python函数area,Python函数设计原则

求助Python编码 定义一个 rectangle 类,它包含两个数据成员 length 和 width

class Rectangle:

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def __init__(self, x, y):

self.length = x

self.width = y

def area(self):

print(self.length * self.width)

class Rectangular(Rectangle):

def __init__(self, x, y, z):

Rectangle.__init__(self, x, y)

self.height = z

def area(self):

print(self.length * self.width * self.height)

obj1 = Rectangle(2, 3)

obj1.area()

obj2 = Rectangular(2, 3, 3)

obj2.area()

python编写函数area 根据半径r求圆面积

from math import pi, pow

def area(r):

# 注意缩进 (网页显示没有缩进的)

return pi * pow(r, 2)

Python数学应用之计算矩形的周长和面积

在日常生活中,我们经常会需要去计算周长或者面积.虽然说难度不大,但是很多时候在写程序的时候,比如一张图片的面积,或者页面布局的时候也是会需要用到的.

#定义计算矩形周长的函数

def  girth(width,height):

return (width+height)*2

#定义计算矩形面积的函数

def area(width,height):

return width*height

if __name__ =='__main__':

print(area(10,20))

print(girth(25,50))

62.83

706.86

Python 里为什么函数可以返回一个函数内部定义的函数

“在Python中,函数本身也是对象”

这一本质。那不妨慢慢来,从最基本的概念开始,讨论一下这个问题:

1. Python中一切皆对象

这恐怕是学习Python最有用的一句话。想必你已经知道Python中的list, tuple, dict等内置数据结构,当你执行:

alist = [1, 2, 3]

时,你就创建了一个列表对象,并且用alist这个变量引用它:

当然你也可以自己定义一个类:

class House(object):

def __init__(self, area, city):

self.area = area

self.city = city

def sell(self, price):

[...] #other code

return price

然后创建一个类的对象:

house = House(200, 'Shanghai')

OK,你立马就在上海有了一套200平米的房子,它有一些属性(area, city),和一些方法(__init__, self):

2. 函数是第一类对象

和list, tuple, dict以及用House创建的对象一样,当你定义一个函数时,函数也是对象:

def func(a, b):

return a+b

在全局域,函数对象被函数名引用着,它接收两个参数a和b,计算这两个参数的和作为返回值。

所谓第一类对象,意思是可以用标识符给对象命名,并且对象可以被当作数据处理,例如赋值、作为参数传递给函数,或者作为返回值return 等

因此,你完全可以用其他变量名引用这个函数对象:

add = func

这样,你就可以像调用func(1, 2)一样,通过新的引用调用函数了:

print func(1, 2)

print add(1, 2) #the same as func(1, 2)

或者将函数对象作为参数,传递给另一个函数:

def caller_func(f):

return f(1, 2)

if __name__ == "__main__":

print caller_func(func)

可以看到,

函数对象func作为参数传递给caller_func函数,传参过程类似于一个赋值操作f=func;

于是func函数对象,被caller_func函数作用域中的局部变量f引用,f实际指向了函数func;cc

当执行return f(1, 2)的时候,相当于执行了return func(1, 2);

因此输出结果为3。

3. 函数对象 vs 函数调用

无论是把函数赋值给新的标识符,还是作为参数传递给新的函数,针对的都是函数对象本身,而不是函数的调用。

用一个更加简单,但从外观上看,更容易产生混淆的例子来说明这个问题。例如定义了下面这个函数:

def func():

return "hello,world"

然后分别执行两次赋值:

ref1 = func #将函数对象赋值给ref1

ref2 = func() #调用函数,将函数的返回值("hello,world"字符串)赋值给ref2

很多初学者会混淆这两种赋值,通过Python内建的type函数,可以查看一下这两次赋值的结果:

In [4]: type(ref1)

Out[4]: function

In [5]: type(ref2)

Out[5]: str

可以看到,ref1引用了函数对象本身,而ref2则引用了函数的返回值。通过内建的callable函数,可以进一步验证ref1是可调用的,而ref2是不可调用的:

In [9]: callable(ref1)

Out[9]: True

In [10]: callable(ref2)

Out[10]: False

传参的效果与之类似。

4. 闭包LEGB法则

所谓闭包,就是将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起时,得到的对象

听上去的确有些复杂,还是用一个栗子来帮助理解一下。假设我们在foo.py模块中做了如下定义:

#foo.py

filename = "foo.py"

def call_func(f):

return f() #如前面介绍的,f引用一个函数对象,然后调用它

在另一个func.py模块中,写下了这样的代码:

#func.py

import foo #导入foo.py

filename = "func.py"

def show_filename():

return "filename: %s" % filename

if __name__ == "__main__":

print foo.call_func(show_filename) #注意:实际发生调用的位置,是在foo.call_func函数中

当我们用python func.py命令执行func.py时输出结果为:

chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py

filename:func.py

很显然show_filename()函数使用的filename变量的值,是在与它相同环境(func.py模块)中定义的那个。尽管foo.py模块中也定义了同名的filename变量,而且实际调用show_filename的位置也是在foo.py的call_func内部。

