对于Python编程中一些重用与缩减的建议_Python

返璞归真

许多流行的玩具都以这样一个概念为基础：简单的积木。这些简单的积木可通过多种方式组合在一起构造出全新的作品 —— 有时甚至完全令人出乎意料。这一概念同样适用于现实生活中的建筑领域，将基本原材料组合在一起，形成有用的建筑物。平凡无奇的材料、技术和工具简化了新建筑物的建造过程，同样也简化了对新踏入此领域的人员的培训。

相同的基本概念也适用于计算机程序开发技术，包括以 Python 编程语言编写的程序。本文介绍了使用 Python 创建基本构件 (building block) 的方法，可用于解决更为复杂的问题。这些基本构件可能小而简单，也可能庞大而复杂。无论采用哪种形式，我们这场游戏的目的就是定义基本构件，然后使用它们来创建专属于您的杰作。
函数：封装逻辑

在本系列的前几篇文章中，您通常不得不重复输入所有代码，即便它与上一行代码完全相同。此要求的惟一特例就是变量的使用：一旦初始化了变量的内容，之后就可以随时重用。显而易见，这一用法的普及对我们大有好处。

描述杰出程序员的最流行的箴言之一就是他们很懒惰。这并不表示杰出的程序员不努力工作 —— 而是说他们喜欢灵活的工作方法，除非绝对必要，否则从不反复做任何相同的事情。这也就意味着在您需要编写代码之前，首先考虑如何实现重用。Python 中有多种可实现重用的途径，但最简单的技术莫过于使用函数，也称为方法或子例程。

与绝大多数现代编程语言类似，Python 支持使用方法将一组语句封装在一起，从而可在必要时重复使用。清单 1 给出了一段简单的伪代码，为您展示如何在 Python 中编写方法。
清单 1. 定义函数的伪代码

									def myFunction(optional input data):

									  initialize any local data

									  actual statements that do the work

									  optionally return any results

如您所见，在 Python 中，函数的基本组成部分是包装器代码，指明将被重用的一系列 Python 语句。函数可接受输入参数，输入参数在紧接着函数名（在本例中为 myFunction）之后的圆括号内提供。函数还可返回值（更为正式的说法是：对象），包括像 tuple 这样的 Python 容器。

在真正着手构建函数之前，让我们先来看看关于伪代码的一些简单却重要的要点：

请注意函数名中所用的字符大小写：大多数字符都是小写的，但在使用多个单词连接成一个函数名时，后接的各单词首字母应大写（例如，myFunction 中的 F）。这就是所谓的驼峰式大小写风格 (camel casing)，是 Python 和其他编程语言中广泛采用的一种技术，可使函数的名称更易阅读。
函数定义中的程序语句采用了缩进式排版，函数体由 Python 语句块构成，它们也必须像循环或条件语句那样缩进。
函数定义的第一行也称为方法签名 (method signature)，以 def 开头（def 是 define 这个单词的缩写）。
方法签名以冒号结尾，表示下面的代码行是函数体。

至此，您或许已认可了使用方法的好处。那么让我们投入进去，开始编写函数吧。“Discover Python, Part 6: Programming in Python, For the fun of it” 中使用了一个 for 循环来创建乘法表。清单 2 展示了同样的概念，但本例中创建的是一个函数，用于封装乘法表计算背后的逻辑。
清单 2. 第一个函数

									>>> def timesTable():

									...   for row in range(1, 6):

									...     for col in range(1, 6):

									...       print "%3d " % (row * col),

									...     print

									... 

