Замыкания в функциях python

Замыкание

Функции более высокого порядка не только получают функции на входе, но и могут порождать новые функции на выходе. Они даже в состоянии запоминать ссылку на значение в функции, которую они генерируют. Это называется замыканием. Функция, имеющая замыкание, может «запоминать» и получать доступ к среде вложенных в нее значений.

Используя замыкания, можно разделить исполнение функции со многими аргументами на большее количество шагов. Эта операция называется каррированием и обязана своим названием Хаскелю Каррингу. Каррирование – это преобразование функции многих аргументов в функцию, берущую свои аргументы по одному. Например, предположим, ваш программный код имеет приведенную ниже стандартную функцию :

Чтобы сделать ее каррированной, она должна быть переписана следующим образом:

Это же самое можно выразить при помощи лямбда-функций:

Обратите внимание, что в последнем примере используются две вложенные лямбда-функции, каждая из которых принимает всего один аргумент. В такой записи функция теперь может вызываться всего с одним аргументом

Выражение возвращает не число, а новую, каррированную функцию. Во время вызова функции со значением 3 в качестве первого аргумента ссылка на значение 3 запоминается в каррированной функции. А дальше происходит следующее:

В приведенном выше примере каррированная функция присваивается переменной sum_three, которая теперь на нее ссылается. Если вызвать функцию , передав ей второй аргумент, то она вернет результат сложения двух аргументов 3 и 1.

Замыкания также используются для генерирования набора связанных функций по шаблону. Использование шаблона функции помогает делать программный код более читаемым и избегать дублирования. Давайте посмотрим на приведенный ниже пример:

Функция может применяться для генерации разных функций, которые вычисляют степень:

Отметим, что функции и сохраняют значение переменной . Эта переменная существовала только в среде , несмотря на то, что эти возвращенные функции абсолютно независимы от функции . Напомним еще раз: замыкание – это функция, которая имеет доступ к некоторым переменным за пределами своей собственной среды.

Замыкания могут также использоваться для управления внутренним состоянием функции. Давайте предположим, что требуется функция, которая накапливает сумму всех чисел, которые ей предоставляются. Один из способов это сделать состоит в использовании глобальной переменной:

Как мы убедились, применение глобальных переменных следует избегать, потому что они загрязняют пространство имен программы. Более чистый подход состоит в использовании замыкания, чтобы включить ссылку на накапливающую переменную:

Такой подход позволяет создавать несколько счетчиков без применения глобальных переменных

Обратите внимание, что в этом примере использовано ключевое слово , которое объявляет, что переменная n не является локальной для вложенной функции fn. В приведенном ниже интерактивном сеансе показано, как это работает:

Некоторые языки программирования строго функциональны; весь код эквивалентен чистым математическим функциям. Эти языки заходят настолько далеко, что являются вневременными, причем порядок операторов в программном коде не вмешивается в поведение кода. В этих языках все присвоенные переменным значения являются немутируемыми. Такое присваивание называется однократным. Поскольку состояние программы отсутствует, то и нет момента времени, когда переменная может измениться. Вычисления в строгой функциональной парадигме просто сводятся к вычислению функций и сопоставлению с шаблонами.

Функциональное программирование и его преимущества

Функции содержат вызовы других функций, а также инструкции, которые управляют последовательностью этих вызовов.

Вычисления начинаются с вызова некоторой функции. Она, в свою очередь, тоже вызывает функции, которые входят в её определение в соответствии с внутренней иерархией (часто вызовы происходят рекурсивно).

Каждый вызов возвращает значение, но помещается оно не в переменную, а в саму функцию, которая этот вызов совершила. После этого функция продолжает работу. Такой процесс продолжается до того момента, как та самая функция, с которой начались вычисления, не вернёт пользователю конечный результат.

Функциональное программирование часто определяют как программирование, в котором нет побочных эффектов

Отсутствие побочного эффекта означает, что функция полагается только на данные внутри себя, и не меняет данные, находящиеся вне функции. Вычисленный результат – есть единственный эффект выполнения любой функции.

Поскольку нет присваивания, переменные, однажды получившие значение, больше никогда его не меняют. Это как если бы перед именем переменной стоял модификатор . Переменные в ФП – это просто сокращенная запись содержащихся в них значений. Это очень похоже на исконный математический смысл переменных.

