新手上路必學(xué)的Python函數(shù)基礎(chǔ)知識，全在這里了（多段代碼舉例）
大家好，我是老表，這篇文章比較長（近萬字），干貨很多，值得收藏；文末還有贈(zèng)書活動(dòng)（送五本《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》（原書第2版）），祝大家周末愉快。
導(dǎo)讀：函數(shù)是Python中最重要、最基礎(chǔ)的代碼組織和代碼復(fù)用方式。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，如果你需要多次重復(fù)相同或類似的代碼，就非常值得寫一個(gè)可復(fù)用的函數(shù)。通過給一組Python語句一個(gè)函數(shù)名，形成的函數(shù)可以幫助你的代碼更加可讀。
函數(shù)聲明時(shí)使用def關(guān)鍵字，返回時(shí)使用return關(guān)鍵字：
def my_function(x, y, z=1.5):
if z > 1:
return z * (x + y)
else:
return z / (x + y)
有多條返回語句是沒有問題的。如果Python達(dá)到函數(shù)的尾部時(shí)仍然沒有遇到return語句，就會(huì)自動(dòng)返回None。
每個(gè)函數(shù)都可以有位置參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)。關(guān)鍵字參數(shù)最常用于指定默認(rèn)值或可選參數(shù)。在前面的函數(shù)中，x和y是位置參數(shù)，z是關(guān)鍵字參數(shù)。這意味著函數(shù)可以通過以下任意一種方式進(jìn)行調(diào)用：
my_function(5, 6, z=0.7)
my_function(3.14, 7, 3.5)
my_function(10, 20)
函數(shù)參數(shù)的主要限制是關(guān)鍵字參數(shù)必須跟在位置參數(shù)后(如果有的話)。你可以按照任意順序指定關(guān)鍵字參數(shù)；這可以讓你不必強(qiáng)行記住函數(shù)參數(shù)的順序，而只需用參數(shù)名指定。
也可以使用關(guān)鍵字參數(shù)向位置參數(shù)傳參。在前面的例子中，我們也可以這樣寫：
my_function(x=5, y=6, z=7)
my_function(y=6, x=5, z=7)
在部分場景中，這樣做有助于代碼可讀性
01 命名空間、作用域和本地函數(shù)
函數(shù)有兩種連接變量的方式：全局、本地。在Python中另一種更貼切地描述變量作用域的名稱是命名空間。在函數(shù)內(nèi)部，任意變量都是默認(rèn)分配到本地命名空間的。本地命名空間是在函數(shù)被調(diào)用時(shí)生成的，并立即由函數(shù)的參數(shù)填充。當(dāng)函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后，本地命名空間就會(huì)被銷毀(除了一些特殊情況)。考慮以下函數(shù)：
def func():
a = []
for i in range(5):
a.append(i)
當(dāng)func()調(diào)用時(shí)，空的列表會(huì)被創(chuàng)建，五個(gè)元素被添加到列表，之后a會(huì)在函數(shù)退出時(shí)被銷毀。假設(shè)我們像下面這樣聲明a：
a = []
def func():
for i in range(5):
a.append(i)
在函數(shù)外部給變量賦值是可以的，但是那變量必須使用global關(guān)鍵字聲明為全局變量：
In [168]: a = None
In [169]: def bind_a_variable():
.....: global a
.....: a = []
.....: bind_a_variable()
.....:
In [170]: print(a)
[]
我簡單的講下global關(guān)鍵字的用法。通常全局變量用來存儲系統(tǒng)中的某些狀態(tài)。如果你發(fā)現(xiàn)你大量使用了全局變量，可能表明你需要面向?qū)ο缶幊?使用類)
02 返回多個(gè)值
當(dāng)我在使用Java和C++編程后第一次使用Python編程時(shí)，我最喜歡的特性就是使用簡單語法就可以從函數(shù)中返回多個(gè)值。以下是代碼：
def f():
a = 5
b = 6
c = 7
return a, b, c
a, b, c = f()
在數(shù)據(jù)分析和其他科研應(yīng)用，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)經(jīng)常需要返回多個(gè)值。這里實(shí)質(zhì)上是返回了一個(gè)對象，也就是元組，而元組之后又被拆包為多個(gè)結(jié)果變量。在前面的例子中，我們可以用下面的代碼代替：
return_value = f()
在這個(gè)例子中，return_value是一個(gè)3個(gè)元素的元組。像之前那樣一次返回多個(gè)值還有一種潛在的、更有吸引力的實(shí)現(xiàn)：
def f():
a = 5
b = 6
c = 7
return {'a' : a, 'b' : b, 'c' : c}
具體用哪種技術(shù)取決于你需要做什么的事。
03 函數(shù)是對象
由于Python的函數(shù)是對象，很多在其他語言中比較難的構(gòu)造在Python中非常容易實(shí)現(xiàn)。假設(shè)我們正在做數(shù)據(jù)清洗，需要將一些變形應(yīng)用到下列字符串列表中:
In [171]: states = [' Alabama ', 'Georgia!', 'Georgia', 'georgia', 'FlOrIda',
.....: 'south carolina##', 'West virginia?']
