乾明 编译整理自 Medium

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

Python虽然好用，但用好真的很难。

尤其是函数部分，只要写不好，后面的一连串人都会遭殃。

看又看不懂，测试起来也麻烦，维护又维护不动，真是让人头疼。

那怎么写好一个Python函数呢？

《Writing Idiomatic Python》一书的作者在Medium上发表了一篇文章，给出了6个建议。

希望能够给你带来帮助。

什么样的函数是一个好函数？

“好”的Python函数和“差”的Python函数之间有什么差别呢？每个人都有自己的理解。基于我的理解，如果一个Python函数能够符合下面的大部分条件，我会认为它是一个“好”函数：

命名合理单一功能包括文档字符串返回一个值不超过50行是幂等函数或纯函数

对许多人来说，这些要求可能显得过于苛刻了。

不过，我保证，如果你的函数遵循这些规则，你的代码会非常漂亮，会让其他的程序员都“馋哭”的。

下面，我将一一讨论这些规则，然后总结它们是如何创造“好”函数的。

命名

在这个问题上，我最喜欢的一句话是：

计算机科学中只有两件事很让人头疼：缓存失效和命名。

尽管这听起来很莫名其妙，但给一个事情命名太难了。下面是一个反面案例：

def get knn(from_df):

原文中这个代码没有放上去，量子位根据上下文信息进行了补充。

这个函数命名的第一个问题是它使用了缩写。

对于那些并不出名的缩略词来说，使用完整的英语单词会更好。缩写单词的唯一原因是为了节省打字时间，但是每个现代编辑器都有自动填充功能，所以你只需要键入一次全名就可以了。

缩写通常是特定领域的。在上面的代码中，KNN指的是“K-Nearest Neighbors”，df指的是“DataFrame”，这是一个数据结构。如果另一个不熟悉这些首字母缩写的程序员正在阅读代码，几乎很难看懂。

关于这个函数的名字还有另外两个小瑕疵：

“get”这个词是无关紧要的。对于大多数命名比较好的函数来说，很明显有一些东西会从函数中返回，它的名字将反映这一点。from_df也不是必要的。如果没有明确的参数名称，函数的文档字符串或类型注释会描述参数的类型。

那么我们如何重命名这个函数呢？很简单：

def k_nearest_neighbors(dataframe):

即使是外行，这个函数要计算的内容也很清楚，参数的名称(dataframe)也清楚地表明了参数类型。

单一功能

单一功能原则不仅适用于类和模块，也同样适用于函数。

一个函数应该只有一个功能。也就是说，它应该只做一件事。

一个重要的原因是，如果每个函数只做一件事，只有这件事发生了变化，才需要改变这个函数。

此外，如果这个函数的单个功能不再需要了，直接把它删了就行了。

还是用例子来说明吧。下面这个函数，可以做不止一件“事情”:

def calculate_and print_stats(list_of_numbers):

sum = sum(list_of_numbers)

mean = statistics.mean(list_of_numbers)

median = statistics.median(list_of_numbers)

mode = statistics.mode(list_of_numbers)

print('-----------------Stats-----------------')

print('SUM: {}'.format(sum) print('MEAN: {}'.format(mean)

print('MEDIAN: {}'.format(median)

print('MODE: {}'.format(mode)

这个函数做了两件事：一是计算一组关于数字列表的统计数据，二是将它们打印到STDOUT。

如果需要计算新的或不同的统计数据，或者需要改变输出的格式，就需要对这个函数进行调整。

所以，这个函数最好写成两个独立的函数：一个用来执行并返回计算结果，另一个用来获取这些结果并打印出来。

这种处理方式，不仅能让测试函数更容易，并且还允许这两个部分有了迁移性，如果合适的话，还可能一起应用到不同的模块中。

在编程中，你会发现好多函数都可以做很多很多事情。同样，为了可读性和可测试性，这些函数应该被分解成更小的函数，每个函数只有一个功能。

文档字符串（Docstrings）

虽然每个人似乎都知道PEP - 8，它定义了Python的样式指南，但是很少有人知道PEP - 257，它是关于文档字符串的。我再这里不简单地重复PEP - 257的内容了，你可以在闲暇时读一下。其中的关键内容是：

每个函数都需要有一个文档字符串使用适当的语法和标点符号；用完整的句子写首先对函数的作用进行一句话的总结使用说明性语言而不是描述性语言

在编写函数时，要养成写文档字符串的习惯，并在编写函数代码之前尝试写一下。

如果你不能写一个清晰的文档字符串来描述函数做什么，就说明你需要再考虑考虑为什么要写这个函数了。

返回值

函数可以被认为是一些独立的程序。它们以参数的形式接受一些输入，并返回一些结果。

参数有没有都可以，但从Python内部的角度来看，返回值是必须要有的。你不可能创建一个没有返回值的函数。如果函数没有返回值，Python会“强制”返回None。你可以测试一下这段代码：

❯ python3

Python 3.7.0 (default, Jul 23 2018, 20:22:55)

[Clang 9.1.0 (clang-902.0.39.2)] on darwin

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> def add(a, b):

... print(a + b)

...

