# 4. 深入了解流程控制

除了刚刚介绍过的 `while` 语句，Python 中也会使用其他语言中常见的流程控制语句，只是稍有变化。

## 4.1. `if` 语句

或許最常見的陳述式種類就是 `if` 了。舉例來說：

    >>> 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

可以有零个或多个 `elif` 部分，以及一个可选的 `else` 部分。 关键字 '`elif`' 是 'else if' 的缩写，适合用于避免过多的缩进。 一个 `if` ... `elif` ... `elif` ... 序列可以看作是其他语言中的 `switch` 或 `case` 语句的替代。

## 4.2. `for` 语句

Python 中的 `for` 语句与你在 C 或 Pascal 中可能用到的有所不同。 Python 中的 `for` 语句并不总是对算术递增的数值进行迭代（如同 Pascal），或是给予用户定义迭代步骤和暂停条件的能力（如同 C），而是对任意序列进行迭代（例如列表或字符串），条目的迭代顺序与它们在序列中出现的顺序一致。 例如（此处英文为双关语）:

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

在遍历同一个集合时修改该集合的代码可能很难获得正确的结果。通常，更直接的做法是循环遍历该集合的副本或创建新集合：

    # 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()` 函式

如果你需要疊代一個數列的話，使用內建 `range()` 函式就很方便。它可以生成一等差級數：

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

給定的結束值永遠不會出現在生成的序列中；`range(10)` 生成的 10 個數值，即對應存取一個長度為 10 的序列內每一個元素的索引值。也可以讓 range 從其他數值計數，或者給定不同的級距（甚至為負；有時稱之為 step）：

    range(5, 10)
       5, 6, 7, 8, 9

    range(0, 10, 3)
       0, 3, 6, 9

    range(-10, -100, -30)
      -10, -40, -70

欲疊代一個序列的索引值，你可以搭配使用 `range()` 和 `len()` 如下：

    >>> 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

然而，在多數的情況，使用 `enumerate()` 函式將更為方便，詳見迴圈技巧。

如果直接印出一個 range 則會出現奇怪的輸出：

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

在很多情況下，由 `range()` 回傳的物件的行為如同一個 list，但實際上它並不是。它是一個物件在你疊代時會回傳想要的序列的連續元素，並不會真正建出這個序列的 list，以節省空間。

我们称这样的对象为 iterable，也就是说，适合作为这样的目标对象：函数和结构期望从中获取连续的项直到所提供项全部耗尽。 我们已经看到 `for` 语句就是这样一种结构，而接受可迭代对象的函数的一个例子是 `sum()`:

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

稍后我们将看到更多返回可迭代对象以及将可迭代对象作为参数的函数。 最后，也许你会很好奇如何从一个指定范围内获取一个列表。 以下是解决方案：

    >>> list(range(4))
    [0, 1, 2, 3]

在 資料結構 章节中，我们将讨论 `list()` 的更多细节。

## 4.4. `break` 和 `continue` 语句，以及循环中的 `else` 子句

`break` 陳述，如同 C 語言，終止包含其最內部的 `for` 或 `while` 迴圈。

循环语句可能带有 `else` 子句；它会在循环耗尽了可迭代对象 (使用 `for`) 或循环条件变为假值 (使用 `while`) 时被执行，但不会在循环被 `break` 语句终止时被执行。 以下搜索素数的循环就是这样的一个例子:

    >>> 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

（沒錯，這是正確的程式碼。請看仔細：`else` 段落屬於 `for` 迴圈，並非 `if` 陳述。）

当和循环一起使用时，`else` 子句与 `try` 语句中的 `else` 子句的共同点多于 `if` 语句中的同类子句: `try` 语句中的 `else` 子句会在未发生异常时执行，而循环中的 `else` 子句则会在未发生 `break` 时执行。 有关 `try` 语句和异常的更多信息，请参阅 處理例外。

`continue` 陳述，亦承襲於 C 語言，讓所屬的迴圈繼續執行下個疊代：

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

## 4.5. `pass` 语句

`pass` 陳述不執行任何動作。它用在語法上需要一個陳述但不需要執行任何動作的時候。例如：

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

這經常用於定義一個最簡單的類別：

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

`pass` 的另一个可以使用的场合是在你编写新的代码时作为一个函数或条件子句体的占位符，允许你保持在更抽象的层次上进行思考。 `pass` 会被静默地忽略:

