Что такое сигнатура функции в питоне

Abstract

Python has always supported powerful introspection capabilities, including introspecting functions and methods (for the rest of this PEP, «function» refers to both functions and methods). By examining a function object you can fully reconstruct the function’s signature. Unfortunately this information is stored in an inconvenient manner, and is spread across a half-dozen deeply nested attributes.

This PEP proposes a new representation for function signatures. The new representation contains all necessary information about a function and its parameters, and makes introspection easy and straightforward.

However, this object does not replace the existing function metadata, which is used by Python itself to execute those functions. The new metadata object is intended solely to make function introspection easier for Python programmers.

Signature Object

A Signature object represents the call signature of a function and its return annotation. For each parameter accepted by the function it stores a Parameter object in its parameters collection.

A Signature object has the following public attributes and methods:

The «return» annotation for the function. If the function has no «return» annotation, this attribute is set to Signature.empty.

An ordered mapping of parameters’ names to the corresponding Parameter objects.

Creates a mapping from positional and keyword arguments to parameters. Raises a TypeError if the passed arguments do not match the signature.

Works the same way as bind(), but allows the omission of some required arguments (mimics functools.partial behavior.) Raises a TypeError if the passed arguments do not match the signature.

Creates a new Signature instance based on the instance replace was invoked on. It is possible to pass different parameters and/or return_annotation to override the corresponding properties of the base signature. To remove return_annotation from the copied Signature, pass in Signature.empty.

Note that the ‘= ‘ notation, means that the argument is optional. This notation applies to the rest of this PEP.

Signature objects are immutable. Use Signature.replace() to make a modified copy:

There are two ways to instantiate a Signature class:

It’s possible to test Signatures for equality. Two signatures are equal when their parameters are equal, their positional and positional-only parameters appear in the same order, and they have equal return annotations.

Changes to the Signature object, or to any of its data members, do not affect the function itself.

Signature also implements __str__:

Parameter Object

Python’s expressive syntax means functions can accept many different kinds of parameters with many subtle semantic differences. We propose a rich Parameter object designed to represent any possible function parameter.

A Parameter object has the following public attributes and methods:

The name of the parameter as a string. Must be a valid python identifier name (with the exception of POSITIONAL_ONLY parameters, which can have it set to None.)

The default value for the parameter. If the parameter has no default value, this attribute is set to Parameter.empty.

The annotation for the parameter. If the parameter has no annotation, this attribute is set to Parameter.empty.

Describes how argument values are bound to the parameter. Possible values:

Python has no explicit syntax for defining positional-only parameters, but many built-in and extension module functions (especially those that accept only one or two parameters) accept them.

Always use Parameter.* constants for setting and checking value of the kind attribute.

Creates a new Parameter instance based on the instance replaced was invoked on. To override a Parameter attribute, pass the corresponding argument. To remove an attribute from a Parameter, pass Parameter.empty.

Two parameters are equal when they have equal names, kinds, defaults, and annotations.

Parameter objects are immutable. Instead of modifying a Parameter object, you can use Parameter.replace() to create a modified copy like so:

BoundArguments Object

Result of a Signature.bind call. Holds the mapping of arguments to the function’s parameters.

Has the following public attributes:

The arguments attribute should be used in conjunction with Signature.parameters for any arguments processing purposes.

args and kwargs properties can be used to invoke functions:

Arguments which could be passed as part of either *args or **kwargs will be included only in the BoundArguments.args attribute. Consider the following example:

Implementation

The implementation adds a new function signature() to the inspect module. The function is the preferred way of getting a Signature for a callable object.

The function implements the following algorithm:

Note that the Signature object is created in a lazy manner, and is not automatically cached. However, the user can manually cache a Signature by storing it in the __signature__ attribute.

An implementation for Python 3.3 can be found at [1]. The python issue tracking the patch is [2].

Design Considerations

No implicit caching of Signature objects

The first PEP design had a provision for implicit caching of Signature objects in the inspect.signature() function. However, this has the following downsides:

Some functions may not be introspectable

Some functions may not be introspectable in certain implementations of Python. For example, in CPython, built-in functions defined in C provide no metadata about their arguments. Adding support for them is out of scope for this PEP.

