Пример, в котором в качестве значения по умолчанию аргумента функции используется изменчивый объект (список). Этот объект — один и тот же для всех вызовов функций, что может привести к казусам:

def mylist(val, lst=[]):

 lst.append(val)

 return lst

print mylist(1),

print mylist(2)

Вместо ожидаемого [1] [2] получается [1] [1, 2], так как добавляются элементы к «значению по умолчанию».

Правильный вариант решения будет, например, таким:

def mylist(val, lst=None):

 lst = lst or []

 lst.append(val)

 return lst

Конечно, приведенная выше форма может использоваться для хранения в функции некоторого состояния между ее вызовами, однако, практически всегда вместо функции с таким побочным эффектом лучше написать класс и использовать его экземпляр.

В некоторых случаях описание функции элегантнее всего выглядит с применением вызова этой же функции. Такой прием, когда функция вызывает саму себя, называется рекурсией. В функциональных языках рекурсия обычно используется много чаще, чем итерация (циклы).

В следующем примере переписывается функция bin() в рекурсивном варианте:

def bin(n):

 """Цифры двоичного представления натурального числа """

 if n == 0:

  return []

 n, d = divmod(n, 2)

 return bin(n) + [d]

print bin(69)

Здесь видно, что цикл while больше не используется, а вместо него появилось условие окончания рекурсии: условие, при выполнении которого функция не вызывает себя.

Конечно, в погоне за красивым рекурсивным решением не следует упускать из виду эффективность реализации. В частности, пример реализации функции для вычисления n–го числа Фибоначчи это демонстрирует:

def Fib(n):

 if n < 2:

  return n

 else:

  return Fib(n–1) + Fib(n–2)

В данном случае количество рекурсивных вызовов растет экспоненциально от числа n, что совсем не соответствует временной сложности решаемой задачи.

В качестве упражнения предлагается написать итеративный и рекурсивный варианты этой функции, которые бы требовали линейного времени для вычисления результата.

Как уже не раз говорилось, функции являются такими же объектами Python как числа, строки или списки. Это означает, что их можно передавать в качестве параметров функций или возвращать из функций.

Функции, принимающие в качестве аргументов или возвращающие другие функции в результате, называют функциями высшего порядка. В Python функции высшего порядка применяются программистами достаточно часто. В большинстве случаев таким образом строится механизм обратных вызовов (callbacks), но встречаются и другие варианты. Например, алгоритм поиска может вызывать переданную ему функцию для каждого найденного объекта.

Функция apply() применяет функцию, переданную в качестве первого аргумента, к параметрам, которые переданы вторым и третьим аргументом. Эта функция в Python устарела, так как вызвать функцию можно с помощью обычного синтаксиса вызова функции. Позиционные и именованные параметры можно передать с использованием звездочек:

>>> lst = [1, 2, 3]

>>> dct = {'a': 4, 'b': 5}

>>> apply(max, lst)

3

>>> max(*lst)

3

>>> apply(dict, [], dct)

{'a': 4, 'b': 5}

>>> dict(**dct)

{'a': 4, 'b': 5}

Многие алгоритмы сводятся к обработке массивов данных и получению новых массивов данных в результате. Среди встроенных функций Python есть несколько для работы с последовательностями.

Под последовательностью в Python понимается любой тип данных, который поддерживает интерфейс последовательности (это несколько специальных методов, реализующих операции над последовательностями, которые в данном курсе обсуждаться не будут).

Следует заметить, что тип, основной задачей которого является хранение, манипулирование и обеспечение доступа к самостоятельным данным называется контейнерным типом или просто контейнером. Примеры контейнеров в Python — списки, кортежи, словари.