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

## 4.6. 定義函式 (function)

我們可以建立一個函式來產生費式數列到任何一個上界：

    >>> 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

關鍵字 `def` 帶入一個函式的定義。它之後必須連著該函式的名稱和置於括號之中的參數。自下一行起，所有縮排的陳述成為該函式的主體。

一個函式的第一個陳述可以是一個字串值；此情況該字串值被視為該函式的說明文件字串，即 docstring。（關於 docstring 的細節請參見說明文件字串段落。）有些工具可以使用 docstring 來自動產生線上或可列印的文件，或讓使用者能自由地自原始碼中瀏覽文件。在原始碼中加入 docstring 是個好慣例，應該養成這樣的習慣。

函数的 执行 会引入一个用于函数局部变量的新符号表。 更确切地说，函数中所有的变量赋值都将存储在局部符号表中；而变量引用会首先在局部符号表中查找，然后是外层函数的局部符号表，再然后是全局符号表，最后是内置名称的符号表。 因此，全局变量和外层函数的变量不能在函数内部直接赋值（除非是在 `global` 语句中定义的全局变量，或者是在 `nonlocal` 语句中定义的外层函数的变量），尽管它们可以被引用。

在一個函式被呼叫的時候，實際傳入的參數（引數）會被加入至該函數的區域符號表。因此，引數傳入的方式為傳值呼叫 (call by value)（這裡傳遞的「值」永遠是一個物件的參照（reference），而不是該物件的值）。1 當一個函式呼叫別的函式時，在被呼叫的函式中會建立一個新的區域符號表。

一個函式定義會把該函式名稱加入至當前的符號表。該函式名稱的值帶有一個型別，並被直譯器辨識為使用者自定函式（user-defined function）。該值可以被賦予給別的變數名，而該變數也可以被當作函式使用。這即是常見的重新命名方式：

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

如果你是來自別的語言，你可能不同意 `fib` 是個函式，而是個程序 (procedure)，因為它並沒有回傳值。實際上，即使一個函式缺少一個 `return` 陳述，它亦有一個固定的回傳值。這個值為 `None`（它是一個內建名稱）。在直譯器中單獨使用 `None` 時，通常不會被顯示。你可以使用 `print()` 來看到它：

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

如果要寫一個函式回傳費式數列的 list 而不是直接印出它，這也很容易：

    >>> 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]

這個例子一樣示範了一些新的 Python 特性：

- `return` 语句会从函数内部返回一个值。 不带表达式参数的 `return` 会返回 `None`。 函数执行完毕退出也会返回 `None`。

- `result.append(a)` 陳述呼叫了一個 list 物件的 `result` method（方法）。method 為「屬於」一個物件的函式，命名規則為 `obj.methodname`，其中 `obj` 為某個物件（亦可為一表達式），而 `methodname` 為該 method 的名稱，並由該物件的型別所定義。不同的型別代表不同的 method。不同型別的 method 可以擁有一樣的名稱而不會讓 Python 混淆。（你可以使用 class 定義自己的物件型別和 method，見 类）這裡 `append()` method 定義在 list 物件中；它會加入一個新的元素在該 list 的末端。這個例子等同於 `result = result + [a]`，但更有效率。

## 4.7. 函数定义的更多形式

给函数定义有可变数目的参数也是可行的。这里有三种形式，可以组合使用。

### 4.7.1. 参数默认值

最有用的形式是对一个或多个参数指定一个默认值。这样创建的函数，可以用比定义时允许的更少的参数调用，比如:

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

这个函数可以通过几种方式调用:

- 只给出必需的参数：`ask_ok('Do you really want to quit?')`

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

- 或者给出所有的参数：`ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')`

这个示例还介绍了 `in` 关键字。它可以测试一个序列是否包含某个值。

默认值是在 定义过程 中在函数定义处计算的，所以

    i = 5

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

    i = 6
    f()

会打印 `5`。

重要警告： 默认值只会执行一次。这条规则在默认值为可变对象（列表、字典以及大多数类实例）时很重要。比如，下面的函数会存储在后续调用中传递给它的参数:

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

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

这将打印出

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

如果你不想要在后续调用之间共享默认值，你可以这样写这个函数:

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

### 4.7.2. 关键字参数

也可以使用形如 `kwarg=value` 的 关键字参数 来调用函数。例如下面的函数:

    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, "!")