任何處理過用戶提交數(shù)據(jù)的人都對這樣的數(shù)據(jù)感到凌亂。為了使這些數(shù)據(jù)整齊、可用于分析，有很多是事情需要去做：去除空格、移除標(biāo)點(diǎn)符號、調(diào)整適當(dāng)?shù)拇笮憽Ｒ环N方式是使用內(nèi)建的字符串方法，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)庫中的正則表達(dá)式模塊re：
import re
def clean_strings(strings):
result = []
for value in strings:
value = value.strip()
value = re.sub('[!#?]', '', value)
value = value.title()
result.append(value)
return result
結(jié)果如下：
In [173]: clean_strings(states)
Out[173]:
['Alabama',
'Georgia',
'Georgia',
'Georgia',
'Florida',
'South Carolina',
'West Virginia']
另一種會(huì)讓你覺得有用的實(shí)現(xiàn)就是將特定的列表操作應(yīng)用到某個(gè)字符串的集合上：
def remove_punctuation(value):
return re.sub('[!#?]', '', value)
clean_ops = [str.strip, remove_punctuation, str.title]
def clean_strings(strings, ops):
result = []
for value in strings:
for function in ops:
value = function(value)
result.append(value)
return result
結(jié)果如下：
In [175]: clean_strings(states, clean_ops)
Out[175]:
['Alabama',
'Georgia',
'Georgia',
'Georgia',
'Florida',
'South Carolina',
'West Virginia']
像這種更為函數(shù)化的模式可以使你在更高層次上方便地修改字符串變換方法。clean_strings函數(shù)現(xiàn)在也具有更強(qiáng)的復(fù)用性、通用性。
你可以將函數(shù)作為一個(gè)參數(shù)傳給其他的函數(shù)，比如內(nèi)建的map函數(shù)，可以將一個(gè)函數(shù)應(yīng)用到一個(gè)序列上：
In [176]: for x in map(remove_punctuation, states):
.....: print(x)
Alabama
Georgia
Georgia
georgia
FlOrIda
south carolina
West virginia
04 匿名(Lambda)函數(shù)
Python支持所謂的匿名或lambda函數(shù)。匿名函數(shù)是一種通過單個(gè)語句生成函數(shù)的方式，其結(jié)果是返回值。匿名函數(shù)使用lambda關(guān)鍵字定義，該關(guān)鍵字僅表達(dá)“我們聲明一個(gè)匿名函數(shù)”的意思：
def short_function(x):
return x * 2
equiv_anon = lambda x: x * 2
匿名函數(shù)在數(shù)據(jù)分析中非常方便，因?yàn)樵诤芏喟咐袛?shù)據(jù)變形函數(shù)都可以作為函數(shù)的參數(shù)。匿名函數(shù)代碼量小(也更為清晰)，將它作為參數(shù)進(jìn)行傳值，比寫一個(gè)完整的函數(shù)或者將匿名函數(shù)賦值給局部變量更好。舉個(gè)例子，考慮下面的不佳示例：
def apply_to_list(some_list, f):
return [f(x) for x in some_list]
ints = [4, 0, 1, 5, 6]
apply_to_list(ints, lambda x: x * 2)
你也可以寫成[x * 2 for x in ints] ，但是在這里我們能夠簡單地將一個(gè)自定義操作符傳遞給apply_to_list函數(shù)。
另一個(gè)例子，假設(shè)你想要根據(jù)字符串中不同字母的數(shù)量對一個(gè)字符串集合進(jìn)行排序：
In [177]: strings = ['foo', 'card', 'bar', 'aaaa', 'abab']
這里我們可以將一個(gè)匿名函數(shù)傳給列表的sort方法：
In [178]: strings.sort(key=lambda x: len(set(list(x))))
In [179]: strings
Out[179]: ['aaaa', 'foo', 'abab', 'bar', 'card']
和def關(guān)鍵字聲明的函數(shù)不同，匿名函數(shù)對象自身并沒有一個(gè)顯式的__name__ 屬性，這是lambda函數(shù)被稱為匿名函數(shù)的一個(gè)原因。
05 柯里化：部分函數(shù)應(yīng)用
柯里化是計(jì)算機(jī)科學(xué)術(shù)語(以數(shù)學(xué)家Haskell Curry命名)，它表示通過部分參數(shù)應(yīng)用的方式從已有的函數(shù)中衍生出新的函數(shù)。例如，假設(shè)我們有一個(gè)不重要的函數(shù)，其功能是將兩個(gè)數(shù)加一起：