Из-за отсутствия побочных эффектов, в функциональном программировании нет явного контроля над порядком выполнения операций

На вычисляемый результат ничто не влияет, и нам не важно, когда его вычислять

К преимуществам такого способа написания кода можно отнести:

• Надёжность – отсутствие побочных эффектов, исключение мутации данных и отсутствие ошибок, вроде случайного присваивания неверного типа переменной – всё это повышает надежность программы.
• Лаконичность – в большинстве случаев, программа, написанная в функциональном стиле, будет на порядок короче аналогичного кода с применением других парадигм. Некоторые разработчики отмечают, что код ФП-программ ещё и более понятный. Но это чистый субъективизм.
• Удобство тестирования – функциональная программа – мечта юнит-тестера. Так как функции не производят побочных эффектов, не меняют объекты и всегда возвращают строго детерминированный результат – тестировать их легко и просто. Всего лишь нужно вычислить значение функции на разных наборах аргументов.
• Оптимизация – ФП позволяет писать код в декларативном стиле. Таким образом, последовательность выполнения операций в явном виде не задаётся, а автоматически синтезируется в ходе вычислений. Это даёт возможность применять сложные методы автоматической оптимизации.
• Параллелизм – ФП по определению гарантирует отсутствие побочных эффектов. А в любом вызове функции всегда допустимо параллельное вычисление двух различных параметров. Причём порядок их вычисления не влияет на результат вызова.

Примеры создания и изменения классов «на лету» при помощи type():

Например, следующие два определения создают идентичные объекты.

>>> class Foo(object):
...       bar = True
>>> Foo = type('Foo', (), {'bar'True})

Класс , созданный через метакласс можно использовать как обычный класс:

>>> Foo
# <class '__main__.Foo'>
>>> f = Foo()
>>> f.bar
# True

# можно наследоваться от него
>>>   class FooChild(Foo): pass
...
>>> FooChild
# <class '__main__.FooChild'>
>>> FooChild.bar # bar унаследован от Foo
# True

Добавим методы в класс . Для этого определим функцию и добавим ее как атрибут.

>>> def echo_bar(self):
...       print(self.bar)
...
>>> FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar' echo_bar})
>>> hasattr(Foo, 'echo_bar')
# False
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar')
# True
>>> my_foo = FooChild()
>>> my_foo.echo_bar()
# True

# после динамического создания класса добавим еще один метод 
>>> def echo_bar_more(self):
...       print('yet another method')
...
>>> FooChild.echo_bar_more = echo_bar_more
>>> hasattr(FooChild, 'echo_bar_more')
# True

Итераторы

Python 3 позволяет создавать собственные итераторы, которые работают быстрее и более оптимально используют память.

Доступные итераторы библиотеки

• accumulate();
• chain();
• chain.from_iterable();
• compress();
• dropwhile();
• filterfalse();
• groupby();
• islice();
• starmap();
• takewhile();
• tee();
• zip_longest().

Все вышеперечисленные итераторы конечны. Но в модуле также представлено три бесконечных итератора. При их использовании не забываете про .

1. count();
2. cycle();
3. repeat().

Наконец в модуле есть трио комбинаторных генераторов;

1. combinations();
2. combinations_with_replacement();
3. product().

Таким образом, библиотека – это мощнейший инструмент для создания и использования итераторов, о котором студенты, изучающие C++, могут лишь мечтать!

Функции

Последнее обновление: 11.04.2018

Функции представляют блок кода, который выполняет определенную задачу и который можно повторно использовать в других частях программы. Формальное определение функции:

def имя_функции ():
    инструкции

Определение функции начинается с выражения def, которое состоит из имени функции, набора скобок с параметрами и двоеточия.
Параметры в скобках необязательны. А со следующей строки идет блок инструкций, которые выполняет функция. Все инструкции функции имеют отступы от начала строки.

Например, определение простейшей функции:

def say_hello():
    print("Hello")

Функция называется . Она не имеет параметров и содержит одну единственную инструкцию,
которая выводит на консоль строку «Hello».

