第二章 函数
14. 尽量用异常来表示特殊情况，而不要返回None。
- 用None这个返回值来表示特殊意义的函数，很容易使调用者犯错，因为None和0及空字符串之类的值，在条件表达式里都会评估为False。
- 函数在遇到特殊情况时，应该抛出异常，而不要返回None。调用者看到该函数的文档中所描述的异常之后，应该就会编写相应的代码来处理它们了。
示例
编写工具函数（utility function）时，程序员喜欢给None这个返回值赋予特殊含义。例如，两数相除，除数为0时返回None表示除数为0，似乎是合理的。
def divide(a, b):
try:
return a/b
except ZeroDivisionError:
return None
#在调用该函数时，调用者会对这个特殊含义做出解读。
result = divide(x, y)
if result is None:
print('Invalid inputs')
如果分子是0，那么结果为0 。但是对于if result is None这句来说，会出问题。因为我们可能不会专门去判断函数的返回值是否为None，而是会假设如果返回结果与False等效的结果，就说明函数出错了。（如空值，0，空列表等）
x, y = 0, 5
result = divide(x, y)
if not result:
print('Invalid inputs') #这段代码是错误的
让函数返回None，可能会使调用它的人写出错误的代码。解决办法是不返回None，而是把异常抛向上一级，让调用者必须面对它。
def divide(a, b):
try:
return a/b
except ZeroDivisionError as e:
raise ValueError('Invalid inputs') from e
这样调用者需要处理因输入值引起的异常了。
x, y = 5, 2
try:
result = divide(x, y)
except ValueError:
print('Invalid inputs')
else:
print('Result is %.1f' % result)
15.了解如何在闭包里使用外围作用域中的变量。
- 对于定义在某作用域内的闭包来说，它可以引用这些作用域中的变量。
- 使用默认方式对闭包内的变量赋值，不会影响外围作用域中的同名变量。
- 在Python3中，程序可以在闭包内用nonlocal语句来修饰某个名称，使该闭包能够修改外围作用域中的同名变量。
16. 考虑用生成器来改写直接返回列表的函数
- 使用生成器比把收集到的结果放入列表里返回给调用者更加清晰。
- 由生成器函数所返回的那个迭代器，可以把生成器函数体中传给yield表达式的那些值依次产生出来。
- 无论输入量多大，生成器都能产生一系列输出，因为这些输入量和输出量都不会影响它在执行时所耗的内存。
#找到字符串中每个单词的首字母在整个字符串的位置
def index_words_iter(text):
if text:
yield 0
for index, letter in enumerate(text):
if letter == ' ':
yield index+1
调用该生成器函数返回的迭代器，可以传给内置的list函数，将其转换为列表，避免了占用大量内存。
address = 'Four score and seven years ago...'
result = list(index_words_iter(address))
17.在参数上面迭代时，要多加小心。
- 函数在输入的参数上面多次迭代时要当心，如果参数是迭代器，可能会出现奇怪的行为并错失某些值。因为迭代器有状态，只能产生一轮结果，并且在用完的（exhausted，又称耗尽的）迭代器上面继续迭代时不会报错。
- python的迭代器协议，描述了容器和迭代器应该如何与iter和next内置函数、for循环及相关表达式相互配合。
- 把iter方法实现为生成器，即可定义自己的容器类型。
- 想判断某个值是迭代器还是容器，可以拿该值为参数，两次调用iter函数，若结果相同，则是迭代器，调用内置的next函数即可令该迭代器前进一步。
18.用数量可变的位置参数减少视觉干扰（visual nosie）。
- 在def语句中使用*args，即可令函数接受数量可变的位置参数。
- 调用函数时，可以采用*操作符，把序列中的元素当成位置参数，传给该函数。
- 对生成器使用*操作符，可能导致程序耗尽内存并崩溃。
- 在已经接受*args参数的函数上面继续添加位置参数，可能会产生难以排查的bug。
#定义log函数以便打印调试函数，参数固定，即使没有值要打印也要传递空列表
def log(message, values):
if not values:
print(message)
else:
values_str = ', '.join(str(x) for x in values)
print('%s: %s' % (message, values_str)
#改为可选的位置参数（星号参数）能更清晰，减少干扰。
def log(message, *values):
if not values:
print(message)
else:
values_str = ', '.join(str(x) for x in values)
print('%s: %s' % (message, values_str)
#如果传递列表给可变长的函数，调用时可以在列表前加上*，这样python会把列表元素视为位置参数。
favorites = [7, 33, 99]
log('Favorite colors', *favorites)
#采用数量可变的位置参数会引起两个问题。第一，变长参数在传递时先转化成元组。
#如果把（*生成器）作为参数，python必须迭代一轮，并放入元组，可能会消耗大量内存。
def my_generator():
for i in range(10):
yield id
def my_func(*args):
print(args)
it = my_generator()
my_func(it)
#第二个问题是在已经接受*args参数的函数上面继续添加位置参数，可能会产生难以排查的bug。
def log(sequence, message, *values):
if not values:
print('%s: %s' % (sequence, message)
else:
values_str = ', '.join(str(x) for x in values)
print('%s: %s: %s' % (sequence, message, values_str)
