Python 指南

向前:3. 初步认识 Python 向上:Python 指南 向后:5. 数据结构


本节目录



 
4.
其它流程控制工具

除了前面介绍的 while 语句,Python 还从别的语言中借鉴了一些流程控制功能,并有所改变。

 
4.1 if
语句

也许最有句的语句类型是 if 语句。例如:

>>> x = int(raw_input("Please enter an integer: "))
>>> if x < 0:
...      x = 0
...      print 'Negative changed to zero'
... elif x == 0:
...      print 'Zero'
... elif x == 1:
...      print 'Single'
... else:
...      print 'More'
...

可能会有 0 或很多个 elif 部分,else 是可选的。关键字“elif ” 是“ else if ”的缩写,这个可以有效避免过深的缩进。if ... elif ... elif ... 序列用于替代其它语言中的 switch case 语句。

 
4.2 for
语句

Python中的for  语句和你在 C Pascal 中使用的略有不同。 通常的循环可能会依据一个等差数值步进过程(如Pascal)或由用户来定义迭代步骤和中止条件(如C),Python for  语句依据任意序列(链表或字符串)中的子项,按它们在序列中的顺序来进行迭代。例如(没有暗指):

>>> # Measure some strings:
... a = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for x in a:
...     print x, len(x)
... 
cat 3
window 6
defenestrate 12

在迭代过程中修改迭代序列不安全(只有在使用链表这样的可变序列时才会有这样的情况)。如果你想要修改你迭代的序列(例如,复制选择项),你可以迭代它的复本。通常使用切片标识就可以很方便的做到这一点:

>>> for x in a[:]: # make a slice copy of the entire list
...    if len(x) > 6: a.insert(0, x)
... 
>>> a
['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

 
4.3 range()
函数

如果你需要一个数值序列,内置函数range()可能会很有用,它生成一个等差级数链表。

>>> range(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(10)生成了一个包含10个值的链表,它准确的用链表的索引值填充了这个长度为10的列表,所生成的链表中不包括范围中的结束值。也可以让range操作从另一个数值开始,或者可以指定一个不同的步进值(甚至是负数,有时这也被称为“步长”):

>>> range(5, 10)
[5, 6, 7, 8, 9]
>>> range(0, 10, 3)
[0, 3, 6, 9]
>>> range(-10, -100, -30)
[-10, -40, -70]

需要迭代链表索引的话,如下所示结合使用range()len()

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print i, a[i]
... 
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

 
4.4 break
continue 语句, 以及循环中的 else 子句

break语句和C中的类似,用于跳出最近的一级forwhile循环。

continue 语句是从C中借鉴来的,它表示循环继续执行下一次迭代。

循环可以有一个else子句;它在循环迭代完整个列表(对于for)或执行条件为false(对于while)时执行,但循环被break中止的情况下不会执行。以下搜索素数的示例程序演示了这个子句:

>>> for n in range(2, 10):
...     for x in range(2, n):
...         if n % x == 0:
...            print n, 'equals', x, '*', n/x
...            break
...     else:
...          # loop fell through without finding a factor
...          print n, 'is a prime number'
... 
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3

 
4.5 pass
语句

pass 语句什么也不做。它用于那些语法上必须要有什么语句,但程序上什么也不要做的场合,例如:

>>> while True:
...       pass # Busy-wait for keyboard interrupt
...