def add_numbers(x, y):
return x + y
使用這個(gè)函數(shù)，我們可以衍生出一個(gè)只有一個(gè)變量的新函數(shù)，add_five，可以給參數(shù)加上5：
add_five = lambda y: add_numbers(5, y)
第二個(gè)參數(shù)對于函數(shù)add_numers就是柯里化了。這里并沒有什么神奇的地方，我們真正做的事只是定義了一個(gè)新函數(shù)，這個(gè)新函數(shù)調(diào)用了已經(jīng)存在的函數(shù)。內(nèi)建的functools模塊可以使用pratial函數(shù)簡化這種處理：
from functools import partial
add_five = partial(add_numbers, 5)
06 生成器
通過一致的方式遍歷序列，例如列表中的對象或者文件中的一行行內(nèi)容，這是Python的一個(gè)重要特性。這個(gè)特性是通過迭代器協(xié)議來實(shí)現(xiàn)的，迭代器協(xié)議是一種令對象可遍歷的通用方式。例如，遍歷一個(gè)字典，獲得字典的鍵：
In [180]: some_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
In [181]: for key in some_dict:
.....: print(key)
a
b
c
當(dāng)你寫下for key in some_dict 的語句時(shí)，Python解釋器首先嘗試根據(jù)some_dict生成一個(gè)迭代器：
In [182]: dict_iterator = iter(some_dict)
In [183]: dict_iterator
Out[183]: <dict_keyiterator at 0x7fbbd5a9f908>
迭代器就是一種用于在上下文中(比如for循環(huán))向Python解釋器生成對象的對象。大部分以列表或列表型對象為參數(shù)的方法都可以接收任意的迭代器對象。包括內(nèi)建方法比如min、max和sum，以及類型構(gòu)造函數(shù)比如list和tuple：
In [184]: list(dict_iterator)
Out[184]: ['a', 'b', 'c']
用迭代器構(gòu)造新的可遍歷對象是一種非常簡潔的方式。普通函數(shù)執(zhí)行并一次返回單個(gè)結(jié)果，而生成器則“惰性”地返回一個(gè)多結(jié)果序列，在每一個(gè)元素產(chǎn)生之后暫停，直到下一個(gè)請求。如需創(chuàng)建一個(gè)生成器，只需要在函數(shù)中將返回關(guān)鍵字return替換為yield關(guān)鍵字：
def squares(n=10):
print('Generating squares from 1 to {0}'.format(n ** 2))
for i in range(1, n + 1):
yield i ** 2
當(dāng)你實(shí)際調(diào)用生成器時(shí)，代碼并不會(huì)立即執(zhí)行：
In [186]: gen = squares()
In [187]: gen
Out[187]: <generator object squares at 0x7fbbd5ab4570>
直到你請求生成器中的元素時(shí)，它才會(huì)執(zhí)行它的代碼：
In [188]: for x in gen:
.....: print(x, end=' ')
Generating squares from 1 to 100
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100
1. 生成器表達(dá)式
生成器表達(dá)式來創(chuàng)建生成器更為簡單。生成器表達(dá)式與列表、字典、集合的推導(dǎo)式很類似，創(chuàng)建一個(gè)生成器表達(dá)式，只需要將列表推導(dǎo)式的中括號替換為小括號即可：
In [189]: gen = (x ** 2 for x in range(100))
In [190]: gen
Out[190]: <generator object <genexpr> at 0x7fbbd5ab29e8>
上面的代碼與下面更為復(fù)雜的生成器是等價(jià)的：
def _make_gen():
for x in range(100):
yield x ** 2
gen = _make_gen()
在很多情況下，生成器表達(dá)式可以作為函數(shù)參數(shù)用于替代列表推導(dǎo)式：
In [191]: sum(x ** 2 for x in range(100))
Out[191]: 328350
In [192]: dict((i, i **2) for i in range(5))
Out[192]: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
2. itertools模塊
標(biāo)準(zhǔn)庫中的itertools模塊是適用于大多數(shù)數(shù)據(jù)算法的生成器集合。例如，groupby可以根據(jù)任意的序列和一個(gè)函數(shù)，通過函數(shù)的返回值對序列中連續(xù)的元素進(jìn)行分組，參見下面的例子：
In [193]: import itertools
In [194]: first_letter = lambda x: x[0]