log(1, 'Favorites', 7, 33)#New usage is OK
log('Favorite numbers', 7, 33)#Old usage breaks
>>>
1: 'Favorites': 7, 33
'Favorite numbers': 7: 33
#这里的问题在于第二条log语句是以前写好的，当时的log函数还没有sequence参数，
#现在多了这个参数，使7变成了message参数的值，这种bug很难追踪，因为代码仍然运行且不抛出异常。
#为了避免这种问题，我们应该使用只能以关键字形式指定的参数，来扩展这种接收*args的函数（21条）
19.用关键字参数来表达可选的行为。
- 函数参数可以按位置或关键字来指定。
- 只使用位置参数来调用函数，可能会导致这些参数值的含义不够明确，而关键字参数则能够阐明每个参数的意图。
- 给函数添加新的行为时，可以使用带默认值的关键字参数，以便与原有的函数调用代码保持兼容。
- 可选的关键字参数总是应该以关键字形式来指定，而不应该以位置参数的形式来指定。
20.用None和文档字符串来描述具有动态默认值的参数。
- 参数的默认值，只会在程序加载模块并读到本函数的定义时评估一次。对于{}或[]等动态的值，可能会导致奇怪的行为。
- 对于以动态值作为实际默认值的关键字参数来说，应该把形式上的默认值写为None，并在函数的文档字符串里面描述该默认值所对应的实际行为。
def log(message, when=datetime.now()):
print('%s: %s' % (when, message))
#参数的默认值会在模块加载进来的时候求出，一旦加载进来，默认值就固定不变了，程序不会再次执行datetime.now()
>>> log('Hi there!')
2019-03-19 11:16:00.139197: Hi there!
>>> log('Hi, again!')
2019-03-19 11:16:00.139197: Hi, again!
#若要实现动态默认值，习惯上是把默认值设为None，并在文档字符串中把None对应的实际行为描述出来
def log(message, when=None):
'''Log a message with a timestamp.
Args:
message: Message to print.
when: datetime of when the message occured.
Defaults to the present time.
'''
when = datetime.now() if when is None else when
print('%s: %s' % (when, message))
>>> log('Hi there!')
2019-03-19 11:23:34.145581: Hi there!
>>> log('Hi, again!')
2019-03-19 11:23:41.577505: Hi, again!
##注意下面
Note = '如果参数的实际默认值是可变类型（mutable），如{},[]，则一定要用None作为形式上的默认值。'
21. 用只能以关键字形式指定的参数来确保代码清晰。
- 关键字参数能够使函数调用的意图更加明确。
- 对于各参数之间很容易混淆的函数，可以声明只能以关键字形式指定的参数，以确保调用者必须通过关键字来指定它们。对于接受多个Boolen标志的函数，更应该这么做。
- 在编写函数时，Python3有明确的语法来定义这种只能以关键字形式指定的参数。
#要计算两数相除，同时忽略OverflowError异常并返回0，忽略ZeroDivisionError，返回无穷。
def safe_division(number, divisor, ignore_overflow, ignore_zero_division):
try:
return number / divisor
except OverflowError：
if ignore_overflow:
return 0
else:
raise
except ZeroDivisionError:
if ignore_zero_division:
return float('inf')
else:
raise
#调用函数
result = safe_division(1.0, 10**500, True, False)
print(result) >>>0.0
result = safe_division(1, 0, False, True)
print(result）>>>inf
#但是调用者调用代码时可能分不清这两个参数。
#提升代码可读性的方法是采用关键字参数。
def safe_division(number, divisor, ignore_overflow=False, ignore_zero_division=Flase):
try:
return number / divisor
except OverflowError：
if ignore_overflow:
return 0
else:
raise
except ZeroDivisionError:
if ignore_zero_division:
return float('inf')
else:
raise
result = safe_division(1.0, 10**500, ignore_overflow=True)
result = safe_division(1, 0, ignore_zero_division=True)
#但这种方式也有缺陷，因为关键字参数是可选的，所以没办法确保函数调用者一定会使用关键字来指定这些参数的值，依然可以使用位置参数的形式调用它。
result = safe_division(1.0, 10**500, True, False)
#对于这种复杂的函数来说，最好保证调用者必须以清晰的调用代码来阐明调用该函数的意图。
#python3可定义必须以关键字形式指定参数。
#*标志位置参数就此终结，之后的参数只能以关键字形式指定。
def safe_division(number, divisor, * ignore_overflow=False, ignore_zero_division=Flase):
#这样不能以位置参数的形式来指定关键字参数了。
result = safe_division(1.0, 10**500,True，False)#错误
#但依然可以用关键字的形式指定，如果不指定，依然会采用默认值。
result = safe_division(1.0, 10**500, ignore_overflow=True)