而对于嵌套函数,这一机制则会表现的更加明显:闭包将会捕捉内层函数执行所需的整个环境:

#enclosed.py

import foo

def wrapper():

filename = "enclosed.py"

def show_filename():

return "filename: %s" % filename

print foo.call_func(show_filename) #输出:filename: enclosed.py

实际上,每一个函数对象,都有一个指向了该函数定义时所在全局名称空间的__globals__属性:

#show_filename inside wrapper

#show_filename.__globals__

{

'__builtins__': module '__builtin__' (built-in), #内建作用域环境

'__file__': 'enclosed.py',

'wrapper': function wrapper at 0x7f84768b6578, #直接外围环境

'__package__': None,

'__name__': '__main__',

'foo': module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc', #全局环境

'__doc__': None

}

当代码执行到show_filename中的return "filename: %s" % filename语句时,解析器按照下面的顺序查找filename变量:

Local - 本地函数(show_filename)内部,通过任何方式赋值的,而且没有被global关键字声明为全局变量的filename变量;

Enclosing - 直接外围空间(上层函数wrapper)的本地作用域,查找filename变量(如果有多层嵌套,则由内而外逐层查找,直至最外层的函数);

Global - 全局空间(模块enclosed.py),在模块顶层赋值的filename变量;

Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找filename变量;

在任何一层先找到了符合要求的filename变量,则不再向更外层查找。如果直到Builtin层仍然没有找到符合要求的变量,则抛出NameError异常。这就是变量名解析的:LEGB法则。

总结:

闭包最重要的使用价值在于:封存函数执行的上下文环境;

闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中,也遵循LEGB规则逐层查找,直至找到符合要求的变量,或者抛出异常。

5. 装饰器语法糖(syntax sugar)

那么闭包和装饰器又有什么关系呢?

上文提到闭包的重要特性:封存上下文,这一特性可以巧妙的被用于现有函数的包装,从而为现有函数更加功能。而这就是装饰器。

还是举个例子,代码如下:

#alist = [1, 2, 3, ..., 100] -- 1+2+3+...+100 = 5050

def lazy_sum():

return reduce(lambda x, y: x+y, alist)

我们定义了一个函数lazy_sum,作用是对alist中的所有元素求和后返回。alist假设为1到100的整数列表:

alist = range(1, 101)

但是出于某种原因,我并不想马上返回计算结果,而是在之后的某个地方,通过显示的调用输出结果。于是我用一个wrapper函数对其进行包装:

def wrapper():

alist = range(1, 101)

def lazy_sum():

return reduce(lambda x, y: x+y, alist)

return lazy_sum

lazy_sum = wrapper() #wrapper() 返回的是lazy_sum函数对象

if __name__ == "__main__":

lazy_sum() #5050

这是一个典型的Lazy Evaluation的例子。我们知道,一般情况下,局部变量在函数返回时,就会被垃圾回收器回收,而不能再被使用。但是这里的alist却没有,它随着lazy_sum函数对象的返回被一并返回了(这个说法不准确,实际是包含在了lazy_sum的执行环境中,通过__globals__),从而延长了生命周期。

当在if语句块中调用lazy_sum()的时候,解析器会从上下文中(这里是Enclosing层的wrapper函数的局部作用域中)找到alist列表,计算结果,返回5050。

当你需要动态的给已定义的函数增加功能时,比如:参数检查,类似的原理就变得很有用:

def add(a, b):

return a+b

这是很简单的一个函数:计算a+b的和返回,但我们知道Python是 动态类型+强类型 的语言,你并不能保证用户传入的参数a和b一定是两个整型,他有可能传入了一个整型和一个字符串类型的值:

In [2]: add(1, 2)

Out[2]: 3

In [3]: add(1.2, 3.45)

Out[3]: 4.65

In [4]: add(5, 'hello')

---------------------------------------------------------------------------

TypeError Traceback (most recent call last)

/home/chiyu/ipython-input-4-f2f9e8aa5eae in module()

---- 1 add(5, 'hello')

/home/chiyu/ipython-input-1-02b3d3d6caec in add(a, b)

1 def add(a, b):

---- 2 return a+b

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

于是,解析器无情的抛出了一个TypeError异常。

动态类型:在运行期间确定变量的类型,python确定一个变量的类型是在你第一次给他赋值的时候;

强类型:有强制的类型定义,你有一个整数,除非显示的类型转换,否则绝不能将它当作一个字符串(例如直接尝试将一个整型和一个字符串做+运算);

因此,为了更加优雅的使用add函数,我们需要在执行+运算前,对a和b进行参数检查。这时候装饰器就显得非常有用:

import logging

logging.basicConfig(level = logging.INFO)

def add(a, b):

return a + b

def checkParams(fn):

def wrapper(a, b):

if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)): #检查参数a和b是否都为整型或浮点型

return fn(a, b) #是则调用fn(a, b)返回计算结果

#否则通过logging记录错误信息,并友好退出

logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")

return

return wrapper #fn引用add,被封存在闭包的执行环境中返回

if __name__ == "__main__":

