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Python 基礎 (2)

函數（Function）

我們以前寫 print(‘Hello’) 時，其實就是在呼叫函數，這個函數會幫我們把我們傳入的 ‘Hello’ 印出來。其他像是 range()、type()、input() 等也都是函數，各有不同的用途。

我們也可以透過特定語法來定義自己的函數，透過函數可以幫我們達成「模組化」，省去重複的 code 同時提供更多彈性來執行類似的動作。

一個函數包含名稱、本體、輸入（Input）與輸出（Output），後兩者又叫做參數（Parameters）與回傳值（Return Values）。有時我們也會在函數最一開始的地方加入註解，來說明函數的使用方式以及參數 / 回傳值類型。

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以下圖為例，輸入是蘋果，輸出是切半的蘋果，函數 h 的作用是把蘋果切半。
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名稱

  • 用關鍵字 def 來宣告函數，名稱接在 def 後面
  • 名稱通常會取與函數作用相關，便於使用者理解函數功能
  • 使用函數時，用其名稱來呼叫函數

本體

  • 把要執行的程式碼包在函數本體中
  • 有時會在本體前面加上註解，用以說明函數功能
    • 說明最好包含：輸入、輸出、作用
    • 因為函數沒有限制變數的類別，所以最好在說明中講清楚

輸入（參數）

  • 參數的作用是提供資料給函數操作
  • 函數的參數可以自行命名（如下例的 n）
  • 可以傳入多個參數，用逗號隔開
  • 可以給定預設值（如下例的 n = 5）

輸出（回傳值）

  • 回傳值的作用是把結果回傳給使用函數的人
  • 使用 return 來控制函數的結束點，並將回傳值放在後面
  • 若沒有 return 則會自動在最後加上 return None
  • 可放回傳多個結果，用逗號隔開
  • 函數結束後會回到主程式，繼續執行後面的程式

以下是一個在 python 中的實際例子，輸入是一個數字 n ，輸出是一個清單 alist ，函數 get_1_to_n 的作用是獲取 1 ~ n 的清單。

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def get_1_to_n(n = 5):
    print('Getting a list range from 1 to',n)
    alist = list(range(1,n+1))
    return alist

