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)>>> t >>> 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 *** 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 "", line 1, in ? TypeError: stats() takes exactly 1 argument (0 given) >>> stats("12345") Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in ? File " ", 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 "", 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 *** 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 *** 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? *** 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 *** 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 *** 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。
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