接受一个必需的参数（`voltage`）和三个可选的参数（`state`, `action`，和 `type`）。这个函数可以通过下面的任何一种方式调用:

    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

但下面的函数调用都是无效的:

    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

在函数调用中，关键字参数必须跟随在位置参数的后面。传递的所有关键字参数必须与函数接受的其中一个参数匹配（比如 `actor` 不是函数 `parrot` 的有效参数），它们的顺序并不重要。这也包括非可选参数，（比如 `parrot(voltage=1000)` 也是有效的）。不能对同一个参数多次赋值。下面是一个因为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 keyword argument 'a'

当存在一个形式为 `**name` 的正式形参时，它会接收一个字典 (参见 映射类型 --- dict)，其中包含除了与正式形参相对应的关键字参数以外的所有关键字参数。 这可以与一个形式为 `*name`，接收一个包含除了正式形参列表以外的位置参数的 元组 的正式形参 (将在下一小节介绍) 组合使用 (`*name` 必须出现在 `**name` 之前。) 例如，如果我们这样定义一个函数:

    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])

它可以像这样调用:

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

当然它会打印:

    -- 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

注意打印时关键字参数的顺序保证与调用函数时提供它们的顺序是相匹配的。

### 4.7.3. 特殊参数

默认情况下，函数的参数传递形式可以是位置参数或是显式的关键字参数。 为了确保可读性和运行效率，限制允许的参数传递形式是有意义的，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、按位置也按关键字，还是仅按关键字传递。

函数的定义看起来可以像是这样：

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

在这里 `/` 和 `*` 是可选的。 如果使用这些符号则表明可以通过何种形参将参数值传递给函数：仅限位置、位置或关键字，以及仅限关键字。 关键字形参也被称为命名形参。

#### 4.7.3.1. 位置或关键字参数

如果函数定义中未使用 `/` 和 `*`，则参数可以按位置或按关键字传递给函数。

#### 4.7.3.2. 仅限位置参数

在这里还可以发现更多细节，特定形参可以被标记为 仅限位置。 如果是 仅限位置 的形参，则其位置是重要的，并且该形参不能作为关键字传入。 仅限位置形参要放在 `/` (正斜杠) 之前。 这个 `/` 被用来从逻辑上分隔仅限位置形参和其它形参。 如果函数定义中没有 `/`，则表示没有仅限位置形参。

在 `/` 之后的形参可以为 位置或关键字 或 仅限关键字。

#### 4.7.3.3. 仅限关键字参数

要将形参标记为 仅限关键字，即指明该形参必须以关键字参数的形式传入，应在参数列表的第一个 keyword-only 形参之前放置一个 `*`。

#### 4.7.3.4. 函数示例

请考虑以下示例函数定义并特别注意 `/` 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，参数可以按位置也可以按关键字传入:

    >>> standard_arg(2)
    2

    >>> standard_arg(arg=2)
    2

第二个函数 `pos_only_arg` 在函数定义中带有 `/`，限制仅使用位置形参。:

    >>> 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 an unexpected keyword argument 'arg'

第三个函数 `kwd_only_args` 在函数定义中通过 `*` 指明仅允许关键字参数:

    >>> 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

而最后一个则在同一函数定义中使用了全部三种调用方式:

    >>> 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 an unexpected keyword argument 'pos_only'

最后，请考虑这个函数定义，它的位置参数 `name` 和 `**kwds` 之间由于存在关键字名称 `name` 而可能产生潜在冲突:

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

任何调用都不可能让它返回 `True`，因为关键字 `'name'` 将总是绑定到第一个形参。 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'
    >>>

但使用 `/` (仅限位置参数) 就可能做到，因为它允许 `name` 作为位置参数，也允许 `'name'` 作为关键字参数的关键字名称:

    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。

#### 4.7.3.5. 概括

用例将确定要在函数定义中使用的参数:

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

作为指导：

- 如果你希望形参名称对用户来说不可用，则使用仅限位置形参。 这适用于形参名称没有实际意义，以及当你希望强制规定调用时的参数顺序，或是需要同时收受一些位置形参和任意关键字形参等情况。

- 当形参名称有实际意义，以及显式指定形参名称可使函数定义更易理解，或者当你想要防止用户过于依赖传入参数的位置时，则使用仅限关键字形参。

- 对于 API 来说，使用仅限位置形参可以防止形参名称在未来被修改时造成破坏性的 API 变动。

### 4.7.4. 任意的参数列表

最后，最不常用的选项是可以使用任意数量的参数调用函数。这些参数会被包含在一个元组里（参见 Tuples 和序列 (Sequences) ）。在可变数量的参数之前，可能会出现零个或多个普通参数。:

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

一般来说，这些 `可变参数` 将在形式参数列表的末尾，因为它们收集传递给函数的所有剩余输入参数。出现在 `*args` 参数之后的任何形式参数都是 ‘仅关键字参数’，也就是说它们只能作为关键字参数而不能是位置参数。:

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

### 4.7.5. 解包参数列表

当参数已经在列表或元组中但要为需要单独位置参数的函数调用解包时，会发生相反的情况。例如，内置的 `range()` 函数需要单独的 start 和 stop 参数。如果它们不能单独使用，可以使用 `*`-操作符 来编写函数调用以便从列表或元组中解包参数:

    >>> 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]

同样的方式，字典可使用 `**` 操作符 来提供关键字参数:

    >>> 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 !