x = get_1_to_n(10)  # or get_1_to_n(n = 10)
print('X = ',x)
print('~~~~~~~~~~')
y = get_1_to_n()
print('Y = ',y)
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Output:
Getting a list range from 1 to 10
X =  [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
~~~~~~~~~~
Getting a list range from 1 to 5
Y =  [1, 2, 3, 4, 5]

補充：Python yield的用法詳解
補充：參數（Parameters）與引數（Arguments）的差異

變數範圍（Scope of Variable）

變數依據生命週期的不同，分為全域變數與區域變數。

  • 區域變數（Local Variable）
    • 定義在函數內的變數稱為區域變數
    • 只能在函數內使用，函數結束後變數也會跟著消失
  • 全域變數（Global Variable）
    • 定義在函數外的變數稱為全域變數
    • 所有地方（包含函數內）都可以使用，直到程式結束執行才會消失
  • 若函數內宣告與全域變數同名的變數，則會被當作是區域變數，對其進行的操作不影響全域變數
  • 通常若我們需要拿到函數內的某個變數，我們會直接使用 return var
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scale = 3 # Global

def multiply(num):
    return num * scale

def multiply_5(num):
    scale = 5 # Local
    return num * scale

print(scale)
print(multiply(2))
print(multiply_5(2))
print(scale)
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Output:
3
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補充：在函數內修改全域變數與上一層變數的方法：Global & Nonlocal

可變物件（Mutable Object）與不可變物件（Immutable Object）

在 Python 中，不同資料類別又可以其性質分為可變物件與不可變物件。

分類 可變物件 不可變物件
說明 被創造出來後，其值可以被改變的物件。 被創造出來後，其值無法被改變的物件。
舉例 list, dict, set* int, float, string, tuple
修改 可以，依資料類別不同有不同修改方式，修改時記憶體位置不會改變。 無法，只能透過重新指派的方式，此時記憶體位置亦會被重新分配。 
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# Mutable Object
alist = [1,2,3]
alist = [4,5,6]  # Okay
alist[1] = 100  # Okay

# Immutable Object
astring = 'string'
astring = 'STRING' # okay
astring[1] = 'A' # TypeError: 'str' object does not support item assignment

接著我們來看看記憶體位址的變化：

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# Let's take a look on the addresses of these objects
# id() is a function help finding address of a variable
# Mutable Object
alist = [1,2,3]
print(id(alist))
alist[1] = 100
print(id(alist))
print('=====')
# Immutable Object
astring = 'string'
print(id(astring))
astring = 'STRING'
print(id(astring))
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Output:
1541330859072
1541330859072
=====
1541255790064
1541259351920

參考 什麼是 Immutable & Mutable objects
*關於 set 可不可變其實有點爭議，在這裡先當作他是可變的

Pass by Assignment - Example Illustration

此處我們「不會」深入講當傳參數時發生了什麼事情，因為牽扯到一些記憶體跟參照等等的概念，我們會用幾個例子來說明何謂 Python 的 Pass by Assignment。

Python 中函數依據傳入參數的類別不同，會有不同的行為。

  • 當傳入參數可變物件時：
    • 若未經重新指派，而是在函數裡直接修改參數，則會原始變數的值也會一同被修改
    • 若經重新指派，則視為全新的變數，原始變數不會被影響
  • 當傳入參數為不可變物件時：
    • 任何對參數的操作都不影響原始變數（除非使用全域變數方式修改）

聽起來很複雜對吧？我們直接用例子來看會比較清楚一些：

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def listchange(l):
    l[0] = 'A'
alist = [1,2,3]
listchange(alist)
print(alist)
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Output:
['A',2,3]
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def strchange(s):
    s = 'STRING'
astring = 'string'
strchange(astring)
print(astring)
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Output:
string

在以上的例子中，alist 為可變物件，因此做為參數傳入並在函數中修改時，原始的 alist 也一同被修改；而 astring 為不可變物件，因此做為參數傳入時，我們並無法直接修改他的值，只能透過重新指派的方式給予 'STRING' 這個值，而原始的 astring 依然存放 string 這個值沒有改變。

我們在撰寫函數時，比較好的方式是不要直接修改原始參數的值，而是將修改後的值存放在新的變數中，並作為回傳值傳回給呼叫函數的地方，以避免混淆的狀況。

參考 關於 Python 獨有的 Pass by Assignment，以及 英文版本（Stackoverflow）

遞迴（Recursion） - An example on factorial

遞迴是一種概念，指的是「在函數在執行過程中呼叫自己」的方法。這種技術對於解決某些複雜問題特別有用，例如處理樹狀結構、遞迴搜尋、組合數學等。以下是遞迴的基本概念和特性:

  1. 基礎案例（Base Case）：遞迴函數必須有一個基礎案例，也就是遞迴呼叫的終止條件。當滿足這個條件時，遞迴將不再進行，從而避免無限迴圈。
  2. 遞迴案例（Recursive Case）：如果沒有滿足基礎案例的條件，函數就會進入遞迴案例。在這個案例中，函數會呼叫一個較小的子問題版本。
  3. 問題簡化：遞迴案例通常將原始問題簡化為一個較小的子問題，直到滿足基礎案例為止。
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def find_fact(n):
    if n == 1: # base case
        return 1
    else: # recursive case
        recurse = find_fact(n-1)
        result = n * recurse
    return result

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補充：遞迴深度的上限

關於函數還有很多可以講：Recursion 的設計方法、Call by Reference、Call by Value…。但有些東西太進階了，我們先停在這裡，以後有機會或是遇到的時候再細講。

其他常見資料結構

元組（Tuple）

  • 與 list 類似，但是屬不可變物件
  • 不同於 list 使用 [] ，tuple 使用 ()
  • 一個元素的 tuple 須以 (item, ) 表示
  • 因屬不可變物件，故僅能以重新指派的方式修改其值，如下例：
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>>> mytuple = (11, 22, 33)
>>> saved = mytuple
>>> mytuple += (44,)
>>> mytuple
(11, 22, 33, 44)
>>> saved
(11, 22, 33)
  • zip()
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num = [1,2,3]
char = ['a','b','c']
CHAR = ['A','B','C']
for i in zip(num, char, CHAR):
    print(i)
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Output:
(1, 'a', 'A')
(2, 'b', 'B')
(3, 'c', 'C')

字典（Dictionary）

當我們需要了解某個字的讀音時，我們會去查找字典，在其中尋找對應的讀音。這種 {字: 讀音} 的配對，在 Python 中可以透過字典來實現。

  • 字典的組成包含鍵（Keys，不可變）與值（Values，可變）
  • 使用 Key 來尋找對應的 Value，以上述例子來說即為使用字尋找讀音
  • Key 跟 Value 可以是任何資料類別，也可以不用一樣
  • 字典是無序的（在 collections 這個 library 中有提供有序字典）
  • 若查找不存在的 key 則會報錯，可以使用 in 或 dict.get() 來檢查
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mydict = dict()  # or mydict = {}
print("Here is an empty dictionary:", mydict)
# Add new pair in dictionary
mydict[1] = 'one'
mydict[2] = 'two'
mydict[3] = 'three'
print("Dictionary now looks like: ", mydict)
print("2 is corresponding to:", mydict[2]) # Access value
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Output:
Here is an empty dictionary: {}
Dictionary now looks like: {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
2 is corresponding to: two
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# Continued from last cell
print(mydict.keys())
print(mydict.values())
print(mydict.items())
print(5 in mydict)
print(mydict.get(5))
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Output:
dict_keys([1, 2, 3])
dict_values(['one', 'two', 'three'])
dict_items([(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')])
False
None

集合（Set）

  • 與數學中的集合概念類似，只能儲存唯一（Unique）元素，相同元素不會重複出現
  • 因為是無序，故我們不能使用 set[0] 的方式來取值
  • 可以使用 set.add(item) 與 set.remove(item) 來新增與刪除元素
  • 可以使用 set(list) 將 List 轉為 Set，藉此檢查清單中唯一元素個數
  • 相關操作有聯集、交集、差集等等
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aset = {11, 22, 33}
bset = {33, 44, 55}
print("Union:", aset | bset)
print("Intersection:", aset & bset)
print("Difference(A-B):", aset - bset)
print("Difference(B-A):", bset - aset)
print("Symmetric difference:", aset ^ bset)
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Output:
Union: {33, 22, 55, 11, 44}
Intersection: {33}
Difference(A-B): {11, 22}
Difference(B-A): {44, 55}
Symmetric difference: {11, 44, 22, 55}

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補充：特別注意 運算元優先順序！

統整

類別 Tuple List Dict Set
符號 ( ) [ ] { } { }
可變性 不可變 可變 可變 可變
順序性 有序 有序 無序 無序