line.split(',')s = (fields[0], int(fields[1]), float(fields[2]))portfolio.append(s)return portfolio
在此示例中,filename, portfolio, line, fields 和 s 是局部变量。在函数调用之后,这些变量将不会保留或者不可访问。
>>> stocks = read_portfolio('portfolio.csv')>>> fields Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in ? NameError: name 'fields' is not defined>>>
局部变量也不能与其它地方的变量冲突。
全局变量
函数可以自由地访问定义在同一文件中的全局变量值。
name = 'Dave'def greeting():print('Hello', name) # Using `name` global variable
但是,函数不能修改全局变量:
name = 'Dave'def spam(): name = 'Guido'spam()print(name) # prints 'Dave'
切记:函数中的所有赋值都是局部的
修改全局变量
如果必须修改全局变量,请像下面这样声明它:
name = 'Dave'def spam():global name name = 'Guido' # Changes the global name above
全局声明必须在使用之前出现,并且相应的变量必须与该函数处在同一文件中。看上面这个函数,要知道这是一种糟糕的形式。事实上,如果可以的话,尽量避免使用 global 。如果需要一个函数来修改函数外部的某种状态,最好是使用类来代替(稍后详细介绍)。
参数传递
当调用一个函数的时候,参数变量的传递是引用传递。不拷贝值(参见2.7 节)。如果传递了可变数据类型(如列表,字典),它们可以被原地修改。
def foo(items):items.append(42) # Modifies the input objecta = [1, 2, 3]foo(a)print(a) # [1, 2, 3, 42]
关键点:函数不接收输入参数的拷贝。
重新赋值与修改
确保了解修改值与给变量名重新赋值的细微差别。
def foo(items):items.append(42) # Modifies the input objecta = [1, 2, 3]foo(a)print(a) # [1, 2, 3, 42]# VSdef bar(items):items = [4,5,6] # Changes local `items` variable to point to a different objectb = [1, 2, 3]bar(b)print(b) # [1, 2, 3]
提醒:变量赋值永远不会重写内存。名称只是被绑定到了新的值上面
练习
本组练习实现的内容可能是本课程最强大的和最难的。有很多步骤,并且过去练习中的许多概念被一次性整合在一起。虽然最后的题解只有大约 25 行的代码,但要花点时间,确保你理解每一个部分。
report.py 的中心部分主要用于读取 CSV 文件。例如,read_portfolio() 函数读取包含投资组合数据的文件,read_prices() 函数读取包含价格数据的文件。在这两个函数中,有很多底层的“精细的”事以及相似的特性。例如,它们都打开一个文件并使用 csv 模块来处理,并且将各种字段转换为新的类型。
如果真的需要对大量的文件进行解析,可能需要清理其中的一些内容使其更通用。这是我们的目标。
通过打开 Work/fileparse.py 文件开始本练习,该文件是我们将要写代码的地方。
练习 3.3:读取 CSV 文件
首先,让我们仅关注将 CSV 文件读入字典列表的问题。在 fileparse.py 中,定义一个如下所示的函数:
# fileparse.pyimport csvdef parse_csv(filename):''' Parse a CSV file into a list of records '''with open(filename) as f:rows = csv.reader(f)# Read the file headersheaders = next(rows)records = []for row in rows:if not row: # Skip rows with no datacontinuerecord = dict(zip(headers, row))records.append(record)return records
该函数将 CSV 文件读入字典列表中,但是隐藏了打开文件,使用 csv 模块处理,忽略空行等详细信息。
试试看:
提示: python3 -i fileparse.py.