Signature and Parameter equivalence

We assume that parameter names have semantic significance—two signatures are equal only when their corresponding parameters are equal and have the exact same names. Users who want looser equivalence tests, perhaps ignoring names of VAR_KEYWORD or VAR_POSITIONAL parameters, will need to implement those themselves.

Examples

Visualizing Callable Objects’ Signature

Let’s define some classes and functions:

Now, in the python REPL:

Annotation Checker

Acceptance

References

Copyright

This document has been placed in the public domain.

The PSF

The Python Software Foundation is the organization behind Python. Become a member of the PSF and help advance the software and our mission.

Источник

PEP 3107 (Аннотации в функциях)

Всем привет. Я решил полностью разобраться в пайтоновских аннотациях и заодно перевести цикл PEP-ов, документирующих эту тему. Мы начнём со стандартов версии 3.X и закончим нововведениями в python 3.8. Сразу говорю, что этот PEP — один из самых базовых и его прочтение пригодится лишь новичкам. Ну что же, поехали:

PEP 572 — Аннотации в функциях

Аннотация к стандарту

Данный PEP вводит синтаксис для добавления произвольных аннотаций (метаданных) к функциям в Python.

Обоснование

У функций в версии Python 2.x отсутствовал встроенный способ аннотирования параметров и возвращаемых значений. Для устранения этого пробела появилось множество инструментов и библиотек. Некоторые из них используют декораторы, описанные в PEP 318, в то время как другие анализируют docstring функции и ищут там информацию.

Этот PEP призван обеспечить единый, стандартный способ аннотирования функций, чтобы уменьшить существовавшую до этого момента путаницу, вызванную широким разбросом в механизмах и синтаксисе.

Основы аннотаций в функциях

Прежде чем приступить к обсуждению аннотаций функций Python 3.0, давайте сначала в общих чертах поговорим об их особенностях:

Сам по себе Python не обращает никакого внимания на аннотации. Единственное, он позволяет получить доступ к ним, что описано в разделе «Получаем доступ к аннотациям функций» ниже.

Аннотации приобретают смысл лишь когда интерпретируются сторонними библиотеками. Они могут делать с аннотациями функций всё, что захотят. Например, одна библиотека может использовать строковые аннотации, чтобы предоставить улучшенные справочные данные, например:

Другая же библиотека может использовать аннотации функций и методов Python для проверки соответствия типов. Эта библиотека может использовать аннотации для того чтобы показать, какие типы входных данных она ожидает и какой тип данных она вернёт. Возможно, это будет что-то в таком духе:

Синтаксис

Параметры

Аннотации параметров представляют из себя необязательные выражения, следующие за именем самого параметра:

В псевдограмматике параметры теперь выглядят как: параметр [: выражение] [= выражение]. То есть аннотации, как и значения по умолчанию, являются необязательными и всегда предшествуют последним. В точности также, как знак равенства используется для обозначения значения по умолчанию, двоеточие используется для аннотаций. Все аннотационные выражения, как и значения по умолчанию, оцениваются при выполнении определения функции. Получение «дополнительных» аргументов (т.е. *args и **kwargs) имеет такой же синтаксис:

Аннотации для вложенных параметров всегда следуют за именем параметра, а не за последней скобкой. Аннотирование каждого «имени» во вложенном параметре не требуется:

Возвращаемые значения

До сих пор мы не привели пример того, как аннотировать тип возвращаемого значения в функциях. Это делается так:

Полная грамматика объявления функций теперь такова:

Лямбды

Lambda функции не поддерживают аннотации. Конечно, синтаксис можно было поправить, добавив возможность «оборачивать» аргументы в скобки, однако было решено не вносить такие изменение, потому что:

Получаем доступ к аннотациям функций

После компиляции, аннотации функции становятся доступны через атрибут __annotations__. Этот атрибут представляет собой изменяемый словарь, сопоставляющий имена переменных и значения указанных к ним аннотаций.