									>>> timesTable()

									 1  2  3  4  5

									 2  4  6  8  10

									 3  6  9  12  15

									 4  8  12  16  20

									 5  10  15  20  25

									>>> t = timesTable

									>>> type(t)

									<type 'function'>

									>>> t

									<function timesTable at 0x64c30>

									>>> t()

									 1  2  3  4  5

									 2  4  6  8  10

									 3  6  9  12  15

									 4  8  12  16  20

									 5  10  15  20  25

timesTable 函数定义起来非常简单，它不接受任何输入参数，也不返回任何结果。函数体几乎与 “Discover Python, Part 6” 中的语句完全相同（但该文章中的乘法表为从 1 到 10）。为了调用方法，并使其发挥作用，只需输入函数名后接圆括号即可。本例中还输出了乘法表。

在 Python 中，函数是一类对象，与整型变量和容器对象相同。因而，您可以将函数指派给一个变量（切记，在 Python 中变量是动态类型化的）。在清单 2 中，我们将 timesTable 函数指派给变量 t。接下来的两行代码表示变量 t 确实指向函数。最后，我们使用变量 t 调用 timesTable 函数。
函数：动态更改逻辑

清单 2 中的 timesTable 函数不复杂，但也不是特别有用。更有用的示例允许您指定用于生成乘法表的行数和列数 —— 换言之，允许您在调用函数时动态地更改函数的操作方式。在函数定义中使用两个输入参数即可实现这一功能，如清单 3 所示。
清单 3. 更好的乘法表函数

									>>> def timesTable2(nrows=5, ncols=5):

									...   for row in range(1, nrows + 1):

									...     for cols in range(1, ncols + 1):

									...       print "%3d " % (row * cols),

									...     print

									... 

									>>> timesTable2(4, 6)

									 1  2  3  4  5  6

									 2  4  6  8  10  12

									 3  6  9  12  15  18

									 4  8  12  16  20  24

									>>> timesTable2()  

									 1  2  3  4  5

									 2  4  6  8  10

									 3  6  9  12  15

									 4  8  12  16  20

									 5  10  15  20  25

									>>> timesTable2(ncols=3)

									 1  2  3

									 2  4  6

									 3  6  9

									 4  8  12

									 5  10  15

两个乘法表函数的定义非常相近，但清单 3 中的函数有用得多（通过清单 3 中的 3 次调用即可看出这一点）。为函数添加此附加功能的方法非常简单：提供名为 nrows 和 ncols 的两个输入参数，允许在调用函数时更改乘法表的大小。这两个参数随后会被提供给生成乘法表的两个 for 循环。

关于 timesTable2 函数的另一要点就是两个输入参数有默认值。在函数签名中为参数提供默认值，方法是在参数名后添加等号和值，例如 nrows=5。默认参数使程序获得了更高的灵活性，因为在您调用函数时，可以包含两个输入参数，也可以仅包含一个输入参数，甚至可以一个参数都不包含。但这种方法可能会导致某些问题。如果您在函数调用期间未指定全部参数，则必须显式地写出您所指定的参数的名称，以使 Python 解释器能够正确地调用函数。最后一个函数调用正体现了这一点，它显式地调用了带有 ncols=3 的 timesTable2 函数，函数创建了一个 5 行（默认值）3 列（所提供的值）的乘法表。
函数：返回数据

使用方法时，人们最希望获得的结果并非总是乘法表。您可能希望完成一次计算，并将计算结果值返回给调用代码。有时要实现这两个目的，需要分别调用不返回任何数据的调用方法（子例程）和返回值的方法（函数）。但在 Python 中，您无需担心这些语义问题，因为通过使用 return 语句，几乎可以相同的方式实现这两个目的（参见清单 4）。
清单 4. 在函数中返回一个值

									>>> def stats(data):

									...   sum = 0.0

									...   for value in data:

									...     sum += value

									...   return (sum/len(data))

									... 

									>>> stats([1, 2, 3, 4, 5])   # Find the mean value from a list

									3.0

									>>> stats((1, 2, 3, 4, 5))   # Find the mean value from a tuple

									3.0

									>>> stats()

									Traceback (most recent call last):

									 File "<stdin>", line 1, in ?

									TypeError: stats() takes exactly 1 argument (0 given)

									>>> stats("12345")

									Traceback (most recent call last):

									 File "<stdin>", line 1, in ?