In [195]: names = ['Alan', 'Adam', 'Wes', 'Will', 'Albert', 'Steven']
In [196]: for letter, names in itertools.groupby(names, first_letter):
.....: print(letter, list(names)) # names是一個(gè)生成器
A ['Alan', 'Adam']
W ['Wes', 'Will']
A ['Albert']
S ['Steven']
下表是一些我認(rèn)為經(jīng)常用到的itertools函數(shù)的列表。你可以通過查詢Python官方文檔來獲得更多關(guān)于內(nèi)建工具庫的信息。
函數(shù) | 描述 |
combinations(iterable, k) | 根據(jù)iterable參數(shù)中的所有元素生成一個(gè)包含所有可能K元組的序列，忽略元素的順序，也不進(jìn)行替代(需要替代請參考函數(shù) combinations_with_replacement ) |
permutations(iterable, k) | 根據(jù)itrable參數(shù)中的按順序生成包含所有可能K元組的序列 |
groupby(iterable[, keyfunc]) | 根據(jù)每一個(gè)獨(dú)一的Key生成 (key, sub-iterator) 元組 |
product(*iterables, repeat=1) | 以元組的形式，根據(jù)輸入的可遍歷對象們生成笛卡爾積，與嵌套的for循環(huán)類似 |
07 錯(cuò)誤和異常處理
優(yōu)雅地處理Python的錯(cuò)誤或異常是構(gòu)建穩(wěn)定程序的重要組成部分。在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中，很多函數(shù)只能處理特定的輸入。例如，Python的float函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)字，但是對不正確的輸入會(huì)產(chǎn)生ValueError:
In [197]: float('1.2345')
Out[197]: 1.2345
In [198]: float('something')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-198-439904410854> in <module>()
----> 1 float('something')
ValueError: could not convert string to float: 'something'
假設(shè)我們想要在float函數(shù)運(yùn)行失敗時(shí)可以優(yōu)雅地返回輸入?yún)?shù)。我們可以通過將float函數(shù)寫入一個(gè)try/except代碼段來實(shí)現(xiàn)：
def attempt_float(x):
try:
return float(x)
except:
return x
如果float(x)執(zhí)行時(shí)拋出了異常，則代碼段中的except部分代碼將會(huì)被執(zhí)行：
In [200]: attempt_float('1.2345')
Out[200]: 1.2345
In [201]: attempt_float('something')
Out[201]: 'something
你可能會(huì)注意到，除了ValueError，float函數(shù)還會(huì)拋出其他的異常：
In [202]: float((1, 2))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-202-842079ebb635> in <module>()
----> 1 float((1, 2))
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'tuple'
你可能只想處理ValueError，因?yàn)門ypeError(輸入的不是字符串或數(shù)值)可能表明你的程序中有個(gè)合乎語法的錯(cuò)誤。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的，在except后面寫下異常類型：
def attempt_float(x):
try:
return float(x)
except ValueError:
return x
然后我們可以得到：
In [204]: attempt_float((1, 2))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-204-9bdfd730cead> in <module>()
----> 1 attempt_float((1, 2))
<ipython-input-203-3e06b8379b6b> in attempt_float(x)
1 def attempt_float(x):
2 try:
----> 3 return float(x)
4 except ValueError:
5 return x
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'tuple'
你可以通過將多個(gè)異常類型寫成元組的方式同事捕獲多個(gè)異常(小括號是必不可少的)：
def attempt_float(x):
try:
return float(x)