В словаре __annotations__ есть специальный ключ «return». Этот ключ присутствует только в том случае, если для возвращаемого значения функции была также определена ​​аннотация. Например, следующая аннотация:

Будет возвращена через атрибут __annotations__ как:

Имя ключа «return» было выбрано из-за того, что оно не может конфликтовать с именем параметра (любая попытка использовать return в качестве имени параметра приведет к исключению SyntaxError).

Атрибут __annotations__ будет пустым, если в функции нет аннотаций или же функция была создана через лямбда-выражение.

Случаи использования

В ходе обсуждения аннотаций, мы рассмотрели несколько вариантов их использования. Некоторые из них представлены здесь и сгруппированы в зависимости от «класса» информации, которую передают. Также сюда были включены примеры существующих продуктов и пакетов, которые могут использовать аннотирование.

Стандартная библиотека

Модули pydoc и inspect

Модуль pydoc будет отображать аннотации в справочной информации о функциях. Модуль inspect изменится и будет поддерживать аннотации.

Связь с другими PEP

Объекты подписи функций

Объекты подписи функции должны предоставлять аннотации функций. Объект Parameter и другие вещи могут измениться. [прим. Подпись (Сигнатура) функции — часть её общего объявления, позволяющая средствам трансляции идентифицировать функцию среди других]

Реализация

Эталонная реализация была включена в ветку py3k (ранее «p3yk») как ревизия 53170

Источник

Функции в Python

Введение

Примеры

Определение и вызов простых функций

Использование def утверждения является наиболее распространенным способом определить функцию в Python. Это утверждение так называемое соединение заявление одного пункта со следующим синтаксисом:

Теперь давайте называть определенные greet() функции:

Это еще один пример определения функции, которая принимает один единственный аргумент и отображает переданное значение каждый раз, когда вызывается функция:

После того, что greet_two() функция должна быть вызвана с аргументом:

Также вы можете задать значение по умолчанию для этого аргумента функции:

Теперь вы можете вызывать функцию без указания значения:

Вы заметите, что в отличие от многих других языков, вам не нужно явно объявлять тип возвращаемого значения функции. Функции Python могут возвращать значения любого типа с помощью return ключевого слова. Одна функция может возвращать любое количество разных типов!

Пока это правильно обрабатывается вызывающей стороной, это совершенно правильный код Python.

Возвращение значений из функций

или сохраните значение для последующего использования:

или используйте значение для любых операций:

Если return встречается в функции функция будет немедленно вышла и последующие операции не будут оцениваться:

Вы также можете return несколько значений (в виде кортежа):

Определение функции с аргументами

Аргументы определены в скобках после имени функции:

Имя функции и список ее аргументов называются сигнатура функции. Каждый именованный аргумент фактически является локальной переменной функции.

При вызове функции укажите значения аргументов, перечислив их в порядке

или укажите их в любом порядке, используя имена из определения функции:

Определение функции с необязательными аргументами

Дополнительные аргументы могут быть определены путем назначения ( с использованием = ) значение по умолчанию имя-аргумента:

Вызов этой функции возможен тремя различными способами:

Предупреждение

Определение функции с несколькими аргументами

При вызове функции вы можете указать каждое ключевое слово без имени, но тогда порядок имеет значение:

Или совмещать указание аргументов с именем и без. Тогда те, у кого есть имя, должны следовать за теми, у кого нет, но порядок тех, у кого есть имя, не имеет значения:

Определение функции с произвольным числом аргументов

Произвольное количество позиционных аргументов:

Произвольное количество аргументов ключевого слова

Вы можете принимать произвольное число аргументов с именем, определяя аргумент в определении с двумя * перед ним:

Предупреждение

Вы можете смешивать их с другими необязательными и обязательными аргументами, но порядок внутри определения имеет значение.

Позиционные / ключевые аргументы приходят в первую очередь. (Обязательные аргументы). Тогда приходит произвольные *arg аргументы. (Необязательный). Тогда ключевые слова только аргументы приходят дальше. (Необходимые). Наконец произвольные ключевое слово **kwargs приходят. (Необязательный).

