本文假定你对 Python 很熟(LCTT 译注:稍微熟悉就可以),并且可以编写和运行一个简单的脚本。如果你还没有使用过 Python,请首先阅读我的文章: Python 简介 。
函数
函数是迈向模块化过程中重要的一步,因为它们是形式化的重复方法。如果在你的程序中,有一个任务需要反复执行,那么你可以将代码放入一个函数中,根据需要随时调用该函数。这样,你只需编写一次代码,就可以随意使用它。
以下一个简单函数的示例:
- #!/usr/bin/env python3
- import time
- def Timer():
- print("Time is " + str(time.time() ))
创建一个名为 mymodularity 的目录,并将以上函数代码保存为该目录下的 timestamp.py。
除了这个函数,在 mymodularity 目录中创建一个名为 __init__.py 的文件,你可以在文件管理器或 bash shell 中执行此操作:
- $ touch mymodularity/__init__.py
现在,你已经创建了属于你自己的 Python 库(Python 中称为“模块”),名为 mymodularity。它不是一个特别有用的模块,因为它所做的只是导入 time 模块并打印一个时间戳,但这只是一个开始。
要使用你的函数,像对待任何其他 Python 模块一样对待它。以下是一个小应用,它使用你的 mymodularity 软件包来测试 Python sleep() 函数的准确性。将此文件保存为 sleeptest.py,注意要在 mymodularity 文件夹 之外,因为如果你将它保存在 mymodularity 里面,那么它将成为你的包中的一个模块,你肯定不希望这样。
- #!/usr/bin/env python3
- import time
- from mymodularity import timestamp
- print("Testing Python sleep()...")
- # modularity
- timestamp.Timer()
- time.sleep(3)
- timestamp.Timer()
在这个简单的脚本中,你从 mymodularity 包中调用 timestamp 模块两次。从包中导入模块时,通常的语法是从包中导入你所需的模块,然后使用 模块名称 + 一个点 + 要调用的函数名(例如 timestamp.Timer())。
你调用了两次 Timer() 函数,所以如果你的 timestamp 模块比这个简单的例子复杂些,那么你将节省大量重复代码。
保存文件并运行:
- $ python3 ./sleeptest.py
- Testing Python sleep()...
- Time is 1560711266.1526039
- Time is 1560711269.1557732
根据测试,Python 中的 sleep 函数非常准确:在三秒钟等待之后,时间戳成功且正确地增加了 3,在微秒单位上差距很小。
Python 库的结构看起来可能令人困惑,但其实它并不是什么魔法。Python 被编程 为一个包含 Python 代码的目录,并附带一个 __init__.py 文件,那么这个目录就会被当作一个包,并且 Python 会首先在当前目录中查找可用模块。这就是为什么语句 from mymodularity import timestamp 有效的原因:Python 在当前目录查找名为 mymodularity 的目录,然后查找 timestamp.py 文件。
你在这个例子中所做的功能和以下这个非模块化的版本是一样的:
- #!/usr/bin/env python3
- import time
- from mymodularity import timestamp
- print("Testing Python sleep()...")
- # no modularity
- print("Time is " + str(time.time() ) )
- time.sleep(3)
- print("Time is " + str(time.time() ) )
对于这样一个简单的例子,其实没有必要以这种方式编写测试,但是对于编写自己的模块来说,优秀的实践是你的代码是通用的,可以将它重用于其他项目。
通过在调用函数时传递信息,可以使代码更通用。例如,假设你想要使用模块来测试的不是 系统 的 sleep 函数,而是 用户自己实现 的 sleep 函数,更改 timestamp 代码,使它接受一个名为 msg 的传入变量,它将是一个字符串,控制每次调用 timestamp 时如何显示:
- #!/usr/bin/env python3
- import time
- # 更新代码
- def Timer(msg):
- print(str(msg) + str(time.time() ) )
现在函数比以前更抽象了。它仍会打印时间戳,但是它为用户打印的内容 msg 还是未定义的。这意味着你需要在调用函数时定义它。
Timer 函数接受的 msg 参数是随便命名的,你可以使用参数 m、message 或 text,或是任何对你来说有意义的名称。重要的是,当调用 timestamp.Timer 函数时,它接收一个文本作为其输入,将接收到的任何内容放入 msg 变量中,并使用该变量完成任务。
以下是一个测试测试用户正确感知时间流逝能力的新程序:
- #!/usr/bin/env python3
- from mymodularity import timestamp
- print("Press the RETURN key. Count to 3, and press RETURN again.")
- input()
- timestamp.Timer("Started timer at ")
- print("Count to 3...")
- input()
- timestamp.Timer("You slept until ")
将你的新程序保存为 response.py,运行它:
- $ python3 ./response.py
- Press the RETURN key. Count to 3, and press RETURN again.
- Started timer at 1560714482.3772075
- Count to 3...
- You slept until 1560714484.1628013
函数和所需参数
新版本的 timestamp 模块现在 需要 一个 msg 参数。这很重要,因为你的第一个应用程序将无法运行,因为它没有将字符串传递给 timestamp.Timer 函数:
- $ python3 ./sleeptest.py
- Testing Python sleep()...
