詳解Python 函數(shù)參數(shù)的拆解
本文為閱讀 《Python Tricks: The Book》一書的 3.5 Function Argument Unpacking 的筆記與擴充理解。函數(shù)參數(shù)拆解是定義可變參數(shù)(VarArgs) *args
和 **kwargs
的反向特性。
*args
和 **kwars
是函數(shù)可定義一個形參來接收傳入的不定數(shù)量的實參。
而這里的函數(shù)參數(shù)拆解是形參定義多個,在調用時只傳入一個集合類型對象(帶上 * 或 ** 前綴),如 list
, tuple
, dict
, 甚至是 generator
, 然后函數(shù)能自動從集合對象中取得對應的值。
如果能理解下面賦值時的參數(shù)拆解和 Python 3.5 的新增 *
**
操作,那么于本文講述的特性就好理解了。
唯一的不同時作為參數(shù)的集合傳入函數(shù)時必須前面加上 *
或 **
, 以此宣告該參數(shù)將被拆解,而非一個整體作為一個函數(shù)參數(shù)。加上 *
或 **
與 Java 的 @SafeVarargs
有類似的功效,最接近的是 Scala 的 foo(Array[String]("d", "e") : _*)
寫法。參見:Java 和 Scala 調用變參的方式
Python 的賦值拆解操作
>>> a, b = [1, 2] # a, b = (1, 2) 也是一樣的效果 >>> print(a, b) 1 2 >>> a, b = {'x': 1, 'y':2} >>> print(a, b) x y >>> a, b = {'x': 1, 'y':2}.keys() >>> print(a, b) x y >>> a, b = {'x': 1, 'y':2}.values() >>> print(a, b) 1 2 >>> a, b = (x * x for x in range(2)) >>> print(a, b) 0 1
Python 3.5 的新增拆解操作
>>> [1, 2, *range(3), *[4, 5], *(6, 7)] # * 號能把集合打散,flatten(unwrap) [1, 2, 0, 1, 2, 4, 5, 6, 7] >>> {'x': 1, **{'y': 2, 'z': 3}} # ** 把字典打散, flatten(unwrap) 操作 {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
有些像是函數(shù)編程中的 flatten
或 unwrap
操作。
有了上面的基礎后,再回到原書中的例子,當我們定義如下打印 3-D 坐標的函數(shù)
def print_vector(x, y, z): print('<%s, %s, %s>' % (x, y, z))
依次傳入三個參數(shù)的方式就不值不提了,現(xiàn)在就看如何利用函數(shù)的參數(shù)拆解特性,只傳入一個集合參數(shù),讓該 print_vector
函數(shù)準確從集合中獲得相應的 x
, y
, 和 z
的值。
函數(shù)參數(shù)拆解的調用舉例
>>> list_vec = [2, 1, 3] >>> print_vector(*list_vec) <2, 1, 3> >>> print_vector(*(2, 1, 3)) <2, 1, 3> >>> dict_vec = {'y': 2, 'z': 1, 'x': 3} >>> print_vector(*dict_vec) # 相當于 print_vector(*dict_vec.keys()) <y, z, x> >>> print_vector(**dict_vec) # 相當于 print_vector(dict_vec['x'], dict_vec['y'], dict_vec['z'] <3, 2, 1> >>> genexpr = (x * x for x in range(3)) >>> print_vector(*genexpr) <0, 1, 4> >>> print_vector(*dict_vec.values()) # 即 print_vector(*list(dict_vec.values())) <2, 1, 3>
注意 **dict_vec
有點不一樣,它的內容必須是函數(shù) print_vector
的形參 'x', 'y', 'z' 作為 key 的三個元素。
以下是各種錯誤
**dict_vec
元素個數(shù)不對,或 key 不匹配時的錯誤
>>> print_vector(**{'y': 2, 'z': 1, 'x': 3}) <3, 2, 1> >>> print_vector(**{'y': 2, 'z': 1, 'a': 3}) #元素個數(shù)是3 個,但出現(xiàn) x, y, z 之外的 key Traceback (most recent call last): File "<pyshell#39>", line 1, in <module> print_vector(**{'y': 2, 'z': 1, 'a': 3}) TypeError: print_vector() got an unexpected keyword argument 'a' >>> print_vector(**{'y': 2, 'z': 1, 'x': 3, 'a': 4}) # 包含有 x, y, z, 但有四個元素,key 'a' 不能識別 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#40>", line 1, in <module> print_vector(**{'y': 2, 'z': 1, 'x': 3, 'a': 4}) TypeError: print_vector() got an unexpected keyword argument 'a' >>> print_vector(**{'y': 2, 'z': 1}) # 缺少 key 'x' 對應的元素 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#41>", line 1, in <module> print_vector(**{'y': 2, 'z': 1}) TypeError: print_vector() missing 1 required positional argument: 'x'
不帶星星的錯誤
>>> print_vector([2, 1, 3]) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#44>", line 1, in <module> print_vector([2, 1, 3]) TypeError: print_vector() missing 2 required positional arguments: 'y' and 'z'
把集合對象整體作為第一個參數(shù),所以未傳入 y 和 z,因此必須用前綴 * 或 ** 通告函數(shù)進行參數(shù)拆解
集合長度與函數(shù)參數(shù)個數(shù)不匹配時的錯誤
>>> print_vector(*[2, 1]) # 拆成了 x=2, y=1, 然后 z 呢? Traceback (most recent call last): File "<pyshell#47>", line 1, in <module> print_vector(*[2, 1]) TypeError: print_vector() missing 1 required positional argument: 'z' >>> print_vector(*[2, 1, 3, 4]) # 雖然拆出了 x=2, y=1, z=3, 但也別想強塞第四個元素給該函數(shù)(只定義的三個參數(shù)) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#48>", line 1, in <module> print_vector(*[2, 1, 3, 4]) TypeError: print_vector() takes 3 positional arguments but 4 were given
上面這兩個錯誤與賦值時的拆解因元素個數(shù)不匹配時的錯誤是相對應的
>>> a, b = [1] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#54>", line 1, in <module> a, b = [1] ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1) >>> a, b = [1, 2, 3] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#55>", line 1, in <module> a, b = [1, 2, 3] ValueError: too many values to unpack (expected 2)
當然在賦值時 Python 可以像下面那樣做
a, b, *c = [1, 2, 3, 4] >>> print(a, b, c) 1 2 [3, 4]
補充(2020-07-02): 迭代的拆解在 Python 中的術語是 Iterable Unpacking, 找到兩個相關的 PEP 448, PEP 3132。在實際上用處還是很大的,比如在拆分字符串時只關系自己有興趣的字段
line = '2020-06-19 22:14:00 2688 abc.json' date, time, size, name = line.split() # 獲得所有字段值 _, time, _, name = line.split() # 只對 time 和 name 有興趣 date, *_ = line.split() # 只對第一個 date 有興趣 *_, name = line.split() # 只對最后的 name 有興趣 date, *_, name = line.split() # 對兩邊的 date, name 有興趣
這樣就避免了用索引號來引用拆分后的值,如 split[0], splint[2] 等,有名的變量不容易出錯。注意到 Python 在拆解時非常聰明,它知道怎么去對應位置,用了星號(*) 的情況,明白如何處理前面跳過多少個,中間跳過多少個,或最后收集多少個元素。
鏈接:
PEP 448 -- Additional Unpacking Generalizations
PEP 3132 -- Extended Iterable Unpacking
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