except (TypeError, ValueError):
return x
某些情況下，你可能想要處理一個(gè)異常，但是你希望一部分代碼無論try代碼塊是否報(bào)錯(cuò)都要執(zhí)行。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的，使用finally關(guān)鍵字：
f = open(path, 'w')
try:
write_to_file(f)
finally:
f.close()
這樣，我們可以讓f在程序結(jié)束后總是關(guān)閉。類似的，你可以使用else來執(zhí)行當(dāng)try代碼塊成功執(zhí)行時(shí)才會(huì)執(zhí)行的代碼：
f = open(path, 'w')
try:
write_to_file(f)
except:
print('Failed')
else:
print('Succeeded')
finally:
f.close()
IPython中的異常
如果當(dāng)你正在%run一個(gè)腳本或執(zhí)行任何語句報(bào)錯(cuò)時(shí)，IPython將會(huì)默認(rèn)打印出完整的調(diào)用堆棧跟蹤(報(bào)錯(cuò)追溯)，會(huì)將堆棧中每個(gè)錯(cuò)誤點(diǎn)附近的幾行上下文代碼打印出：
In [10]: %run examples/ipython_bug.py
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError Traceback (most recent call last)
/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in <module>()
13 throws_an_exception()
14
---> 15 calling_things()
/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in calling_things()
11 def calling_things():
12 works_fine()
---> 13 throws_an_exception()
14
15 calling_things()
/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in throws_an_exception()
7 a = 5
8 b = 6
----> 9 assert(a + b == 10)
10
11 def calling_things():
AssertionError:
比標(biāo)準(zhǔn)Python解釋器提供更多額外的上下文是IPython的一大進(jìn)步(標(biāo)準(zhǔn)Python解釋器不提供任何額外的上下文)。你可以使用%xmode命令來控制上下文的數(shù)量，可以從Plain(普通)模式(與標(biāo)準(zhǔn)Python解釋器一致)切換到Verbose(復(fù)雜)模式(可以顯示函數(shù)的參數(shù)值以及更多有用信息)。
關(guān)于作者：韋斯·麥金尼（Wes McKinney）是流行的Python開源數(shù)據(jù)分析庫pandas的創(chuàng)始人。他是一名活躍的演講者，也是Python數(shù)據(jù)社區(qū)和Apache軟件基金會(huì)的Python/C++開源開發(fā)者。目前他在紐約從事軟件架構(gòu)師工作。
本文摘編自《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》（原書第2版），經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。
延伸閱讀《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》
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推薦語：適合剛學(xué)Python的數(shù)據(jù)分析師或剛學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)以及科學(xué)計(jì)算的Python編程者。閱讀本書可以獲得一份關(guān)于在Python下操作、處理、清洗、規(guī)整數(shù)據(jù)集的完整說明。
這里老表也聯(lián)系到了機(jī)械工業(yè)出版社華章公司，為大家爭取到了五本《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(第二版)》贈(zèng)書，贈(zèng)書規(guī)則如下。
【贈(zèng)書規(guī)則】 本文留言說說你對數(shù)據(jù)分析的認(rèn)識或者為什么想要這本書，留言字?jǐn)?shù)需要超過15個(gè)字。
1、留言點(diǎn)贊倒數(shù)第一、倒數(shù)第三的讀者朋友將獲得贈(zèng)書《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(第二版)》一本。
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3、留言點(diǎn)贊第一的讀者朋友將獲得贈(zèng)書《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(第二版)》一本。
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