>>> b = add(1, 2)

3

>>> b

>>> b is None

True

你会发现 b 的返回值实际上是 None。 即使你写的函数没有返回语句，它仍然会返回一些东西。而且，每个函数都应该返回一个有用的值，测试起来也会更方便。毕竟，你写的代码应该能够被测试。

试想一下，测试上面的add函会有多艰难。遵循这个概念，我们应该这样写代码：

with open('foo.txt', 'r') as input_file:

for line in input_file:

if line.strip().lower().endswith('cat'):

# ... do something useful with these lines

if line.strip().lower().endswith(‘cat’):这一行能够工作，是因为每个字符串方法( strip ( )、lower ( )、end swith ( ) )都返回一个字符串作为调用函数的结果。

当给定函数没有返回值时，有一些常见的原因：

“它所做的只是[一些与I / O相关的事情，比如将一个值保存到数据库中]。我不能返回任何有用的东西。”

我不同意。如果操作顺利完成，函数可以返回True。

“我们修改了其中一个参数，将其用作参考参数。”

这里有两点需要注意。首先，尽最大努力避免这种做法。用好了令人惊讶，用不好非常危险。

其次，即使这样做不可行，复制某个参数的成本太高，你也可以回到上一条建议。

“我需要返回多个值。单独返回一个值是没有意义的。”

可以使用元组返回多个值。

总是返回一个有用的值，调用者总是可以自由地忽略它们。

函数长度

让你读一个200行的函数，并说出它是做什么的，你是什么感受？

函数的长度直接影响可读性，从而影响可维护性。所以要保持你的函数简短。50行是一个随意的数字，在我看来是合理的。你编写的大多数函数应该要短一些。

如果一个函数遵循单一功能原则，它很可能是相当短的。 如果它是纯函数或是幂等的(下面讨论) ，它也可能是短的。

那么，如果函数太长，应该怎么做？重构。这会改变程序的结构而不改变其行为。

从一个长函数中提取几行代码，并把它们变成自己的函数。这是缩短长函数的最快、也是最常见的方式。

加上你给所有这些新函数取了合适的名称，因此生成的代码读起来也会更容易。

幂等和函数纯度

不管被调用了多少次，幂等函数总是在给定相同参数集的情况下返回相同的值。

结果不依赖于非局部变量、参数的可变性或来自任何I / O流的数据。下面的这个add_three(number)函数是幂等函数：

def add_three(number): """Return *number* + 3.""" return number + 3

不管一个人调用add_three(7)多少次，答案总是10。以下是一个非幂等函数：

def add_three():

"""Return 3 + the number entered by the user."""

number = int(input('Enter a number: '))

return number + 3

这个函数的返回值取决于I / O，即用户输入的数字。对add_three()的每次调用都会返回不同的值。

如果它被调用两次，用户可以第一次输入3，第二次输入7，分别调用add_three()返回6和10。

幂等性的一个现实中例子是在电梯前点击“向上”按钮。第一次按时，电梯会被“通知”你要上去。因为按按钮是幂等的，所以反复按它都没有什么影响。结果是一样的。

为什么幂等很重要？

可维护性和可维护性。幂等函数很容易测试，因为在使用相同的参数时，它们总是返回相同的结果。

测试仅仅是检查通过不同调用返回值的预期值。更重要的是，这些测试很快，这是单元测试中一个重要且经常被忽视的问题。

而在处理幂等函数时，重构是轻而易举的事情。 无论如何在函数之外更改代码，使用相同的参数调用它的结果总是一样的。

什么是纯函数？

在函数编程中，如果一个函数既幂等又没有可观察到的副作用，它就被认为是纯函数。函数外部的任何东西都不会影响这个值。

然而，这并不意味着函数不能影响非局部变量或I / O流之类的事情。例如，如果上面add_three(number)的幂等版本在返回结果之前打印了结果，那么它仍然被认为是幂等的，因为当它访问I / O流时，这个访问与从函数返回的值无关。

调用print ( )只是一个副作用：除了返回值之外，还与程序的其他部分或系统本身进行了一些交互。

让我们把我们的add_three(number)示例再向前推进一步。我们可以编写下面的代码片段来确定调用add_three(number)的次数：

add_three_calls = 0

def add_three(number):

"""Return *number* + 3."""

global add_three_calls

print(f'Returning {number + 3}')

add_three_calls += 1

return number + 3

def num_calls():

"""Return the number of times *add_three* was called."""

return add_three_calls

我们现在正在打印到控制台(一个副作用)并修改一个非局部变量(另一个副作用)，但是由于这两者都不影响函数返回的值，它仍然是幂等的。

纯函数没有副作用。它不仅不使用任何“外部数据”来计算值，除了计算和返回所述值之外，它与系统/程序的其余部分都没有交互。因此，虽然我们新的add_three(number)定义仍然是幂等的，但它不再是纯的。

纯函数没有日志语句或print ( )调用。它们不使用数据库或互联网连接。它们不访问或修改非局部变量。它们不调用任何其他非纯函数。

简而言之，它们无法做到爱因斯坦所说的“远距离幽灵般的行动”(在计算机科学环境中)。它们不会以任何方式修改程序或系统的其余部分。

在命令式编程(编写Python代码时所做的那种)中，它们是所有函数中最安全的函数。

它们也很容易被测试和维护，甚至比只是幂等函数更重要的是，测试它们基本上可以和执行它们一样快。

测试本身很简单：没有数据库连接或其他外部资源进行模拟，也不需要安装代码，之后也没有什么需要清理的。

明确地说，幂等性和纯函数只是一种期望，不是必需的。也就是说，由于好处很多，我们可能会希望只编写纯函数或幂等函数，但这不现实。

重要的是，我们要有意识开始写代码来隔离副作用和外部依赖性。这会使得我们编写的每一行代码都更容易被测试。

原文链接：

— 完 —

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