Python 2.x не поддерживает параметры только для ключевых слов. Такое поведение можно эмулировать с kwargs :

Примечание по именованию

Обратите внимание на уникальность

Замечание о функциях вложения с необязательными аргументами

Определение функции с необязательными изменяемыми аргументами

Существует проблема при использовании дополнительных аргументов с изменяемым типом умолчанию ( как описано в Определение функции с необязательными аргументами ), что потенциально может привести к непредсказуемому поведению.

объяснение

Решение

Лямбда (встроенные / анонимные) функции

который, когда называется как:

Это можно записать в виде лямбда-функции следующим образом:

После присвоения переменной она может использоваться как обычная функция:

Они также могут принимать произвольное количество аргументов / ключевых слов, как обычные функции.

Например, эта строка сортирует список строк, игнорируя их регистр и игнорируя пробелы в начале и в конце:

Список сортировки просто игнорируя пробелы:

Примеры с числовыми списками:

Другие функции (с / без аргументов) можно вызывать внутри лямбда-функции.

НОТА

Передача аргумента и изменчивость

Сначала немного терминологии:

В Python, аргументы передаются по заданию (в отличие от других языков, где аргументы могут передаваться по значению / задания / указателя).

Мутирование параметра приведет к изменению аргумента (если тип аргумента является изменяемым).

Переназначение параметра не переназначит аргумент.

В Python, мы на самом деле не присваивать значения переменным, вместо того, чтобы мы связываем (то есть переуступать, присоединять) переменные (рассматриваемые как имена) к объектам.

Return

Обратите внимание, что в то время как при обычном замыкании вложенная функция полностью наследует все переменные из окружающей ее среды, в этой конструкции вложенная функция имеет доступ только на чтение к унаследованным переменным, но не может назначать их

Python 3 предлагает nonlocal заявление ( https://codecamp.ru/documentation/python/263/variable-scope-and-binding/5712/nonlocal-variables#t=201608272008282346874 ) для реализации полного закрытия с вложенными функциями.

def makeInc (x): def inc (y): нелокальный x # теперь можно присвоить значение x x + = y вернуть x return inc incOne = makeInc (1) incOne (5) # возвращает 6

Рекурсивные функции

Функция выводит то же, что и выше.

Предел рекурсии

Существует предел глубины возможной рекурсии, который зависит от реализации Python. Когда предел достигнут, возникает исключение RuntimeError:

Вложенные функции

Функции в Python являются первоклассными объектами. Они могут быть определены в любой области

Функции захвата их охватывающей области видимости могут передаваться как любой другой вид объекта

Повторяемая и распаковка словаря

Функции позволяют указывать следующие типы параметров: позиционные, именованные, переменные позиционные, аргументы ключевых слов (kwargs). Вот четкое и краткое использование каждого типа.

Принудительное использование именованных параметров

Все параметры, указанные после первой звездочки в сигнатуре функции, предназначены только для ключевых слов.

В Python 3 можно поставить одну звездочку в сигнатуре функции, чтобы гарантировать, что оставшиеся аргументы могут быть переданы только с помощью аргументов ключевого слова.

Рекурсивная лямбда с использованием присвоенной переменной

Синтаксис

Параметры

Примечания

Научим основам Python и Data Science на практике

Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.

Декораторы

Цикл for и цикл while в Python — 9 примеров

Как устроены циклы в Python? Циклы в Python позволяют разработчикам повторять определенные части своего кода через ряд циклов, которые называются итерациями. Python поддерживает цикл for и цикл while. Синтаксис цикла for в Python Цикл for

Источник

Что такое функции в Python

Функция — это именованный участок кода. Иначе говоря, мы выделяем какой-то кусок нашего кода и даём ему имя.

Функция print() выводит на экран нашу строку “Привет!”. Мы не знаем как она это делает, но мы точно знаем что именно произойдёт. Где-то далеко-далеко в питоне какой-то программист написал код этой функции, и вы пользуетесь ею даже не вникая как именно он текст выводиться в терминал.

Это самое важное свойство функций: вы можете использовать чужие функции, не вдаваясь в подробности того, как они работают внутри.

Функции нужны, чтобы логику их работы можно было использовать в разных местах программы, не переписывая код заново.

