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一、函数的定义
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函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,想要执行这个函数,只需要调用函数名即可
特性:
减少重复代码
使程序变得可扩展
使程序变得易维护
二、函数的参数
2.1、形参和实参数
形参,调用时才会存在的值
实惨,实际存在的值
2.2、默认参数
定义:当不输入参数值会有一个默认的值,默认参数要放到最后
2.3、 关键参数
定义: 正常情况下,给函数传参数要安装顺序,不想按顺序可以用关键参数,只需要指定参数名即可,(指定了参数名的就叫关键参数),但是要求是关键参数必须放在位置参数(以位置顺序确定对应的参数)之后
2.4、非固定参数
定义: 如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数,就可以使用非固定参数
# 通过元组形式传递
# 通过列表形式传递
# 字典形式(通过k,value的方式传递)
# 通过变量的方式传递
三、函数的返回值
作用:
返回函数执行结果,如果没有设置,默认返回None
终止函数运行,函数遇到return终止函数
四、变量的作用域
全局变量和局部变量
在函数中定义的变量叫局部变量,在程序中一开始定义的变量叫全局变量
全局变量作用域整个程序,局部变量作用域是定义该变量的函数
当全局变量与局部变量同名是,在定义局部变量的函数内,局部变量起作用,其他地方全局变量起作用
同级的局部变量不能互相调用
想要函数里边的变量设置成全局变量,可用global进行设置
五、特殊函数
5.1、嵌套函数
定义: 嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数
提示 在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用,意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用,依次内推
匿名函数
基于Lambda定义的函数格式为: lambda 参数:函数体
参数,支持任意参数。
匿名函数适用于简单的业务处理,可以快速并简单的创建函数。
# 与三元运算结合
5.3、高阶函数
定义:变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数称之为高阶函数 只需要满足一下任意一个条件,即是高阶函数
接收一个或多个函数作为输入
return返回另一个函数
5.4、递归函数
定义:一个函数可以调用其他函数,如果一个函数调用自己本身,这个函数就称为递归函数
在默认情况下Python最多能递归1000次,(这样设计师是为了防止被内存被撑死)可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改
递归实现过程是先一层一层的进,然后在一层一层的出来
必须有一个明确的条件结束,要不然就是一个死循环了
每次进入更深层次,问题规模都应该有所减少
递归执行效率不高,递归层次过多会导致站溢出
# 计算4的阶乘 4x3x2x1
# 打印数字从1-100
5.5、闭包现象
定义:内层函数调用外层函数的变量,并且内存函数被返回到外边去了
闭包的意义:返回的函数对象,不仅仅是一个函数对象,在该函数外还包裹了一层作用域,这使得,该函数无论在何处调用,优先使用自己外层包裹的作用域
注意:这种发方法并不是装饰器最常用的功能,但是在降低代码重复上可谓是首屈一指。比如:如果不使用装饰器,上述代码可能会很多:
当然,这里也有一个潜在的风险,就是当装饰器包裹的函数已经用了debug作为参数名,那么装饰器这里将会报错,所以要添加额外的一些判断来完善代码:
最后还剩下一部分比较难理解的地方,我将理解的注释在每行代码上方,这个问题就是,在打印被修饰函数的参数签名时,其实并不能正确显示参数签名,原因是因为被wrapper修饰过后的函数实际上应该使用的是wrapper的参数签名表,例如:
所以,接下来,完成最后最难的一步:
属于混合编程的问题。较全面的介绍一下,不仅限于题主提出的问题。
以下讨论中,Python指它的标准实现,即CPython(虽然不是很严格)
本文分4个部分
C/C++ 调用 Python (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式
Python 调用 C/C++ (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式
C/C++ 调用 Python (高级篇)— 使用 Cython
Python 调用 C/C++ (高级篇)— 使用 SWIG
练习本文中的例子,需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏
1 C/C++ 调用 Python(基础篇)
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现,在Windows平台上,这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。
你也可以在自己的程序中调用Python,看起来非常容易:
//my_python.c
#include Python.h
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_SetProgramName(argv[0]);
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");
Py_Finalize();
return 0;
}
在Windows平台下,打开Visual Studio命令提示符,编译命令为
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下编译命令为
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Mac OS X 下的编译命令同上
产生可执行文件后,直接运行,结果为输出
Hello Python!
