# 4. 更多控制流工具

除了刚介绍的 `while` 语句，Python 还用了一些别的。我们将在本章中遇到它们。

## 4.1. `if` 语句

最让人耳熟能详的语句应当是 `if` 语句：

    >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
    Please enter an integer: 42
    >>> if x < 0:
    ...     x = 0
    ...     print('Negative changed to zero')
    ... elif x == 0:
    ...     print('Zero')
    ... elif x == 1:
    ...     print('Single')
    ... else:
    ...     print('More')
    ...
    More

可有零个或多个 `elif` 部分，`else` 部分也是可选的。关键字 '`elif`' 是 'else if' 的缩写，用于避免过多的缩进。`if` ... `elif` ... `elif` ... 序列可以当作其它语言中 `switch` 或 `case` 语句的替代品。

如果是把一个值与多个常量进行比较，或者检查特定类型或属性，`match` 语句更有用。详见 match 语句。

## 4.2. `for` 语句

Python 的 `for` 语句与 C 或 Pascal 中的不同。Python 的 `for` 语句不迭代算术递增数值（如 Pascal），或是给予用户定义迭代步骤和结束条件的能力（如 C），而是在列表或字符串等任意序列的元素上迭代，按它们在序列中出现的顺序。 例如（这不是有意要暗指什么）：

    >>> # Measure some strings:
    ... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
    >>> for w in words:
    ...     print(w, len(w))
    ...
    cat 3
    window 6
    defenestrate 12

很难正确地在迭代多项集的同时修改多项集的内容。更简单的方法是迭代多项集的副本或者创建新的多项集：

    # Create a sample collection
    users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

    # Strategy:  Iterate over a copy
    for user, status in users.copy().items():
        if status == 'inactive':
            del users[user]

    # Strategy:  Create a new collection
    active_users = {}
    for user, status in users.items():
        if status == 'active':
            active_users[user] = status

## 4.3. `range()` 函数

内置函数 `range()` 用于生成等差数列：

    >>> for i in range(5):
    ...     print(i)
    ...
    0
    1
    2
    3
    4

生成的序列绝不会包括给定的终止值；`range(10)` 生成 10 个值——长度为 10 的序列的所有合法索引。range 可以不从 0 开始，且可以按给定的步长递增（即使是负数步长）：

    >>> list(range(5, 10))
    [5, 6, 7, 8, 9]

    >>> list(range(0, 10, 3))
    [0, 3, 6, 9]

    >>> list(range(-10, -100, -30))
    [-10, -40, -70]

要按索引迭代序列，可以组合使用 `range()` 和 `len()`：

    >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
    >>> for i in range(len(a)):
    ...     print(i, a[i])
    ...
    0 Mary
    1 had
    2 a
    3 little
    4 lamb

不过大多数情况下 `enumerate()` 函数很方便，详见 循环的技巧。

如果直接打印一个 range 会发生意想不到的事情：

    >>> range(10)
    range(0, 10)

`range()` 返回的对象在很多方面和列表的行为一样，但其实它和列表不一样。该对象只有在被迭代时才一个一个地返回所期望的列表项，并没有真正生成过一个含有全部项的列表，从而节省了空间。

这种对象称为可迭代对象 iterable，适合作为需要获取一系列值的函数或程序构件的参数。`for` 语句就是这样的程序构件；以可迭代对象作为参数的函数例如 `sum()`：

    >>> sum(range(4))  # 0 + 1 + 2 + 3
    6

之后我们会看到更多返回可迭代对象，或以可迭代对象作为参数的函数。在 数据结构 这一章中，我们将讨论 `list()` 的更多细节。

## 4.4. 循环中的 `break`、`continue` 语句及 `else` 子句

`break` 语句将跳出最近的一层 `for` 或 `while` 循环。

`for` 或 `while` 循环可以包括 `else` 子句。

在 `for` 循环中，`else` 子句会在循环成功结束最后一次迭代之后执行。

在 `while` 循环中，它会在循环条件变为假值后执行。

无论哪种循环，如果因为 `break` 而结束，那么 `else` 子句就 不会 执行。

下面的搜索质数的 `for` 循环就是一个例子：

    >>> for n in range(2, 10):
    ...     for x in range(2, n):
    ...         if n % x == 0:
    ...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
    ...             break
    ...     else:
    ...         # loop fell through without finding a factor
    ...         print(n, 'is a prime number')
    ...
    2 is a prime number
    3 is a prime number
    4 equals 2 * 2
    5 is a prime number
    6 equals 2 * 3
    7 is a prime number
    8 equals 2 * 4
    9 equals 3 * 3