Для вызова функции указывается имя функции, после которого в скобках идет передача значений для всех ее параметров. Например:

def say_hello():
    print("Hello")
    
say_hello()
say_hello()
say_hello()

Здесь три раза подряд вызывается функция say_hello. В итоге мы получим следующий консольный вывод:

Hello
Hello
Hello

Теперь определим и используем функцию с параметрами:

def say_hello(name):
    print("Hello,",name)

say_hello("Tom")
say_hello("Bob")
say_hello("Alice")

Функция принимает параметр name, и при вызове функции мы можем передать вместо параметра какой-либо значение:

Hello, Tom
Hello, Bob
Hello, Alice

Значения по умолчанию

Некоторые параметры функции мы можем сделать необязательными, указав для них значения по умолчанию при определении функции. Например:

def say_hello(name="Tom"):
    print("Hello,", name)
	
say_hello()
say_hello("Bob")

Здесь параметр name является необязательным. И если мы не передаем при вызове функции для него значение, то применяется значение по умолчанию, то есть
строка «Tom».

Именованные параметры

При передаче значений функция сопоставляет их с параметрами в том порядке, в котором они передаются. Например, пусть есть следующая функция:

def display_info(name, age):
    print("Name:", name, "\t", "Age:", age)
	
display_info("Tom", 22)

При вызове функции первое значение «Tom» передается первому параметру — параметру name, второе значение — число 22 передается второму параметру — age. И так далее по порядку.
Использование именованных параметров позволяет переопределить порядок передачи:

def display_info(name, age):
    print("Name:", name, "\t", "Age:", age)
	
display_info(age=22, name="Tom")

Именованные параметры предполагают указание имени параметра с присвоением ему значения при вызове функции.

Неопределенное количество параметров

С помощью символа звездочки можно определить неопределенное количество параметров:

def sum(*params):
    result = 0
    for n in params:
        result += n
    return result


sumOfNumbers1 = sum(1, 2, 3, 4, 5)		# 15
sumOfNumbers2 = sum(3, 4, 5, 6)			# 18
print(sumOfNumbers1)
print(sumOfNumbers2)

В данном случае функция sum принимает один параметр — , но звездочка перед названием параметра указывает, что фактически на место этого
параметра мы можем передать неопределенное количество значений или набор значений. В самой функции с помощью цикла for можно пройтись по этому набору и произвести с переданными
значениями различные действия. Например, в данном случае возвращается сумма чисел.

Возвращение результата

Функция может возвращать результат. Для этого в функции используется оператор return, после которого указывается возвращаемое значение:

def exchange(usd_rate, money):
    result = round(money/usd_rate, 2)
    return result

result1 = exchange(60, 30000)
print(result1)
result2 = exchange(56, 30000)
print(result2)
result3 = exchange(65, 30000)
print(result3)

Поскольку функция возвращает значение, то мы можем присвоить это значение какой-либо переменной и затем использовать ее: .

В Python функция может возвращать сразу несколько значений:

def create_default_user():
    name = "Tom"
    age = 33
    return name, age


user_name, user_age = create_default_user()
print("Name:", user_name, "\t Age:", user_age)

Здесь функция create_default_user возвращает два значения: name и age. При вызове функции эти значения по порядку присваиваются переменным
user_name и user_age, и мы их можем использовать.

Функция main

В программе может быть определено множество функций. И чтобы всех их упорядочить, хорошей практикой считается добавление специальной функции
, в которой потом уже вызываются другие функции:

def main():
    say_hello("Tom")
    usd_rate = 56
    money = 30000
    result = exchange(usd_rate, money)
    print("К выдаче", result, "долларов")


def say_hello(name):
    print("Hello,", name)
    
    
def exchange(usd_rate, money):
    result = round(money/usd_rate, 2)
    return result

# Вызов функции main
main()

НазадВперед

Включение в последовательность

Операции отображения и фильтрации встречаются так часто, что во многих языках программирования предлагаются способы написания этих выражений в более простых формах. Например, в языке Python возвести список чисел в квадрат можно следующим образом:

Python поддерживает концепцию под названием «включение в последовательность» (от англ. comprehension, в информатике эта операция так же называется описанием последовательности), которая суть изящный способ преобразования одной последовательности в другую. Во время этого процесса элементы могут быть условно включены и преобразованы заданной функцией. Вот один из вариантов общего формата операции включения в список:

В данном общем формате выражение – это выражение или функция с участием переменной, которые возвращают значение, переменная – это элемент последовательности, список – это обрабатываемый список, и выражение2 – это логическое выражение или предикативная функция с участием переменной. Чтобы все стало понятно, приведем простой пример возведения список в квадрат без условия:

Приведенное выше включение в список эквивалентно следующему ниже фрагменту программного кода:

Такая форма записи называется синтаксическим сахаром, т.е. добавленная синтаксическая конструкция, позволяющая записывать выражения в более простых и кратких формах. Неплохой аспект конструкций включения в последовательность состоит еще и в том, что они легко читаются на обычном языке, благодаря чему программный код становится чрезвычайно понятным.