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。
虽然非常简单,但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外,并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。
下面举个例子,比如说,有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数:
def great_function(a):
return a + 1
接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的:
int great_function_from_python(int a) {
int res;
// some magic
return res;
}
首先,复用Python模块得做‘import’,这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里,比如说,这个module名字叫 great_module.py
接下来就要用C来调用Python了,完整的代码如下:
#include Python.h
int great_function_from_python(int a) {
int res;
PyObject *pModule,*pFunc;
PyObject *pArgs, *pValue;
/* import */
pModule = PyImport_Import(PyString_FromString("great_module"));
/* great_module.great_function */
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "great_function");
/* build args */
pArgs = PyTuple_New(1);
PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));
/* call */
pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
res = PyInt_AsLong(pValue);
return res;
}
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式:
所有Python元素,module、function、tuple、string等等,实际上都是PyObject。C语言里操纵它们,一律使用PyObject *。
Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数;C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
也可以创建Python类型的变量,使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
若a是Tuple,则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b),有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
不仅Python语言很优雅,Python的库函数API也非常优雅。
现在我们得到了一个C语言的函数了,可以写一个main测试它
#include Python.h
int great_function_from_python(int a);
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
printf("%d",great_function_from_python(2));
Py_Finalize();
}
编译的方式就用本节开头使用的方法。
在Linux/Mac OSX运行此示例之前,可能先需要设置环境变量:
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
csh:
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH
2 Python 调用 C/C++(基础篇)
这种做法称为Python扩展。
比如说,我们有一个功能强大的C函数:
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
期望在Python里这样使用:
from great_module import great_function
great_function(2)
3
考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。
#include Python.h
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)
{
int _a;
int res;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", _a))
return NULL;
res = great_function(_a);
return PyLong_FromLong(res);
}
static PyMethodDef GreateModuleMethods[] = {
{
"great_function",
_great_function,
METH_VARARGS,
""
},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
PyMODINIT_FUNC initgreat_module(void) {
(void) Py_InitModule("great_module", GreateModuleMethods);
}
除了功能强大的函数great_function外,这个文件中还有以下部分:
包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数(PyArg_ParseTuple),调用实际的great_function,并处理great_function的返回值,最终返回给Python环境。
导
出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起,每一项有4
个参数:第一个参数是提供给Python环境的函数名称,第二个参数是_great_function,即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长,第四个
参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的,是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。
在Windows下面,在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是
cl /LD great_module.c /o great_module.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_module.pyd(实际上是dll)。这个pyd可以在Python环境下直接当作module使用。
在Linux下面,则用gcc编译:
gcc -fPIC -shared great_module.c -o great_module.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在当前目录下得到great_module.so,同理可以在Python中直接使用。
本部分参考资料
《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。
Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter
关于编译环境,本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下:3. Building C and C++ Extensions with distutils
作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual
用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程,需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。
3 C/C++ 调用 Python(使用Cython)
在
前面的小节中谈到,Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的,此外,由于Python(确切的说是CPython)本身是
由C语言实现的,故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么,有没有可能“自动”的做替换,把Python代码直接变成C代码
呢?答案是肯定的,这就是Cython主要解决的问题。
安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install:
easy_install -U cython
在Windows环境下依然需要Visual
Studio,由于安装的过程需要编译Cython的源代码,故上述命令需要在Visual
Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候,也需要在Visual
Studio命令提示符下进行操作,这一点和第一部分的要求是一样的。
继续以例子说明:
#great_module.pyx
cdef public great_function(a,index):
return a[index]
这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用
“编译好的Python代码”,所以得让great_function从外面变得可见,方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的
def,只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。
这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。
接下来编译 great_module.pyx
cython great_module.pyx
得到great_module.h和great_module.c。打开great_module.h可以找到这样一句声明:
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)
写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型,它的
功能只是提取a的第index的成员而已,故使用great_function的时候,a可以传入Python
String,也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。
//main.c
#include Python.h
#include "great_module.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
PyObject *tuple;
Py_Initialize();
initgreat_module();
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
PyString_FromString("hello"),
PyInt_FromLong(1)
)
));
tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");
printf("%d\n",PyInt_AsLong(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(1)
)
));
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(2)
)
));
Py_Finalize();
}
编译命令和第一部分相同:
在Windows下编译命令为
cl main.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下编译命令为
gcc main.c great_module.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型,可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下:
#great_module.pyx
cdef public char great_function(const char * a,int index):
return a[index]
cython编译后得到的.h里,great_function的声明是这样的:
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);
很开心对不对!