（没错，这段代码就是这么写。仔细看：`else` 子句属于 `for` 循环，不属于 `if` 语句。）

`else` 子句用于循环时比起 `if` 语句的 `else` 子句，更像 `try` 语句的。`try` 语句的 `else` 子句在未发生异常时执行，循环的 `else` 子句则在未发生 `break` 时执行。 `try` 语句和异常详见 异常的处理。

`continue` 语句，同样借鉴自 C 语言，以执行循环的下一次迭代来继续：

    >>> for num in range(2, 10):
    ...     if num % 2 == 0:
    ...         print("Found an even number", num)
    ...         continue
    ...     print("Found an odd number", num)
    ...
    Found an even number 2
    Found an odd number 3
    Found an even number 4
    Found an odd number 5
    Found an even number 6
    Found an odd number 7
    Found an even number 8
    Found an odd number 9

## 4.5. `pass` 语句

`pass` 语句不执行任何动作。语法上需要一个语句，但程序毋需执行任何动作时，可以使用该语句。例如：

    >>> while True:
    ...     pass  # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
    ...

这常用于创建一个最小的类：

    >>> class MyEmptyClass:
    ...     pass
    ...

`pass` 还可用作函数或条件语句体的占位符，让你保持在更抽象的层次进行思考。`pass` 会被默默地忽略：

    >>> def initlog(*args):
    ...     pass   # Remember to implement this!
    ...

## 4.6. `match` 语句

`match` 语句接受一个表达式并把它的值与一个或多个 case 块给出的一系列模式进行比较。这表面上像 C、Java 或 JavaScript（以及许多其他程序设计语言）中的 switch 语句，但其实它更像 Rust 或 Haskell 中的模式匹配。只有第一个匹配的模式会被执行，并且它还可以提取值的组成部分（序列的元素或对象的属性）赋给变量。

最简单的形式是将一个主语值与一个或多个字面值进行比较：

    def http_error(status):
        match status:
            case 400:
                return "Bad request"
            case 404:
                return "Not found"
            case 418:
                return "I'm a teapot"
            case _:
                return "Something's wrong with the internet"

注意最后一个代码块：“变量名” `_` 被作为 通配符 并必定会匹配成功。如果没有 case 匹配成功，则不会执行任何分支。

你可以使用 `|` （“ or ”）在一个模式中组合几个字面值:

    case 401 | 403 | 404:
        return "Not allowed"

形如解包赋值的模式可被用于绑定变量：

    # point is an (x, y) tuple
    match point:
        case (0, 0):
            print("Origin")
        case (0, y):
            print(f"Y={y}")
        case (x, 0):
            print(f"X={x}")
        case (x, y):
            print(f"X={x}, Y={y}")
        case _:
            raise ValueError("Not a point")

请仔细学习此代码！第一个模式有两个字面值，可视为前述字面值模式的扩展。接下来的两个模式结合了一个字面值和一个变量，变量 绑定 了来自主语（`point`）的一个值。第四个模式捕获了两个值，使其在概念上与解包赋值 `(x, y) = point` 类似。

如果用类组织数据，可以用“类名后接一个参数列表”这种很像构造器的形式，把属性捕获到变量里：

    class Point:
        def __init__(self, x, y):
            self.x = x
            self.y = y

    def where_is(point):
        match point:
            case Point(x=0, y=0):
                print("Origin")
            case Point(x=0, y=y):
                print(f"Y={y}")
            case Point(x=x, y=0):
                print(f"X={x}")
            case Point():
                print("Somewhere else")
            case _:
                print("Not a point")

你可以在某些为其属性提供了排序的内置类（例如 dataclass）中使用位置参数。 你也可以通过在你的类中设置 `__match_args__` 特殊属性来为模式中的属性定义一个专门的位置。 如果它被设为 ("x", "y")，则以下模式均为等价的（并且都是将 `y` 属性绑定到 `var` 变量）:

    Point(1, var)
    Point(1, y=var)
    Point(x=1, y=var)
    Point(y=var, x=1)

建议这样来阅读一个模式——通过将其视为赋值语句等号左边的一种扩展形式，来理解各个变量被设为何值。match 语句只会为单一的名称（如上面的 `var`）赋值，而不会赋值给带点号的名称（如 `foo.bar`）、属性名（如上面的 `x=` 和 `y=`）和类名（是通过其后的 "(...)" 来识别的，如上面的 `Point`）。

模式可以任意嵌套。举例来说，如果我们有一个由 Point 组成的列表，且 Point 添加了 `__match_args__` 时，我们可以这样来匹配它：

    class Point:
        __match_args__ = ('x', 'y')
        def __init__(self, x, y):
            self.x = x
            self.y = y

    match points:
        case []:
            print("No points")
        case [Point(0, 0)]:
            print("The origin")
        case [Point(x, y)]:
            print(f"Single point {x}, {y}")
        case [Point(0, y1), Point(0, y2)]:
            print(f"Two on the Y axis at {y1}, {y2}")
        case _:
            print("Something else")

我们可以向一个模式添加 `if` 子句，称为“约束项”。 如果约束项为假值，则 `match` 将继续尝试下一个 case 语句块。 请注意值的捕获发生在约束项被求值之前。:

    match point:
        case Point(x, y) if x == y:
            print(f"Y=X at {x}")
        case Point(x, y):
            print(f"Not on the diagonal")

该语句的一些其它关键特性：

- 与解包赋值类似，元组和列表模式具有完全相同的含义并且实际上都能匹配任意序列，区别是它们不能匹配迭代器或字符串。

- 序列模式支持扩展解包：`[x, y, *rest]` 和 `(x, y, *rest)` 和相应的解包赋值做的事是一样的。接在 `*` 后的名称也可以为 `_`，所以 `(x, y, *_)` 匹配含至少两项的序列，而不必绑定剩余的项。

- 映射模式：`{"bandwidth": b, "latency": l}` 从字典中捕获 `"bandwidth"` 和 `"latency"` 的值。额外的键会被忽略，这一点与序列模式不同。`**rest` 这样的解包也支持。（但 `**_` 将会是冗余的，故不允许使用。）

- 子模式可使用 `as` 关键字来捕获:

      case (Point(x1, y1), Point(x2, y2) as p2): ...

  将把输入中的第二个元素捕获为 `p2` （只要输入是包含两个点的序列）

- 大多数字面值是按相等性比较的，但是单例对象 `True`、`False` 和 `None` 则是按 id 比较的。

- 模式可以使用具名常量。它们必须作为带点号的名称出现，以防止它们被解释为用于捕获的变量：

      from enum import Enum
      class Color(Enum):
          RED = 'red'
          GREEN = 'green'
          BLUE = 'blue'

      color = Color(input("Enter your choice of 'red', 'blue' or 'green': "))

      match color:
          case Color.RED:
              print("I see red!")
          case Color.GREEN:
              print("Grass is green")
          case Color.BLUE:
              print("I'm feeling the blues :(")

更详细的说明和更多示例，可参阅以教程格式撰写的 PEP 636。

## 4.7. 定义函数

下列代码创建一个可以输出限定数值内的斐波那契数列函数：

    >>> def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
    ...     """Print a Fibonacci series up to n."""
    ...     a, b = 0, 1
    ...     while a < n:
    ...         print(a, end=' ')
    ...         a, b = b, a+b
    ...     print()
    ...
    >>> # Now call the function we just defined:
    ... fib(2000)
    0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

定义 函数使用关键字 `def`，后跟函数名与括号内的形参列表。函数语句从下一行开始，并且必须缩进。

函数内的第一条语句是字符串时，该字符串就是文档字符串，也称为 docstring，详见 文档字符串。利用文档字符串可以自动生成在线文档或打印版文档，还可以让开发者在浏览代码时直接查阅文档；Python 开发者最好养成在代码中加入文档字符串的好习惯。