									 File "<stdin>", line 4, in stats

									TypeError: unsupported operand type(s) for +=: 'float' and 'str'

这个简单的函数遍历 data（假设 data 为一个容纳有数字数据的 Python 容器），计算一组数据的平均值，然后返回值。函数定义接受一个输入参数。平均值通过 return 语句传回。当您调用带有包含数字 1 到 5 的 list 或 tuple 的函数时，返回值会显示在屏幕上。如果调用不带任何参数的函数、带非容器数据类型的函数或带内含非数字数据的容器的函数，就会导致出错。（在此类情况下抛出错误是很有意义的。更高级的处理方法应包含恰当的错误检查和处理，以应对这些情况，但这不在本文讨论范围内。）

此示例已经非常有用，但还可使它更强大，如清单 5 所示。在 Python 中，函数可返回任何有效的对象类型，包括容器类型在内。因此，您可以计算多个数量，并轻松地将多个结果返回给调用语句。
清单 5. 返回复合值

									>>> def stats(data):

									...   sum = 0.0

									...   for value in data:

									...     sum += value

									...   mean = sum/len(data)

									...   sum = 0.0

									...   for value in data:

									...     sum += (value - mean)**2

									...   variance = sum/(len(data) - 1)

									...   return (mean, variance)

									...

									>>> stats([1, 2, 3, 4, 5])

									(3.0, 2.5)

									>>> (m, v) = stats([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

									>>> print m, v

									5.0 7.5

为了从一个函数中返回多个值，要将其括在一个括号中并以逗号分隔 —— 换句话说，创建并返回一个 tuple。新 stats 函数的函数体要略加修改，以计算数字序列的样本方差。最后，正如 stats 函数的两次调用所示，tuple 值可作为一个 tuple 存取，也可将其解包为各自的分量。

模块：简化代码重用

至此，您或许已相信了代码重用的价值。但即便是使用函数，您依然需要在打算使用函数时重新输入函数体。例如，当您打开一个新的 Python 解释器时，必须键入之前所创建的所有函数。幸运的是，您可以使用模块将相关函数（和其他 Python 对象）封装在一起，将其保存在一个文件中，然后将这些已定义好的函数导入到新 Python 代码内，包含于 Python 解释器之中。

为介绍在 Python 中使用模块的方法，我们将重用清单 5 中的 stats 方法。有两个选择：您可以从与本文相关的压缩文件中提取名为 test.py 的文件，也可以在编辑器中键入函数，然后将文件保存为 test.py。完成上一步后，在您保存 test.py 的目录中启动一个新的 Python 解释器，然后输入如清单 6 所示的语句。
清单 6. 使用模块

									>>> import test

									>>> test.stats([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

									(5.0, 7.5)

									>>> from test import stats

									>>> (m, v) = stats([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

									>>> print m, v

									5.0 7.5

第一行 import test 打开文件 test.py 并处理文件中的各条语句。这里仅定义了 stats 函数，但若需要，您还可定义更多的函数。调用 stats 函数时，应以模块名 test 作为函数前缀。之所以使用这种复杂的名称，是出于作用域方面的考虑，作用域表示一个程序内名称的有效范围。为告知 Python 您要调用的是哪个 stats 方法，就必须提供完整的名称。这一点非常重要，因为您可能拥有多个名称相同的对象。作用域规则可帮助 Python 判断您想使用的对象。

第三行 from test import stats 也打开了文件 test.py，但它隐式地将 stats 方法置入当前文件的作用域内，以使您能够直接调用 stats 函数（无需使用模块名）。明智地使用 from ... import ... 语法可使您的程序更简洁，但过度的使用也会导致混淆，甚至出现更糟糕的作用域冲突错误。不要滥用您的新武器！
模块库

使用 Python 编程语言的一个主要好处就是大型的内置式标准库，可作为 Python 模块访问。常用模块示例如下：

math 包含有用的数学函数。
sys 包含用于与 Python 解释器交互的数据和方法。
array 包含数组数据类型和相关函数。
datetime 包含有用的日期和时间处理函数。

由于这些都是内置模块，因此您可以通过帮助解释器来了解更多相关内容，如清单 7 所示。
清单 7. 获得关于 math 模块的帮助信息

									>>> help(math)

									Traceback (most recent call last):

									 File "<stdin>", line 1, in ?