В конструкции включения в последовательность используется математическая запись построения последовательности. Такая запись в теории множеств и логике называется определением интенсионала множества и описывает множество путем определения условия, которое должно выполняться для всех его членов. В сущности, в терминах этих областей науки, выполняя данную операцию в Python, мы «описываем интенсионал» соответственно списка, словаря, множества и итерируемой последовательности. Ниже приведены примеры описания интенсионала соответственно списка, словаря, множества и итерируемой последовательности.

Таблица 1. Формы описания интенсионала

Отметим, что приведенные в таблице выражения (за исключением описания словаря) отличаются только ограничивающими символами: квадратные скобки применяются для описания списка, фигурные скобки – для описания словаря или множества и круглые скобки – для описания итерируемой последовательности.

Таким образом, примеры из разделов о функциях и легко можно переписать с использованием включения в последовательность. Например, в строке 3 приведенного ниже интерактивного сеанса вместо функции применена операция включения в список:

Обратите внимание на квадратные скобки в определении – они сигнализируют, что в результате этой операции будет создан список. Также стоит обратить внимание, что при использовании в данной конструкции нескольких последовательностей применяется встроенная функция , которая в данном случае объединяет соответствующие элементы каждой последовательности в двухэлементные кортежи

(Если бы последовательностей было три, то они объединялись бы в кортежи из трех элементов и т.д.)

Включение в список применено и в приведенном ниже примере вместо функции :

Квадратные скобки в определении сигнализируют, что в результате этой операции будет создан список. Какой способ обработки последовательностей применять – с использованием функций более высокого порядка или включений, зачастую является предметом личных предпочтений.

Функции в роли процедуры

Подпрограммы прежде всего необходимы в ситуации, когда в разных частях программы необходимо выполнять одни и те же действия несколько раз. В таком случае повторяемые операторы оформляются в виде функции или процедуры, к которой можно обращаться и вызывать ее выполнение из разных частей программы.
В python существует два вида реализации подпрограмм: функции в роли процедуры и функции в классическом понимании.
Функция в роли процедуры призвана не возвратить значение в основную программу, а вывести его, либо выполнить какие-либо действия с глобальными переменными, при этом не возвращая полученные значения основной программе (не используя ключевое слово ).

Рассмотрим синтаксис функции-процедуры на примере:

Пример: Создать процедуру для вывода сообщения об ошибке. Запрашивать у пользователя ввести положительное число, в случае ввода отрицательного числа, вызывать процедуру для вывода сообщения об ошибке.

Решение: 

def Err():  # определение процедуры
  print ( "Ошибка: неверные данные" ) 
n = int ( input('введите положительное число') ) 
if n < : 
  Err() # вызов процедуры

• Процедура — вспомогательный алгоритм, выполняющий некоторые действия.
• Это поименованный фрагмент программы, который можно вызвать.
• Процедура должна быть определена к моменту её вызова. Определение процедуры начинается со служебного слова def.
• Вызов процедуры осуществляется по ее имени, за которым следуют круглые скобки, например, Err().
• В одной программе может быть сколько угодно много вызовов одной и той же процедуры.
• Использование процедур сокращает код и повышает удобочитаемость.

Процедура с параметрами

Как используются в Python параметры процедуры, рассмотрим на примере.

Пример: Написать процедуру, которая печатает 60 раз указанный символ (введенный с клавиатуры), каждый с новой строки.

Решение: 

1
2
3
4
5

def printChar(s):
   for i in range(60):
      print (s) 
sim = input('введите символ')
printChar(sim)

• Глобальная переменная — если ей присвоено значение в основной программе (вне процедуры).
• Локальная переменная (внутренняя) известна только на уровне процедуры, обратиться к ней из основной программы и из других процедур нельзя.
• Параметры процедуры — локальные переменные. В программе s — локальная переменная.