函数在 执行 时使用函数局部变量符号表，所有函数变量赋值都存在局部符号表中；引用变量时，首先，在局部符号表里查找变量，然后，是外层函数局部符号表，再是全局符号表，最后是内置名称符号表。因此，尽管可以引用全局变量和外层函数的变量，但最好不要在函数内直接赋值（除非是 `global` 语句定义的全局变量，或 `nonlocal` 语句定义的外层函数变量）。

在调用函数时会将实际参数（实参）引入到被调用函数的局部符号表中；因此，实参是使用 按值调用 来传递的（其中的 值 始终是对象的 引用 而不是对象的值）。 [1] 当一个函数调用另外一个函数时，会为该调用创建一个新的局部符号表。

函数定义在当前符号表中把函数名与函数对象关联在一起。解释器把函数名指向的对象作为用户自定义函数。还可以使用其他名称指向同一个函数对象，并访问访该函数：

    >>> fib
    <function fib at 10042ed0>
    >>> f = fib
    >>> f(100)
    0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

如果你用过其他语言，你可能会认为 `fib` 不是函数而是一个过程，因为它没有返回值。 事实上，即使没有 `return` 语句的函数也有返回值，尽管这个值可能相当无聊。 这个值被称为 `None` (是一个内置名称)。 通常解释器会屏蔽单独的返回值 `None`。 如果你确有需要可以使用 `print()` 查看它:

    >>> fib(0)
    >>> print(fib(0))
    None

编写不直接输出斐波那契数列运算结果，而是返回运算结果列表的函数也非常简单：

    >>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
    ...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
    ...     result = []
    ...     a, b = 0, 1
    ...     while a < n:
    ...         result.append(a)    # see below
    ...         a, b = b, a+b
    ...     return result
    ...
    >>> f100 = fib2(100)    # call it
    >>> f100                # write the result
    [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

本例也新引入了一些 Python 功能：

- `return` 语句返回函数的值。`return` 语句不带表达式参数时，返回 `None`。函数执行完毕退出也返回 `None`。

- 语句 `result.append(a)` 调用了列表对象 `result` 的 方法。 方法是‘从属于’对象的函数，其名称为 `obj.methodname`，其中 `obj` 是某个对象（可以是一个表达式），`methodname` 是由对象的类型定义的方法名称。 不同的类型定义了不同的方法。 不同的类型的方法可以使用相同的名称而不会产生歧义。 （使用 类 可以定义自己的对象类型和方法，参见 类。） 在示例中显示的方法 `append()` 是由列表对象定义的；它会在列表的末尾添加一个新元素。 在本例中它等同于 `result = result + [a]`，但效率更高。

## 4.8. 函数定义详解

函数定义支持可变数量的参数。这里列出三种可以组合使用的形式。

### 4.8.1. 默认值参数

为参数指定默认值是非常有用的方式。调用函数时，可以使用比定义时更少的参数，例如：

    def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'):
        while True:
            reply = input(prompt)
            if reply in {'y', 'ye', 'yes'}:
                return True
            if reply in {'n', 'no', 'nop', 'nope'}:
                return False
            retries = retries - 1
            if retries < 0:
                raise ValueError('invalid user response')
            print(reminder)

该函数可以用以下方式调用：

- 只给出必选实参：`ask_ok('Do you really want to quit?')`

- 给出一个可选实参：`ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)`

- 给出所有实参：`ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')`

本例还使用了关键字 `in` ，用于确认序列中是否包含某个值。

默认值在 定义 作用域里的函数定义中求值，所以：

    i = 5

    def f(arg=i):
        print(arg)

    i = 6
    f()

上例输出的是 `5`。

重要警告： 默认值只计算一次。默认值为列表、字典或类实例等可变对象时，会产生与该规则不同的结果。例如，下面的函数会累积后续调用时传递的参数：

    def f(a, L=[]):
        L.append(a)
        return L

    print(f(1))
    print(f(2))
    print(f(3))

输出结果如下：

    [1]
    [1, 2]
    [1, 2, 3]

不想在后续调用之间共享默认值时，应以如下方式编写函数：

    def f(a, L=None):
        if L is None:
            L = []
        L.append(a)
        return L

### 4.8.2. 关键字参数

`kwarg=value` 形式的 关键字参数 也可以用于调用函数。函数示例如下：

    def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
        print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
        print("if you put", voltage, "volts through it.")
        print("-- Lovely plumage, the", type)
        print("-- It's", state, "!")