>>> portfolio = parse_csv('Data/portfolio.csv')>>> portfolio[{'price': '32.20', 'name': 'AA', 'shares': '100'}, {'price': '91.10', 'name': 'IBM', 'shares': '50'}, {'price': '83.44', 'name': 'CAT', 'shares': '150'}, {'price': '51.23', 'name': 'MSFT', 'shares': '200'}, {'price': '40.37', 'name': 'GE', 'shares': '95'}, {'price': '65.10', 'name': 'MSFT', 'shares': '50'}, {'price': '70.44', 'name': 'IBM', 'shares': '100'}]>>>
这很好,除了不能使用数据做任何有用的计算之外。因为所有的内容都是用字符串表示。我们将马上解决此问题,先让我们继续在此基础上进行构建。
练习 3.4:构建列选择器
在大部分情况下,你只对 CSV 文件中选定的列感兴趣,而不是所有数据。修改 parse_csv() 函数,以便让用户指定任意的列,如下所示:
>>> # Read all of the data>>> portfolio = parse_csv('Data/portfolio.csv')>>> portfolio[{'price': '32.20', 'name': 'AA', 'shares': '100'}, {'price': '91.10', 'name': 'IBM', 'shares': '50'}, {'price': '83.44', 'name': 'CAT', 'shares': '150'}, {'price': '51.23', 'name': 'MSFT', 'shares': '200'}, {'price': '40.37', 'name': 'GE', 'shares': '95'}, {'price': '65.10', 'name': 'MSFT', 'shares': '50'}, {'price': '70.44', 'name': 'IBM', 'shares': '100'}]>>> # Read only some of the data>>> shares_held = parse_csv('Data/portfolio.csv', select=['name','shares'])>>> shares_held[{'name': 'AA', 'shares': '100'}, {'name': 'IBM', 'shares': '50'}, {'name': 'CAT', 'shares': '150'}, {'name': 'MSFT', 'shares': '200'}, {'name': 'GE', 'shares': '95'}, {'name': 'MSFT', 'shares': '50'}, {'name': 'IBM', 'shares': '100'}]>>>
练习 2.23 中给出了列选择器的示例。
然而,这里有一个方法可以做到这一点:
# fileparse.pyimport csvdef parse_csv(filename, select=None):''' Parse a CSV file into a list of records '''with open(filename) as f:rows = csv.reader(f)# Read the file headersheaders = next(rows)# If a column selector was given, find indices of the specified columns.# Also narrow the set of headers used for resulting dictionariesif select:indices = [headers.index(colname) for colname in select]headers = selectelse:indices = []records = []for row in rows:if not row: # Skip rows with no datacontinue# Filter the row if specific columns were selectedif indices:row = [ row[index] for index in indices ]# Make a dictionaryrecord = dict(zip(headers, row))records.append(record)return records
这部分有一些棘手的问题,最重要的一个可能是列选择到行索引的映射。例如,假设输入文件具有以下标题:
>>> headers = ['name', 'date', 'time', 'shares', 'price']>>>
现在,假设选定的列如下:
>>> select = ['name', 'shares']>>>
为了执行正确的选择,必须将选择的列名映射到文件中的列索引。这就是该步骤正在执行的操作:
>>> indices = [headers.index(colname) for colname in select ]>>> indices[0, 3]>>>
换句话说,名称(“name” )是第 0 列,股份数目(“shares” )是第 3 列。
当从文件读取数据行的时候,使用索引对其进行过滤:
>>> row = ['AA', '6/11/2007', '9:50am', '100', '32.20' ]>>> row = [ row[index] for index in indices ]>>> row['AA', '100']>>>
练习 3.5:执行类型转换
修改 parse_csv() 函数,以便可以选择将类型转换应用到返回数据上。例如:
>>> portfolio = parse_csv('Data/portfolio.csv', types=[str, int, float])>>> portfolio[{'price': 32.2, 'name': 'AA', 'shares': 100}, {'price': 91.1, 'name': 'IBM', 'shares': 50}, {'price': 83.44, 'name': 'CAT', 'shares': 150}, {'price': 51.23, 'name': 'MSFT', 'shares': 200}, {'price': 40.37, 'name': 'GE', 'shares': 95}, {'price': 65.1, 'name': 'MSFT', 'shares': 50}, {'price': 70.44, 'name': 'IBM', 'shares': 100}]>>> shares_held = parse_csv('Data/portfolio.csv', select=['name', 'shares'], types=[str, int])>>> shares_held[{'name': 'AA', 'shares': 100}, {'name': 'IBM', 'shares': 50}, {'name': 'CAT', 'shares': 150}, {'name': 'MSFT', 'shares': 200}, {'name': 'GE', 'shares': 95}, {'name': 'MSFT', 'shares': 50}, {'name': 'IBM', 'shares': 100}]>>>
在 练习 2.24 中已经对此进行了探索。需要将下列代码片段插入到题解中:
...if types:row = [func(val) for func, val in zip(types, row) ]...