### 4.7.6. Lambda 表达式

可以用 `lambda` 关键字来创建一个小的匿名函数。这个函数返回两个参数的和： `lambda a, b: a+b` 。Lambda函数可以在需要函数对象的任何地方使用。它们在语法上限于单个表达式。从语义上来说，它们只是正常函数定义的语法糖。与嵌套函数定义一样，lambda函数可以引用包含范围的变量:

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

上面的例子使用一个lambda表达式来返回一个函数。另一个用法是传递一个小函数作为参数:

    >>> 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')]

### 4.7.7. 說明文件字串

以下是有关文档字符串的内容和格式的一些约定。

第一行应该是对象目的的简要概述。为简洁起见，它不应显式声明对象的名称或类型，因为这些可通过其他方式获得（除非名称恰好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。

如果文档字符串中有更多行，则第二行应为空白，从而在视觉上将摘要与其余描述分开。后面几行应该是一个或多个段落，描述对象的调用约定，它的副作用等。

Python解析器不会从Python中删除多行字符串文字的缩进，因此处理文档的工具必须在需要时删除缩进。这是使用以下约定完成的。文档字符串第一行 之后 的第一个非空行确定整个文档字符串的缩进量。（我们不能使用第一行，因为它通常与字符串的开头引号相邻，因此它的缩进在字符串文字中不明显。）然后从字符串的所有行的开头剥离与该缩进 "等效" 的空格。 缩进的行不应该出现，但是如果它们出现，则应该剥离它们的所有前导空格。应在扩展标签后测试空白的等效性（通常为8个空格）。

下面是一个多行文档字符串的例子:

    >>> 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.

### 4.7.8. 函数标注

函数标注 是关于用户自定义函数中使用的类型的完全可选元数据信息（有关详情请参阅 PEP 3107 和 PEP 484 ）。

函数标注 以字典的形式存放在函数的 `__annotations__` 属性中，并且不会影响函数的任何其他部分。 形参标注的定义方式是在形参名称后加上冒号，后面跟一个表达式，该表达式会被求值为标注的值。 返回值标注的定义方式是加上一个组合符号 `->`，后面跟一个表达式，该标注位于形参列表和表示 `def` 语句结束的冒号之间。 下面的示例有一个位置参数，一个关键字参数以及返回值带有相应标注:

    >>> 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'

## 4.8. 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。大多数语言都能使用不同的风格编写（或更简洁，格式化的）；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。

对于Python，PEP 8 已经成为大多数项目所遵循的风格指南；它促进了一种非常易读且令人赏心悦目的编码风格。每个Python开发人员都应该在某个时候阅读它；以下是为你提取的最重要的几个要点：

- 使用4个空格缩进，不要使用制表符。

  4个空格是一个在小缩进（允许更大的嵌套深度）和大缩进（更容易阅读）的一种很好的折中方案。制表符会引入混乱，最好不要使用它。

- 换行，使一行不超过79个字符。

  这有助于使用小型显示器的用户，并且可以在较大的显示器上并排放置多个代码文件。

- 使用空行分隔函数和类，以及函数内的较大的代码块。

- 如果可能，把注释放到单独的一行。

- 使用文档字符串。

- 在运算符前后和逗号后使用空格，但不能直接在括号内使用： `a = f(1, 2) + g(3, 4)`。

- 以一致的规则为你的类和函数命名；按照惯例应使用 `UpperCamelCase` 来命名类，而以 `lowercase_with_underscores` 来命名函数和方法。 始终应使用 `self` 来命名第一个方法参数 (有关类和方法的更多信息请参阅 初探类)。

- 如果你的代码旨在用于国际环境，请不要使用花哨的编码。Python 默认的 UTF-8 或者纯 ASCII 在任何情况下都能有最好的表现。

- 同样，哪怕只有很小的可能，遇到说不同语言的人阅读或维护代码，也不要在标识符中使用非ASCII字符。

註解

1

  实际上，通过对象引用调用 会是一个更好的表述，因为如果传递的是可变对象，则调用者将看到被调用者对其做出的任何更改（插入到列表中的元素）。