该函数接受一个必选参数（`voltage`）和三个可选参数（`state`, `action` 和 `type`）。该函数可用下列方式调用：

    parrot(1000)                                          # 1 positional argument
    parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
    parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
    parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
    parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
    parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

以下调用函数的方式都无效：

    parrot()                     # required argument missing
    parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
    parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
    parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument

函数调用时，关键字参数必须跟在位置参数后面。所有传递的关键字参数都必须匹配一个函数接受的参数（比如，`actor` 不是函数 `parrot` 的有效参数），关键字参数的顺序并不重要。这也包括必选参数，（比如，`parrot(voltage=1000)` 也有效）。不能对同一个参数多次赋值，下面就是一个因此限制而失败的例子：

    >>> def function(a):
    ...     pass
    ...
    >>> function(0, a=0)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: function() got multiple values for argument 'a'

最后一个形参为 `**name` 形式时，接收一个字典（详见 映射类型 --- dict），该字典包含与函数中已定义形参对应之外的所有关键字参数。`**name` 形参可以与 `*name` 形参（下一小节介绍）组合使用（`*name` 必须在 `**name` 前面）， `*name` 形参接收一个 元组，该元组包含形参列表之外的位置参数。例如，可以定义下面这样的函数：

    def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
        print("-- Do you have any", kind, "?")
        print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
        for arg in arguments:
            print(arg)
        print("-" * 40)
        for kw in keywords:
            print(kw, ":", keywords[kw])

该函数可以用如下方式调用：

    cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
               "It's really very, VERY runny, sir.",
               shopkeeper="Michael Palin",
               client="John Cleese",
               sketch="Cheese Shop Sketch")

输出结果如下：

    -- Do you have any Limburger ?
    -- I'm sorry, we're all out of Limburger
    It's very runny, sir.
    It's really very, VERY runny, sir.
    ----------------------------------------
    shopkeeper : Michael Palin
    client : John Cleese
    sketch : Cheese Shop Sketch

注意，关键字参数在输出结果中的顺序与调用函数时的顺序一致。

### 4.8.3. 特殊参数

默认情况下，参数可以按位置或显式关键字传递给 Python 函数。为了让代码易读、高效，最好限制参数的传递方式，这样，开发者只需查看函数定义，即可确定参数项是仅按位置、按位置或关键字，还是仅按关键字传递。

函数定义如下：

    def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
          -----------    ----------     ----------
            |             |                  |
            |        Positional or keyword   |
            |                                - Keyword only
             -- Positional only

`/` 和 `*` 是可选的。这些符号表明形参如何把参数值传递给函数：位置、位置或关键字、关键字。关键字形参也叫作命名形参。

#### 4.8.3.1. 位置或关键字参数

函数定义中未使用 `/` 和 `*` 时，参数可以按位置或关键字传递给函数。

#### 4.8.3.2. 仅位置参数

此处再介绍一些细节，特定形参可以标记为 仅限位置。仅限位置 时，形参的顺序很重要，且这些形参不能用关键字传递。仅限位置形参应放在 `/` （正斜杠）前。`/` 用于在逻辑上分割仅限位置形参与其它形参。如果函数定义中没有 `/`，则表示没有仅限位置形参。

`/` 后可以是 位置或关键字 或 仅限关键字 形参。

#### 4.8.3.3. 仅限关键字参数

把形参标记为 仅限关键字，表明必须以关键字参数形式传递该形参，应在参数列表中第一个 仅限关键字 形参前添加 `*`。

#### 4.8.3.4. 函数示例

请看下面的函数定义示例，注意 `/` 和 `*` 标记：

    >>> def standard_arg(arg):
    ...     print(arg)
    ...
    >>> def pos_only_arg(arg, /):
    ...     print(arg)
    ...
    >>> def kwd_only_arg(*, arg):
    ...     print(arg)
    ...
    >>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):
    ...     print(pos_only, standard, kwd_only)