 
4.6
定义函数

我们可以编写一个函数来生成有给定上界的菲波那契数列:

>>> def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
...     """Print a Fibonacci series up to n."""
...     a, b = 0, 1
...     while b < n:
...         print b,
...         a, b = b, a+b
... 
>>> # Now call the function we just defined:
... fib(2000)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

关键字def 引入了一个函数定义。在其后必须跟有函数名和包括形式参数的圆括号。函数体语句从下一行开始,必须是缩进的。函数体的第一行可以是一个字符串值,这个字符串是该函数的 文档字符串,也可称作docstring。 

有些文档字符串工具可以在线处理或打印文档,或让用户交互的浏览代码;在你的代码中加入文档字符串是一个好的作法,应该养成习惯。

调用函数时会为局部变量引入一个新的符号表。所有的局部变量都存储在这个局部符号表中。引用参数时,会先从局部符号表中查找,然后是全局符号表,然后是内置命名表。因此,全局参数虽然可以被引用,但它们不能在函数中直接赋值(除非它们用global语句命名)。

函数引用的实际参数在函数调用时引入局部符号表,因此,实参总是传值调用(这里的总是一个对象引用,而不是该对象的值)。4.1 一个函数被另一个函数调用时,一个新的局部符号表在调用过程中被创建。

函数定义在当前符号表中引入函数名。作为用户定义函数,函数名有一个为解释器认可的类型值。这个值可以赋给其它命名,使其能句做为一个函数来使用。这就像一个重命名机制:

>>> fib
<function object at 10042ed0>
>>> f = fib
>>> f(100)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

你可能认为fib不是一个函数(function),而是一个过程(procedure)。PythonC一样,时时彩计划软件公式:过程只是一个没有返回值的函数。实际上,从技术上讲,过程也有一个返回值,虽然是一个不讨人喜欢的。这个值被称为 None (这是一个内置命名)。如果一个值只是None的话,通常解释器不会写一个None出来,如果你真想要看它的话,可以这样做:

>>> print fib(0)
None

以下示列演示了如何从函数中返回一个包含菲波那契数列的数值链表,而不是打印它:

>>> def fib2(n): # return Fibonacci series up to n
...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
...     result = []
...     a, b = 0, 1
...     while b < n:
...         result.append(b)    # see below
...         a, b = b, a+b
...     return result
... 
>>> f100 = fib2(100)    # call it
>>> f100                # write the result
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

和以前一样,这个例子演示了一些新的Python功能:

 
4.7
深入函数定义

有时需要定义参数个数可变的函数。有三个方法可以做到,我们可以组合使用它们。

 
4.7.1
参数默认值

最有用的形式是给一个或多个参数指定默认值。这样创建的函数可以在调用时使用更少的参数。

def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):
    while True:
        ok = raw_input(prompt)
        if ok in ('y', 'ye', 'yes'): return 1
        if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'): return 0
        retries = retries - 1
        if retries < 0: raise IOError, 'refusenik user'
        print complaint

这个函数还可以用以下的方式调用:ask_ok('Do you really want to quit?'),或者像这样:ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)

默认值在函数定义段被解析,如下所示:

i = 5

def f(arg=i):
    print arg

i = 6
f()

will print 5.

重要警告:默认值只会解析一次。当默认值是一个可变对象,诸如链表、字典或大部分类实例时,会产生一些差异。例如,以下函数在后继的调用中会积累它的参数值:

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L

print f(1)
print f(2)
print f(3)

这会打印出:

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

如果你不想在不同的函数调用之间共享参数默认值,可以如下面的实例一样编写函数:

def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

 
4.7.2
参数关键字

函数可以通过参数关键字的形式来调用,形如“keyword = value”。例如,以下的函数:

def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
    print "-- This parrot wouldn't", action,
    print "if you put", voltage, "Volts through it."
    print "-- Lovely plumage, the", type
    print "-- It's", state, "!"