这样的话,我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了:
//main.c
#include Python.h
#include "great_module.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
initgreat_module();
printf("%c",great_function("Hello",2));
Py_Finalize();
}
在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用(仅限于Windows):
还是利用刚才的great_module.pyx,准备一个dllmain.c:
#include Python.h
#include Windows.h
#include "great_module.h"
extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) {
return great_function(a,b);
}
BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {
switch( fdwReason ) {
case DLL_PROCESS_ATTACH:
Py_Initialize();
initgreat_module();
break;
case DLL_PROCESS_DETACH:
Py_Finalize();
break;
}
return TRUE;
}
在Visual Studio命令提示符下编译:
cl /LD dllmain.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它,没错,传说中的Excel与Python混合编程:
参考资料:Cython的官方文档,质量非常高:
Welcome to Cython’s Documentation
4 Python调用C/C++(使用SWIG)
用
C/C++对脚本语言的功能扩展是非常常见的事情,Python也不例外。除了SWIG,市面上还有若干用于Python扩展的工具包,比较知名的还有
Boost.Python、SIP等,此外,Cython由于可以直接集成C/C++代码,并方便的生成Python模块,故也可以完成扩展Python
的任务。
答主在这里选用SWIG的一个重要原因是,它不仅可以用于Python,也可以用于其他语言。如今SWIG已经支持C/C++的
好基友Java,主流脚本语言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua,还有Go、C#,以及R。SWIG是基
于配置的,也就是说,原则上一套配置改变不同的编译方法就能适用各种语言(当然,这是理想情况了……)
SWIG的安装方便,有Windows的预编译包,解压即用,绿色健康。主流Linux通常集成swig的包,也可以下载源代码自己编译,SWIG非常小巧,通常安装不会出什么问题。
用SWIG扩展Python,你需要有一个待扩展的C/C++库。这个库有可能是你自己写的,也有可能是某个项目提供的。这里举一个不浮夸的例子:希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。
首先打开指令集的文档:
可以看到有6个函数。分析6个函数的原型,其参数和返回值都是简单的整数。于是书写SWIG的配置文件(为了简化起见,未包含2个64位函数):
/* File: mymodule.i */
%module mymodule
%{
#include "nmmintrin.h"
%}
int _mm_popcnt_u32(unsigned int v);
unsigned int _mm_crc32_u8 (unsigned int crc, unsigned char v);
unsigned int _mm_crc32_u16(unsigned int crc, unsigned short v);
unsigned int _mm_crc32_u32(unsigned int crc, unsigned int v);
接下来使用SWIG将这个配置文件编译为所谓Python Module Wrapper
swig -python mymodule.i
得到一个 mymodule_wrap.c和一个mymodule.py。把它编译为Python扩展:
Windows:
cl /LD mymodule_wrap.c /o _mymodule.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
Linux:
gcc -fPIC -shared mymodule_wrap.c -o _mymodule.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
注意输出文件名前面要加一个下划线。
现在可以立即在Python下使用这个module了:
import mymodule
mymodule._mm_popcnt_u32(10)