第一个函数定义 `standard_arg` 是最常见的形式，对调用方式没有任何限制，可以按位置也可以按关键字传递参数：

    >>> standard_arg(2)
    2

    >>> standard_arg(arg=2)
    2

第二个函数 `pos_only_arg` 的函数定义中有 `/`，仅限使用位置形参：

    >>> pos_only_arg(1)
    1

    >>> pos_only_arg(arg=1)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: pos_only_arg() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'arg'

第三个函数 `kwd_only_args` 的函数定义通过 `*` 表明仅限关键字参数：

    >>> kwd_only_arg(3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: kwd_only_arg() takes 0 positional arguments but 1 was given

    >>> kwd_only_arg(arg=3)
    3

最后一个函数在同一个函数定义中，使用了全部三种调用惯例：

    >>> combined_example(1, 2, 3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: combined_example() takes 2 positional arguments but 3 were given

    >>> combined_example(1, 2, kwd_only=3)
    1 2 3

    >>> combined_example(1, standard=2, kwd_only=3)
    1 2 3

    >>> combined_example(pos_only=1, standard=2, kwd_only=3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: combined_example() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'pos_only'

下面的函数定义中，`kwds` 把 `name` 当作键，因此，可能与位置参数 `name` 产生潜在冲突：

    def foo(name, **kwds):
        return 'name' in kwds

调用该函数不可能返回 `True`，因为关键字 `'name'` 总与第一个形参绑定。例如：

    >>> foo(1, **{'name': 2})
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: foo() got multiple values for argument 'name'
    >>>

加上 `/` （仅限位置参数）后，就可以了。此时，函数定义把 `name` 当作位置参数，`'name'` 也可以作为关键字参数的键：

    >>> def foo(name, /, **kwds):
    ...     return 'name' in kwds
    ...
    >>> foo(1, **{'name': 2})
    True

换句话说，仅限位置形参的名称可以在 `**kwds` 中使用，而不产生歧义。

#### 4.8.3.5. 小结

以下用例决定哪些形参可以用于函数定义：

    def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):

说明：

- 使用仅限位置形参，可以让用户无法使用形参名。形参名没有实际意义时，强制调用函数的实参顺序时，或同时接收位置形参和关键字时，这种方式很有用。

- 当形参名有实际意义，且显式名称可以让函数定义更易理解时，阻止用户依赖传递实参的位置时，才使用关键字。

- 对于 API，使用仅限位置形参，可以防止未来修改形参名时造成破坏性的 API 变动。

### 4.8.4. 任意实参列表

调用函数时，使用任意数量的实参是最少见的选项。这些实参包含在元组中（详见 元组和序列 ）。在可变数量的实参之前，可能有若干个普通参数：

    def write_multiple_items(file, separator, *args):
        file.write(separator.join(args))

variadic 参数用于采集传递给函数的所有剩余参数，因此，它们通常在形参列表的末尾。`*args` 形参后的任何形式参数只能是仅限关键字参数，即只能用作关键字参数，不能用作位置参数：

    >>> def concat(*args, sep="/"):
    ...     return sep.join(args)
    ...
    >>> concat("earth", "mars", "venus")
    'earth/mars/venus'
    >>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
    'earth.mars.venus'

### 4.8.5. 解包实参列表

函数调用要求独立的位置参数，但实参在列表或元组里时，要执行相反的操作。例如，内置的 `range()` 函数要求独立的 start 和 stop 实参。如果这些参数不是独立的，则要在调用函数时，用 `*` 操作符把实参从列表或元组解包出来：

    >>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
    [3, 4, 5]
    >>> args = [3, 6]
    >>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
    [3, 4, 5]

同样，字典可以用 `**` 操作符传递关键字参数：

    >>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
    ...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
    ...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
    ...     print("E's", state, "!")
    ...
    >>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
    >>> parrot(**d)
    -- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !

### 4.8.6. Lambda 表达式

`lambda` 关键字用于创建小巧的匿名函数。`lambda a, b: a+b` 函数返回两个参数的和。Lambda 函数可用于任何需要函数对象的地方。在语法上，匿名函数只能是单个表达式。在语义上，它只是常规函数定义的语法糖。与嵌套函数定义一样，lambda 函数可以引用包含作用域中的变量：

    >>> def make_incrementor(n):
    ...     return lambda x: x + n
    ...
    >>> f = make_incrementor(42)
    >>> f(0)
    42
    >>> f(1)
    43

上例用 lambda 表达式返回函数。还可以把匿名函数用作传递的实参：

    >>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
    >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
    >>> pairs
    [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

### 4.8.7. 文档字符串

以下是文档字符串内容和格式的约定。

第一行应为对象用途的简短摘要。为保持简洁，不要在这里显式说明对象名或类型，因为可通过其他方式获取这些信息（除非该名称碰巧是描述函数操作的动词）。这一行应以大写字母开头，以句点结尾。

文档字符串为多行时，第二行应为空白行，在视觉上将摘要与其余描述分开。后面的行可包含若干段落，描述对象的调用约定、副作用等。

Python 解析器不会删除 Python 中多行字符串字面值的缩进，因此，文档处理工具应在必要时删除缩进。这项操作遵循以下约定：文档字符串第一行 之后 的第一个非空行决定了整个文档字符串的缩进量（第一行通常与字符串开头的引号相邻，其缩进在字符串中并不明显，因此，不能用第一行的缩进），然后，删除字符串中所有行开头处与此缩进“等价”的空白符。不能有比此缩进更少的行，但如果出现了缩进更少的行，应删除这些行的所有前导空白符。转化制表符后（通常为 8 个空格），应测试空白符的等效性。

下面是多行文档字符串的一个例子：

    >>> def my_function():
    ...     """Do nothing, but document it.
    ...
    ...     No, really, it doesn't do anything.
    ...     """
    ...     pass
    ...
    >>> print(my_function.__doc__)
    Do nothing, but document it.

        No, really, it doesn't do anything.

### 4.8.8. 函数注解

函数注解 是可选的用户自定义函数类型的元数据完整信息（详见 PEP 3107 和 PEP 484 ）。

标注 以字典的形式存放在函数的 `__annotations__` 属性中而对函数的其他部分没有影响。 形参标注的定义方式是在形参名后加冒号，后面跟一个会被求值为标注的值的表达式。 返回值标注的定义方式是加组合符号 `->`，后面跟一个表达式，这样的校注位于形参列表和表示 `def` 语句结束的冒号。 下面的示例有一个必须的参数、一个可选的关键字参数以及返回值都带有相应的标注:

    >>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
    ...     print("Annotations:", f.__annotations__)
    ...     print("Arguments:", ham, eggs)
    ...     return ham + ' and ' + eggs
    ...
    >>> f('spam')
    Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
    Arguments: spam eggs
    'spam and eggs'

## 4.9. 小插曲：编码风格

现在你将要写更长，更复杂的 Python 代码，是时候讨论一下 代码风格 了。 大多数语言都能以不同的风格被编写（或更准确地说，被格式化）；有些比其他的更具有可读性。 能让其他人轻松阅读你的代码总是一个好主意，采用一种好的编码风格对此有很大帮助。

Python 项目大多都遵循 PEP 8 的风格指南；它推行的编码风格易于阅读、赏心悦目。Python 开发者均应抽时间悉心研读；以下是该提案中的核心要点：

- 缩进，用 4 个空格，不要用制表符。

  4 个空格是小缩进（更深嵌套）和大缩进（更易阅读）之间的折中方案。制表符会引起混乱，最好别用。

- 换行，一行不超过 79 个字符。

  这样换行的小屏阅读体验更好，还便于在大屏显示器上并排阅读多个代码文件。

- 用空行分隔函数和类，及函数内较大的代码块。

- 最好把注释放到单独一行。

- 使用文档字符串。

- 运算符前后、逗号后要用空格，但不要直接在括号内使用： `a = f(1, 2) + g(3, 4)`。

- 类和函数的命名要一致；按惯例，命名类用 `UpperCamelCase`，命名函数与方法用 `lowercase_with_underscores`。命名方法中第一个参数总是用 `self` (类和方法详见 初探类)。

- 编写用于国际多语环境的代码时，不要用生僻的编码。Python 默认的 UTF-8 或纯 ASCII 可以胜任各种情况。

- 同理，就算多语阅读、维护代码的可能再小，也不要在标识符中使用非 ASCII 字符。

备注

[1]

实际上，对象引用调用 这种说法更好，因为，传递的是可变对象时，调用者能发现被调者做出的任何更改（插入列表的元素）。