- Traceback (most recent call last):
- File "./sleeptest.py", line 8, in
- timestamp.Timer()
- TypeError: Timer() missing 1 required positional argument: 'msg'
你能修复你的 sleeptest.py 应用程序,以便它能够与更新后的模块一起正确运行吗?
变量和函数
通过设计,函数限制了变量的范围。换句话说,如果在函数内创建一个变量,那么这个变量 只 在这个函数内起作用。如果你尝试在函数外部使用函数内部出现的变量,就会发生错误。
下面是对 response.py 应用程序的修改,尝试从 timestamp.Timer() 函数外部打印 msg 变量:
- #!/usr/bin/env python3
- from mymodularity import timestamp
- print("Press the RETURN key. Count to 3, and press RETURN again.")
- input()
- timestamp.Timer("Started timer at ")
- print("Count to 3...")
- input()
- timestamp.Timer("You slept for ")
- print(msg)
试着运行它,查看错误:
- $ python3 ./response.py
- Press the RETURN key. Count to 3, and press RETURN again.
- Started timer at 1560719527.7862902
- Count to 3...
- You slept for 1560719528.135406
- Traceback (most recent call last):
- File "./response.py", line 15, in
- print(msg)
- NameError: name 'msg' is not defined
应用程序返回一个 NameError 消息,因为没有定义 msg。这看起来令人困惑,因为你编写的代码定义了 msg,但你对代码的了解比 Python 更深入。调用函数的代码,不管函数是出现在同一个文件中,还是打包为模块,都不知道函数内部发生了什么。一个函数独立地执行它的计算,并返回你想要它返回的内容。这其中所涉及的任何变量都只是 本地的:它们只存在于函数中,并且只存在于函数完成其目的所需时间内。
Return 语句
如果你的应用程序需要函数中特定包含的信息,那么使用 return 语句让函数在运行后返回有意义的数据。
时间就是金钱,所以修改 timestamp 函数,以使其用于一个虚构的收费系统:
- #!/usr/bin/env python3
- import time
- def Timer(msg):
- print(str(msg) + str(time.time() ) )
- charge = .02
- return charge
现在,timestamp 模块每次调用都收费 2 美分,但最重要的是,它返回每次调用时所收取的金额。
以下一个如何使用 return 语句的演示:
- #!/usr/bin/env python3
- from mymodularity import timestamp
- print("Press RETURN for the time (costs 2 cents).")
- print("Press Q RETURN to quit.")
- total = 0
- while True:
- kbd = input()
- if kbd.lower() == "q":
- print("You owe $" + str(total) )
- exit()
- else:
- charge = timestamp.Timer("Time is ")
- total = total+charge
在这个示例代码中,变量 charge 为 timestamp.Timer() 函数的返回,它接收函数返回的任何内容。在本例中,函数返回一个数字,因此使用一个名为 total 的新变量来跟踪已经进行了多少更改。当应用程序收到要退出的信号时,它会打印总花费:
- $ python3 ./charge.py
- Press RETURN for the time (costs 2 cents).
- Press Q RETURN to quit.
- Time is 1560722430.345412
- Time is 1560722430.933996
- Time is 1560722434.6027434
- Time is 1560722438.612629
- Time is 1560722439.3649364
- q
- You owe $0.1
内联函数
函数不必在单独的文件中创建。如果你只是针对一个任务编写一个简短的脚本,那么在同一个文件中编写函数可能更有意义。唯一的区别是你不必导入自己的模块,但函数的工作方式是一样的。以下是时间测试应用程序的最新迭代:
- #!/usr/bin/env python3
- import time
- total = 0
- def Timer(msg):
- print(str(msg) + str(time.time() ) )
- charge = .02
- return charge
- print("Press RETURN for the time (costs 2 cents).")
- print("Press Q RETURN to quit.")
- while True:
- kbd = input()
- if kbd.lower() == "q":
- print("You owe $" + str(total) )
- exit()
- else:
- charge = Timer("Time is ")
- total = total+charge
它没有外部依赖(Python 发行版中包含 time 模块),产生与模块化版本相同的结果。它的优点是一切都位于一个文件中,缺点是你不能在其他脚本中使用 Timer() 函数,除非你手动复制和粘贴它。
全局变量
在函数外部创建的变量没有限制作用域,因此它被视为 全局 变量。
全局变量的一个例子是在 charge.py 中用于跟踪当前花费的 total 变量。total 是在函数之外创建的,因此它绑定到应用程序而不是特定函数。
应用程序中的函数可以访问全局变量,但要将变量传入导入的模块,你必须像发送 msg 变量一样将变量传入模块。
全局变量很方便,因为它们似乎随时随地都可用,但也很难跟踪它们,很难知道哪些变量不再需要了但是仍然在系统内存中停留(尽管 Python 有非常好的垃圾收集机制)。
但是,全局变量很重要,因为不是所有的变量都可以是函数或类的本地变量。现在你知道了如何向函数传入变量并获得返回,事情就变得容易了。
总结
你已经学到了很多关于函数的知识,所以开始将它们放入你的脚本中 —— 如果它不是作为单独的模块,那么作为代码块,你不必在一个脚本中编写多次。在本系列的下一篇文章中,我将介绍 Python 类。