Давайте решим простую задачу: у вас есть магазин продуктов. Вы хотите продавать в нём молоко по 100 рублей за бутылку. Но при этом вы ещё должны платить 20% от стоимости проданных товаров в налоговую. Этот налог называется НДС, вы наверняка видели его в чеках. Вопрос: какую цену поставить в ценник, чтобы после уплаты налогов вы получали по 100 рублей за бутылку?

Вот фрагмент кода, который решает эту задачу:

А теперь вспоминаем, что в магазине помимо молока есть ещё макароны. Пишем аналогичный код для расчёта ценника макарон:

Для каждого товара мы повторяем одни и те же действия, и в результате получается копипаста. Это проблема:

Функции позволяют переиспользовать уже написанный код, тем самым избавляя его от проблем, перечисленных выше. Вот как выглядит код выше, если превратить его в функцию:

Теперь давайте посмотрим как написать свою функцию. Разберём get_price_with_vat по частям:

Сигнатура

Сигнатура функции пишется в самом начале. Она состоит из:

Тело функции

Здесь всё просто: это тот код, который мы хотим поместить в функцию. Обратите внимание, код тела функции мы пишем с отступом от левого края строки. В питоне принято таким образом помечать какой код относится к функции, а какой — нет. Это правило установлено на уровне языка, поэтому если отступов не сделать — программа сломается. В дальнейшем, вы ещё встретитесь с отступами. Размер одно отступа — 4 пробела.

Есть ещё один нюанс. Всё, что происходит в функции, остаётся внутри неё. Например, все переменные, которые мы создали во время работы функции, окажутся недоступны извне.

И это логично, ведь нам не нужны промежуточные вычисления, важен только результат. А чтобы результат работы был доступен вне функции, его надо “вернуть”.

Возвращаемое значение

Для возврата желаемого значения во внешний мир, используется ключевое слово return :

Помимо всего прочего, return прерывает выполнение функции. Попробуйте запустить у себя код ниже:

Такое поведение позволяет программисту контролировать написанные функции и останавливать их выполнение в нужный момент.

Что ещё почитать

Попробуйте бесплатные уроки по Python

Получите крутое код-ревью от практикующих программистов с разбором ошибок и рекомендациями, на что обратить внимание — бесплатно.

Переходите на страницу учебных модулей «Девмана» и выбирайте тему.

Источник

Установить сигнатуру функции в Python

Другое событие NullPointerException возникает, когда объявляется массив объектов, а затем сразу же пытается разыменовать его внутри.

Вы должны инициализировать элементы в массиве перед доступом или разыменованием их.

5 ответов

Я не вижу никакого способа установить фактическую подпись. Я бы подумал, что модуль functools сделал бы это, если бы это было выполнимо, но это не так, по крайней мере, в py2.5 и py2.6.

Вы также можете вызвать исключение TypeError, если вы получаете неверный ввод.

Возможно, я не знал » Я хорошо понимаю проблему, но если речь идет о сохранении того же поведения при изменении сигнатуры функции, то вы можете сделать что-то вроде:

Мы хотим, чтобы create_initiation_function изменила подпись

Пожалуйста, не делайте этого.

Мы хотим использовать эту функцию в нескольких классах

Пожалуйста, используйте обычное наследование.

Нет смысла «изменять» подпись во время выполнения.

Вы создаете кошмар обслуживания. Никто больше не потрудится понять, что вы делаете. Они просто вырвут его и заменит наследованием.

Сделайте это вместо этого. Это просто и очевидно, и делает ваш общий init доступным во всех подклассах очевидным и простым способом Pythonic.

Вы не можете сделать это с живым кодом.

То есть, похоже, вы хотите взять реальный, live, которая выглядит так:

и измените ее на такую:

В результате получается функция, которая получает два параметра: список и dict, а код, который вы пишете, работает с этим списком и dict. Второй результат дает функцию, которая получает один параметр и к которой обращаются напрямую как к локальной переменной. Если вы, так сказать, измените «подпись» функции, это приведет к такой функции:

, которая явно не будет работать.

Источник