Задание Python 3_0:
Создать процедуру, которая вычисляет разность двух вводимых пользователем числа. Выполнить задание двумя способами: 1) процедура без параметров: числа — глобальные переменные, определенные в основной программе; 2) процедура с параметрами: числа — параметры процедуры.

Локальные и глобальные переменные

Примеры использования локальных и глобальных переменных:

1
2
3
4

x = 3 # глобальная переменная
def pr(): # процедура без параметров
  print (x) # вывод значения глобальной переменной
pr()

1
2
3
4
5

x = 3  # глобальная переменная
def pr(a): # процедура с параметром
  a = 4 # локальная переменная
  print (a) # 4
pr(x) # передача параметра глобальной переменной (3)

Существует возможность изменить значение глобальной переменной (не создавая локальную). В процедуре с помощью слова global:

1
2
3
4
5
6

x = 3 # глобальная переменная
def pr(): # процедура без параметров
  global x
  x = 1
  print (x) # вывод измененного значения глобальной переменной (1)
pr(x)

Задание Python 3_1:
Напишите процедуру, которая выводит на экран в столбик все цифры переданного ей числа, начиная с последней:

число: 4673
результат:
3
7
6
4

Задание Python 3_2:
Напишите процедуру, которая выводит на экран все делители переданного ей числа (в одну строчку).

Задание Python 3_3:
Составить программу с процедурой для вычисления степени числа (входные параметры: число и степень).

Рекомендации: для вычисления степени числа можно использовать функцию

Задание Python 3_4:
Напишите процедуру, которая принимает параметр – натуральное число N – и выводит первые N чисел Фибоначчи.

Пример использования ключевого слова :
Поменять значений двух переменных.

Решение:

• Решение 1:

def Swap():
    global x,y
    t = x
    x = y
    y = t
x=3
y=5    
Swap() 
print(x,y)

Решение 2:

def Swap():
    global x,y
    (x, y) = (y, x)
(x,y)=(3,5)
Swap() 
print(x,y)

Задание Python 3_5:
Создайте процедуру без параметров , которая добавляет введенную цифру (0D (0global для работы с глобальными переменными.

Ожидаемый результат:

введите D (0>>2  >>>4  
результат: 42

Методы списков

len()

Метод возвращает длину объекта (списка, строки, кортежа или словаря).

принимает один аргумент, который может быть или последовательностью (например, строка, байты, кортеж, список, диапазон), или коллекцией (например, словарь, множество, frozenset).

list1 =   # список
print(len(list1)) # в списке 3 элемента, в выводе команды будет "3"

str1 = 'basketball'  # строка
print(len(str1))  # в строке 9 букв, в выводе команды будет "9"

tuple1 = (2, 3, 4, 5)  # кортеж
print(len(tuple1))  # в кортеже 4 элемента, в выводе команды будет "4"

dict1 = {'name': 'John', 'age': 4, 'score': 45} # словарь
print(len(dict1))  # в словаре 3 пары ключ-значение, в выводе команды будет "3"

index()

возвращает индекс элемента. Сам элемент передается методу в качестве аргумента. Возвращается индекс первого вхождения этого элемента (т. е., если в списке два одинаковых элемента, вернется индекс первого).

numbers = 
words = 

print(numbers.index(9)) # 4
print(numbers.index(2)) # 1
print(words.index("I")) # 0
print(words.index("JavaScript")) # возвращает ValueError, поскольку 'JavaScript' в списке 'words' нет

Первый результат очевиден. Второй и
третий output демонстрируют возврат индекса
именно первого вхождения.

Цифра «2» встречается в списке дважды,
первое ее вхождение имеет индекс 1,
второе — 2. Метод index() возвращает индекс
1.

Аналогично возвращается индекс 0 для элемента «I».

Если элемент, переданный в качестве аргумента, вообще не встречается в списке, вернется ValueError. Так получилось с попыткой выяснить индекс «JavaScript» в списке .