									NameError: name 'math' is not defined

									>>> import math   # Need to import math module in order to use it

									>>> help(math)

									Help on module math:

									NAME

									  math

									FILE

									  /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.4/lib/

									python2.4/lib-dynload/math.so

									DESCRIPTION

									  This module is always available. It provides access to the

									  mathematical functions defined by the C standard.

									FUNCTIONS

									  acos(...)

									    acos(x)

									    Return the arc cosine (measured in radians) of x.

									  asin(...)

									    asin(x)

									    Return the arc sine (measured in radians) of x.

									...

math 模块的帮助输出展示了所支持的大量数学函数，包括 sqrt 函数在内。您可以利用此函数将您的样本方差计算转换为样本标准差计算，如清单 8 所示。
清单 8. 使用多个模块

									>>> from math import sqrt

									>>> from test import stats

									>>> (m, v) = stats([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

									>>> print m, sqrt(v)

									5.0 2.73861278753

如您所见，您可以将多个模块导入到一个 Python 程序中。在大型、内置的模块库与更大量的公用库（其中许多都是开放源码的）的共同协助下，您很快也会成为一名懒惰 —— 也就是杰出 —— 的程序员。

可执行文件

导入一个模块时，Python 解释器会处理模块文件内的各行。实际上，您可以调用 Python 解释器使其仅处理包含于一个文件中的一个 Python 程序。在基于 UNIX? 的操作系统中，您可以轻松创建可执行的文件，如清单 9 所示。
清单 9. 一个完整的 Python 程序

									#!/usr/bin/env python

									def stats(data):

									  sum = 0.0

									  for value in data:

									    sum += value

									  mean = sum/len(data)

									  sum = 0

									  for value in data:

									    sum += (value - mean)**2

									  variance = sum/(len(data) - 1)

									  return(mean, variance)

									(m, v) = stats([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

									print "The mean and variance of the values " \

									"from 1 to 9 inclusive are ",m, v

观察上例，您应该会产生几分好感，将 Python 程序置于文件内，并使其运行是如此简单。本例与 test.py 文件中的代码之间惟一的差异就是包含了第一行。在基于 UNIX 的操作系统中，本行会使 Python 解释器自动启动，并在终止前处理文件中的语句。本示例中的其他行定义了 stats 函数、调用了函数，并输出了结果。

要运行本文件中的语句，您需要启动一个 Python 解释器，并让它去读取和处理文件的内容。为实现这一目的，您必须首先将清单 9 中的示例输入到一个名为 mystats.py 的文件中，也可从与本文相关的压缩文件中提取文件。进入包含此文件的目录，然后按清单 10 中所示命令执行。注意对于 Microsoft? Windows? 操作系统而言，仅应使用第一条命令；其他命令是供 UNIX 系统（如 Linux? 或 Mac OS X）使用的。
清单 10. 执行 Python 程序

									rb% python mystats.py

									The mean and variance of the values from 1 to 9 inclusive are 5.0 7.5

									rb% chmod +x mystats.py

									rb% ./mystats.py

									The mean and variance of the values from 1 to 9 inclusive are 5.0 7.5

清单 10 中的命令展示了运行一个包含于文件之中的 Python 程序的方法。第一条命令以文件名调用 Python 解释器，无论使用哪种系统安装 Python、Python 解释器位于哪个目录下，这种方法都有效。第二条命令 chmod 使包含 Python 程序的文件成为可执行文件。第三条命令告诉操作系统运行程序。这是通过使用 env 程序实现的，这是一种独立于操作系统的技术，用于定位和运行程序 —— 本例中是 Python 解释器。

重用与缩减

本文介绍了如何在 Python 中编写可重用代码。讨论了如何在 Python 程序中使用方法或可重用块。方法可接受输入参数，也可返回数据，包括容器数据类型在内。这种功能使方法成为一种可处理大量问题的强大途径。本文还介绍了模块，模块可使您将相关方法及数据合并入一个有组织的层次结构中，而此结构可方便地在其他 Python 程序中重用。最后还介绍了如何将所有这些内容组合在一起以创建一个功能完整、独立的 Python 程序。您已经看到，代码的重用也就意味着您的工作量缩减。对于程序员而言，懒惰是一种优势而非陋习。