#将add函数对象传入,fn指向add

#等号左侧的add,指向checkParams的返回值wrapper

add = checkParams(add)

add(3, 'hello') #经过类型检查,不会计算结果,而是记录日志并退出

注意checkParams函数:

首先看参数fn,当我们调用checkParams(add)的时候,它将成为函数对象add的一个本地(Local)引用;

在checkParams内部,我们定义了一个wrapper函数,添加了参数类型检查的功能,然后调用了fn(a, b),根据LEGB法则,解释器将搜索几个作用域,并最终在(Enclosing层)checkParams函数的本地作用域中找到fn;

注意最后的return wrapper,这将创建一个闭包,fn变量(add函数对象的一个引用)将会封存在闭包的执行环境中,不会随着checkParams的返回而被回收;

当调用add = checkParams(add)时,add指向了新的wrapper对象,它添加了参数检查和记录日志的功能,同时又能够通过封存的fn,继续调用原始的add进行+运算。

因此调用add(3, 'hello')将不会返回计算结果,而是打印出日志:

chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py

WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added

有人觉得add = checkParams(add)这样的写法未免太过麻烦,于是python提供了一种更优雅的写法,被称为语法糖:

@checkParams

def add(a, b):

return a + b

这只是一种写法上的优化,解释器仍然会将它转化为add = checkParams(add)来执行。

6. 回归问题

def addspam(fn):

def new(*args):

print "spam,spam,spam"

return fn(*args)

return new

@addspam

def useful(a,b):

print a**2+b**2

首先看第二段代码:

@addspam装饰器,相当于执行了useful = addspam(useful)。在这里题主有一个理解误区:传递给addspam的参数,是useful这个函数对象本身,而不是它的一个调用结果;

再回到addspam函数体:

return new 返回一个闭包,fn被封存在闭包的执行环境中,不会随着addspam函数的返回被回收;

而fn此时是useful的一个引用,当执行return fn(*args)时,实际相当于执行了return useful(*args);

最后附上一张代码执行过程中的引用关系图,希望能帮助你理解:

怎么用python计算长方形面积并保留两位小数

用python计算长方形面积并保留两位小数,需要使用Python中字符串格式化的方法或者round()函数的方法。

1、打开python的编辑器pycharm,并为这个程序写上注释的内容,新建一个变量a,利用round函数将a的值保留2位数。

2、假设area为存储结果的变量,操作方法如下:字符串格式化:area=float("%.2f".area)。

python作业 函数计算图形面积之和

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

from math import pi

import logging

class Geometrie(object):

"""docstring for Geometrie"""

def __init__(self):

  pass

def say(self):

  print self.__class__.__name__

def compute_area(self):

  pass

def compute_circumference(self):

  pass

def say_cirumfrerence(self):

  print "%s 's cirumfrerence is: %f" % (self.__class__.__name__, self.compute_circumference())

def say_area(self):

  print "%s 's cirumfrerence is: %f" % (self.__class__.__name__, self.compute_area())

class Ellipse(Geometrie):

"""docstring for Ellipse"""

def __init__(self,major_axis, minor_axis):

  """

  major_axis is a

  minor_axis is b

  """

  super(Ellipse, self).__init__()

  if not (isNum(major_axis) and isNum(minor_axis)):

      raise Exception("TypeError: Please make sure the major:\

       {0!r} and minor {1!r} axis are correct.".format(major_axis, minor_axis))

  else:

      self.a=major_axis

      self.b=minor_axis

def compute_circumference(self):

  q=self.a+self.b

  h=(abs((self.a-self.b)/(self.a-self.b)))**2

  m=22/(7*pi)-1

  n=(abs((self.a-self.b)/self.a))**(33.397)

  return pi*q*(1+3*h/(10+(4-3*h)**(0.5)))*(1+m*n)

def compute_area(self):

  return self.a*self.b*pi

class Square(Geometrie):

"""

docstring for Square"Geometrie

"""

def __init__(self, length, width):

  super(Square,self).__init__()

  if not (isNum(length) and isNum(width)):

      raise Exception("TypeError: Please make sure the length:\

       {0!r} and width {1!r} axis are correct.".format(length, width))

  else:

      self.a = length

      self.b = width

def compute_circumference(self):

  return 2*(self.a+self.b)

def compute_area(self):

  return self.a*self.b

class Circle(Geometrie):

"""docstring for Circle"""

def __init__(self, radius):

  super(Circle, self).__init__()

  if not (isNum(radius)):

      raise Exception("TypeError: Please make sure the radius:\

       {0!r} is correct.".format(radius))

  else:

      self.r = radius

def compute_circumference(self):

  return (2*self.r)*pi

def compute_area(self):

  return pi*(self.r**2)

def isNum(value):

try:

  value + 1

except TypeError:

  return False

else:

  return True

def main():

"""

docstring for main

"""

Es = Ellipse(2,1)

Es.say_cirumfrerence()

Es.say_area()

Sq = Square(2,1)

Sq.say_cirumfrerence()

Sq.say_area()

Cr = Circle(4)

Cr.say_cirumfrerence()

Cr.say_area()

if __name__ == '__main__':

main()


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