Опциональные аргументы

Чтобы ограничить поиск элемента
конкретной подпоследовательностью,
можно использовать опциональные
аргументы.

words = 
print(words.index("am", 2, 5)) # 4

Метод index() будет искать элемент «am» в диапазоне от элемента с индексом 2 (включительно) до элемента с индексом 5 (этот последний элемент не входит в диапазон).

При этом возвращаемый индекс — индекс
элемента в целом списке, а не в указанном
диапазоне.

pop()

Метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Этому методу можно передавать в качестве параметра индекс элемента, который вы хотите удалить (это опционально). Если конкретный индекс не указан, метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Если в списке нет указанного вами индекса, метод выбросит exception .

cities = 

print "City popped is: ", cities.pop() # City popped is: San Francisco
print "City at index 2 is  : ", cities.pop(2) # City at index 2 is: San Antonio

Базовый функционал стека

Для реализации базового функционала
стека в программах на Python часто
используется связка метода pop() и метода
append():

stack = []

for i in range(5):
    stack.append(i)

while len(stack):
    print(stack.pop())

Функция внутри функции в Python

Функции в Python мы можем создавать, вызывать и возвращать из других функций. Кстати, на этом основана идея замыкания (closures) в Python.

Давайте создадим функцию, умножающую 2 числа:

def mul(a):
def helper(b):
return a * b
return helper

В этой функции в Python реализованы два важных свойства:
1) внутри функции mul() мы создаём ещё одну функцию helper();
2) функция mul() возвращает нам функцию helper() в качестве результата работы.

Вызов этой функции в Python:

>>>mul(4)(2)
8

Особенность заключается в том, что мы можем создавать на базе функции mul() собственные кастомизированные функции. Давайте создадим функцию в Python, умножающую на 3:

>>>three_mul = mul(3)
>>>three_mul(5)
15

В результате была построена функция three_mul(), умножающая на 3 любое переданное ей число.

Основные строковые функции

Функция map

При написании программы очень часто возникает задача, которая состоит в том, чтобы применить специальную функцию для всех элементов в последовательности. В функциональном программировании она называется отображением от англ. map.

Встроенная в Python функция – это функция более высокого порядка, которая предназначена для выполнения именно такой задачи. Она позволяет обрабатывать одну или несколько последовательностей с использованием заданной функции. Вот общий формат функции :

В данном формате функция – это ссылка на стандартную функцию либо лямбда-функция, и последовательности – это одна или несколько отделенных запятыми итерируемых последовательностей, т.е. списки, кортежи, диапазоны или строковые данные.

В приведенном выше интерактивном сеансе в строках 1 и 2 двум переменным, seq и seq2, присваиваются две итерируемые последовательности. В строке 3 переменной result присваивается результат применения функции map, в которую в качестве аргументов были переданы ранее определенная лямбда-функция и две последовательности

Обратите внимание, что функция map возвращает объект-последовательность map, о чем говорит строка 5. Особенность объекта-последовательности map состоит в том он может предоставлять свои элементы, только когда они требуются, используя ленивые вычисления

Ленивые вычисления – это стратегия вычисления, согласно которой вычисления следует откладывать до тех пор, пока не понадобится их результат. Программистам часто приходится обрабатывать последовательности, состоящие из десятков тысяч и даже миллионов элементов. Хранить их в оперативной памяти, когда в определенный момент нужен всего один элемент, не имеет никакого смысла. Ленивые вычисления позволяют генерировать ленивые последовательности, которые при обращении к ним предоставляют следующий элемент последовательности. Чтобы показать ленивую последовательность, в данном случае результат работы примера, необходимо эту последовательность «вычислить». В строке 6 объект map вычисляется во время преобразования в список.

Функции Python 3 — возврат значения

Можно передавать значение аргумента функции в Python. При этом функция также может возвращать значение с помощью инструкции return, которая завершит выполнение функции и передаст значения к месту ее вызова. Используя return без аргументов, функция будет возвращать None.

До сих пор мы использовали print(), а не return. Создадим программу, которая вместо вывода в терминал будет возвращать переменную.