练习 3.6:处理无标题的数据
某些 CSV 文件不包含任何的标题信息。例如,prices.csv 文件看起来像下面这样:
"AA",9.22 "AXP",24.85 "BA",44.85 "BAC",11.27 ...
修改 parse_csv() 文件以便通过创建元组列表来处理此类文件。例如:
>>> prices = parse_csv('Data/prices.csv', types=[str,float], has_headers=False)>>> prices[('AA', 9.22), ('AXP', 24.85), ('BA', 44.85), ('BAC', 11.27), ('C', 3.72), ('CAT', 35.46), ('CVX', 66.67), ('DD', 28.47), ('DIS', 24.22), ('GE', 13.48), ('GM', 0.75), ('HD', 23.16), ('HPQ', 34.35), ('IBM', 106.28), ('INTC', 15.72), ('JNJ', 55.16), ('JPM', 36.9), ('KFT', 26.11), ('KO', 49.16), ('MCD', 58.99), ('MMM', 57.1), ('MRK', 27.58), ('MSFT', 20.89), ('PFE', 15.19), ('PG', 51.94), ('T', 24.79), ('UTX', 52.61), ('VZ', 29.26), ('WMT', 49.74), ('XOM', 69.35)]>>>
要执行此更改,需要修改代码以便数据的第一行不被解释为标题行。另外,需要确保不创建字典,因为不再有可用于列名的键。
练习 3.7:选择其它的列分隔符
尽管 CSV 文件非常普遍,但还可能会遇到使用其它列分隔符(如 制表符(tab) 或空格符(space))的文件。例如,如下所示的 Data/portfolio.dat 文件:
name shares price "AA" 100 32.20 "IBM" 50 91.10 "CAT" 150 83.44 "MSFT" 200 51.23 "GE" 95 40.37 "MSFT" 50 65.10 "IBM" 100 70.44
csv.reader() 函数允许像下面这样指定不同的分隔符:
rows = csv.reader(f, delimiter=' ')
修改 parse_csv() 函数以便也允许修改分隔符。
例如:
>>> portfolio = parse_csv('Data/portfolio.dat', types=[str, int, float], delimiter=' ')>>> portfolio[{'price': '32.20', 'name': 'AA', 'shares': '100'}, {'price': '91.10', 'name': 'IBM', 'shares': '50'}, {'price': '83.44', 'name': 'CAT', 'shares': '150'}, {'price': '51.23', 'name': 'MSFT', 'shares': '200'}, {'price': '40.37', 'name': 'GE', 'shares': '95'}, {'price': '65.10', 'name': 'MSFT', 'shares': '50'}, {'price': '70.44', 'name': 'IBM', 'shares': '100'}]>>>
说明
到目前为止,如果你已经完成,那么你创建了一个非常有用的库函数。你可以使用它去解析任意的 CSV 文件,选择感兴趣的列,执行类型转换,而不用对文件或者 csv 模块的内部工作有太多的担心。
标签:02,03,name,Python,price,shares,prices,portfolio,csv 来源: https://blog.51cto.com/u_15137915/2697491