可以用以下的任一方法调用:

parrot(1000)
parrot(action = 'VOOOOOM', voltage = 1000000)
parrot('a thousand', state = 'pushing up the daisies')
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')

不过以下几种调用是无效的:

parrot()                     # required argument missing(缺少必要参数)
parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument following keyword(在关键字后面有非关键字参数)
parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for argument(对参数进行了重复赋值)
parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword(未知关键字)

通常,参数列表中的每一个关键字都必须来自于形式参数,每个参数都有对应的关键字。形式参数有没有默认值并不重要。实际参数不能一次赋多个值--形式参数不能在同一次调用中同时使用位置和关键字绑定值。这里有一个例子演示了在这种约束下所出现的失败情况:

>>> def function(a):
...     pass
... 
>>> function(0, a=0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'

引入一个形如 **name 的参数时,它接收一个字典,该字典包含了所有未出现在形式参数列表中的关键字参数。这里可能还会组合使用一个形如 *name 的形式参数,它接收一个拓扑(下一节中会详细介绍),包含了所有没有出现在形式参数列表中的参数值。(*name 必须在 **name 之前出现) 例如,我们这样定义一个函数:

def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
    print "-- Do you have any", kind, '?'
    print "-- I'm sorry, we're all out of", kind
    for arg in arguments: print arg
    print '-'*40
    keys = keywords.keys()
    keys.sort()
    for kw in keys: print kw, ':', keywords[kw]

它可以像这样调用:

cheeseshop('Limburger', "It's very runny, sir.",
           "It's really very, VERY runny, sir.",
           client='John Cleese',
           shopkeeper='Michael Palin',
           sketch='Cheese Shop Sketch')

当然它会按如下内容打印:

-- Do you have any Limburger ?
-- I'm sorry, we're all out of Limburger
It's very runny, sir.
It's really very, VERY runny, sir.
----------------------------------------
client : John Cleese
shopkeeper : Michael Palin
sketch : Cheese Shop Sketch

注意sort()方法在关键字字典内容打印前被调用,否则的话,打印参数时的顺序是未定义的。

 
4.7.3
可变参数表

最后,一个最不常用的选择是可以让函数调用可变个数的参数。这些参数被包装进一个拓扑。在这些可变个数的参数之前,可以有零到多个普通的参数:

def fprintf(file, format, *args):
    file.write(format % args)

 
4.7.4 Lambda
形式

出于适当的需要,有几种通常在功能性语言和Lisp中出现的功能加入到了Python。通过lambda关键字,可以创建很小的匿名函数。这里有一个函数返回它的两个参数的和:“lambda a, b: a+b” Lambda 形式可以用于任何需要的函数对象。出于语法限制,它们只能有一个单独的表达式。语义上讲,它们只是普通函数定义中的一个语法技巧。类似于嵌套函数定义,lambda形式可以从包含范围内引用变量:

>>> def make_incrementor(n):
...     return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43

 
4.7.5
文档字符串

这里介绍文档字符串的概念和格式。

第一行应该是关于对象用途的简介。简短起见,不用明确的陈述对象名或类型,因为它们可以从别的途径了解到(除非这个名字碰巧就是描述这个函数操作的动词)。这一行应该以大写字母开头,以句号结尾。

如果文档字符串有多行,第二行应该空出来,与接下来的详细描述明确分隔。接下来的文档应该有一或多段描述对象的调用约定、边界效应等。

Python的解释器不会从多行的文档字符串中去除缩进,所以必要的时候应当自己清除缩进。这符合通常的习惯。第一行之后的第一个非空行决定了整个文档的缩进格式。(我们不用第一行是因为它通常紧靠着起始的引号,缩进格式显示的不清楚。)留白“相当于”是字符串的起始缩进。 每一行都不应该有缩进,如果有缩进的话,所有的留白都应该清除掉。相当于留白就是验证后的制表符扩展(通常是8个空格)。(这一段译得不通,有疑问的读者请参见原文--译者)

以下是一个多行文档字符串的示例:

>>> def my_function():
...     """Do nothing, but document it.
... 
...     No, really, it doesn't do anything.
...     """
...     pass
... 
>>> print my_function.__doc__
Do nothing, but document it.

    No, really, it doesn't do anything.



脚注

... 对象)。4.1
实际上,说是调用对象引用更合适,因为如果传入一个可变对象,调用者可以得到被调用者产生的任何改变(如链表中插入了子项)。

Python 指南

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Release 2.3, documentation updated on July 29, 2003.

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