В новом текстовом файле создадим программу, которая будет возводить в квадрат параметр x и возвращать переменную y. Выполняем вызов, чтобы вывести переменную result после запуска функции square() с аргументом 3:

square.py
def square(x):
    y = x ** 2
    return y

result = square(3)
print(result)

Запускаем программу, чтобы увидеть результат:

python square.py

Результат
9

В качестве выходных данных получаем число 9, что и является результатом возведения в квадрат числа 3. Рассмотрим действие инструкции return в программе:

square.py
def square(x):
    y = x ** 2
    # return y

result = square(3)
print(result)

Снова запускаем программу:

python square.py

Результат
None

Без return программа не может вернуть значение, поэтому оно равно None.

В следующем примере математической функции в Python заменим print() из программы add_numbers.py на инструкцию return:

add_numbers.py
def add_numbers(x, y, z):
    a = x + y
    b = x + z
    c = y + z
    return a, b, c

sums = add_numbers(1, 2, 3)
print(sums)

Вне функции объявляем переменную sums, которая равна результату действия функции для чисел 1, 2 и 3 из примера, приведенного выше. Затем выводим переменную sums. Снова запускаем программу, теперь уже с инструкцией return:

python add_numbers.py

Результат

(3, 4, 5)

На выходе получаем те же числа, что и с использованием инструкции print(). Теперь результат предоставлен в виде кортежа, так как в списке выражений инструкции return имеется запятая.

Функции Python немедленно завершаются, когда встречают инструкцию return, независимо от того, возвращают они значение или нет:

return_loop.py
def loop_five():
    for x in range(0, 25):
        print(x)
        if x == 5:
            # Функция останавливается на x == 5
            return
    print("Эта строка не будет выполняться.")

loop_five()

Инструкция return в цикле for завершает функцию, поэтому строка вне цикла не будет выполняться. При использовании инструкции break был бы завершен только цикл, и выполнялась последняя строка print().

Инструкция return завершает функцию и может возвращать значение в случае применения параметров.

Функции придают программе структуру

Польза функций не только в возможности многократного вызова одного и того же кода из разных мест программы

Не менее важно, что благодаря им программа обретает истинную структуру. Функции как бы разделяют ее на обособленные части, каждая из которых выполняет свою конкретную задачу

Пусть надо написать программу, вычисляющую площади разных фигур. Пользователь указывает, площадь какой фигуры он хочет вычислить. После этого вводит исходные данные. Например, длину и ширину в случае прямоугольника. Чтобы разделить поток выполнения на несколько ветвей, следует использовать оператор if-elif-else:

figure = input("1-прямоугольник, 
2-треугольник, 3-круг: ")
 
if figure == '1':
  a = float(input("Ширина: "))
  b = float(input("Высота: "))
  print("Площадь: %.2f" % (a*b))
elif figure == '2':
  a = float(input("Основание: "))
  h = float(input("Высота: "))
  print("Площадь: %.2f" % (0.5 * a * h))
elif figure == '3':
  r = float(input("Радиус: "))
  print("Площадь: %.2f" % (3.14 * r**2))
else:
  print("Ошибка ввода")

Здесь нет никаких функций, и все прекрасно. Но напишем вариант с функциями:

def rectangle():
    a = float(input("Ширина: "))
    b = float(input("Высота: "))
    print("Площадь: %.2f" % (a*b))
 
def triangle():
    a = float(input("Основание: "))
    h = float(input("Высота: "))
    print("Площадь: %.2f" % (0.5 * a * h))
 
def circle():
    r = float(input("Радиус: "))
    print("Площадь: %.2f" % (3.14 * r**2))
 
figure = input("1-прямоугольник, 
2-треугольник, 3-круг: ")
if figure == '1':
  rectangle()
elif figure == '2':
  triangle()
elif figure == '3':
  circle()
else:
  print("Ошибка ввода")

Он кажется сложнее, а каждая из трех функций вызывается всего один раз. Однако из общей логики программы как бы убраны и обособлены инструкции для нахождения площадей. Программа теперь состоит из отдельных «кирпичиков Лего». В основной ветке мы можем комбинировать их как угодно. Она играет роль управляющего механизма.

Если нам когда-нибудь захочется вычислять площадь треугольника по формуле Герона, а не через высоту, то не придется искать код во всей программе (представьте, что она состоит из тысяч строк кода как реальные программы). Мы пойдем к месту определения функций и изменим тело одной из них.

Если понадобиться использовать эти функции в какой-нибудь другой программе, то мы сможем импортировать их туда, сославшись на данный файл с кодом (как это делается в Python, будет рассмотрено позже).