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Pythonにおける関数の利用

関数定義と呼び出し

関数は、繰り返し使う処理をあらかじめ定義しておくために利用します。

Defに続けて関数名と括弧を記述します。関数として実行するプログラムはインデントして記述します。

関数定義の例

def a_function (arg1, arg2) :

“””2つの数値をかけ算して返す”””

return arg1*arg2

def文のすぐ下にある文字列はドキュメンテーション文字列と呼ばれています。

Pythonには、関数の説明をドキュメンテーション文字列に書いておく、という決め事があります。

Pythonでは、関数は呼び出し可能オブジェクトとも呼ばれています。

Pythonで関数を定義すると、関数として呼び出すことができる「変数のようなもの（＝オブジェクト）が作られます。

事前に定義されていない変数を使うとエラーになります。

関数を利用するプログラムの前で、関数定義をしておく必要があります。

Pythonでは、関数は変数と同様に扱われます。したがって、別の変数に関数を代入することもできます。

引数の定義

関数にデータを渡して処理をしたいときには、関数に引数を定義しておきます。

先ほどの例では「arg1」と「arg2」が引数に当たります。

「arg1=10」のように、引数名に代入するような記述をすると、引数のデフォルト値を指定できます。

デフォルト値が設定された引数は、呼び出し時に省略することができます。

　*paramのように、アスタリスク(*)を使った引数は特殊な意味を持ちます。

定義されている数以上の引数を渡して関数を呼び出すと、あふれた引数がリストとしてparam引数に入って呼び出されます。

引数の数を指定しない関数を作りたいときに利用すると便利です。

**argsのようにアスタリスクを２つ付けた引数を定義することもできます。

このような引数を定義すると、関数は不定個のキーワード引数を受け取れるようになります。

argsには辞書が渡されます。

関数内では、キーワード引数の引数名のキーに、値が登録された状態で利用できます。

関数の戻り値とアンパック代入

関数の外部に処理結果を渡したいときにはreturn文を使います。

Pythonのreturn文には括弧を添える必要はありません。

関数の外に受け渡したいデータをそのまま記述します。先ほどの例ではarg1とarg2をかけ算した値を戻り値としています。

Pythonでは、複数のデータを一度に戻り値として返すことができます。

「return a, b, c」のように複数の値をカンマで区切るか、タプルを返します。

関数を呼び出す側では「a, b, c,=somefunc()」のように複数の値を受け取ることができます。

タプルを自動的に展開して代入することから、これをアンバック代入と呼んでいます。

関数と名前空間

Pythonでは代入を行うことで変数を定義します。

変数は、どこで定義されたかによって利用範囲が制限されます。

Pythonの関数内では、特別な名前空間（Name Space）が作られます。

関数内で定義された変数は、この名前空間の中だけで利用できます。

関数で定義した変数を外部で利用することはできません。

引数も、関数内で定義された変数と同じような扱いを受けます。

関数の処理結果を外部で利用したいときには、戻り値として関数の外部に値を受け渡します。

関数の呼び出し

事前に定義された関数は、次のようにして呼び出せます。

　a_function (1, 2)

関数が戻り値を返すようになっている場合は、戻り値を変数に代入したり、計算など別の処理に利用できます。

戻り値がない場合はNoneという特別な値が返されます。

引数の指定方法には２つの方法があります。

上記のように直接値を指定する方法が１つ。そして、次のように変数名をキーワード指定する方法です。

　a_function (arg1=1, arg2=2>

キーワード指定をすると、定義順に関係なく、引数を指定できます。

Pythonにおける関数は、複雑なプログラムを効率よく構築し、保守や再利用を容易にするための基本的な構造として重要です。関数を利用すると、特定の処理を1つのまとまりとして定義し、後から何度でも呼び出して利用することが可能になります。これは、プログラム内で同じコードを繰り返し書く手間を省き、プログラムの可読性と効率性を向上させます。関数の定義はdefというキーワードに続けて関数名と括弧を記述し、引数がある場合はその中に記載します。関数内の処理はインデントを用いて構造化し、関数の範囲を明確にします。例えば、def multiply(a, b): のように定義し、2つの引数aとbを掛け合わせて返す関数を作ることができます。この場合、aとbが引数であり、関数呼び出し時に渡される値がこれらに代入されます。このように、関数は入力としての引数と出力としての戻り値を持つことが多く、これにより関数は独立したデータ処理単位として機能します。また、関数にはドキュメンテーション文字列を記述することが推奨されており、これは関数の目的や使用方法を説明するものです。ドキュメンテーション文字列は、関数の直下に3重のダブルクオートで囲んで記載します。Pythonではこのドキュメンテーション文字列を利用して関数の情報を取得することができ、例えばhelp(function_name)とすることで関数の説明が表示されます。これは、コードの保守や他者との共同開発において非常に役立ちます。Pythonの関数は、関数名を使って呼び出すことができ、関数定義後にその名前でプログラムの任意の場所から呼び出せるようになります。たとえば、multiply(3, 4)のように記述すると、この関数が呼び出され、結果として12が返されます。Pythonの関数は「呼び出し可能オブジェクト」とも呼ばれ、関数自体を他の変数に代入して使用することも可能です。これは、関数を引数として渡したり、関数を返す関数を作成する高階関数の作成を可能にし、Pythonの柔軟な関数プログラミングを支える要素となっています。関数の引数にはデフォルト値を設定することが可能で、引数名に代入するように指定することでデフォルト値が設定されます。デフォルト値を持つ引数は、通常の引数の後に続けて記述され、関数呼び出し時に指定された場合はその値が使用され、指定されない場合にはデフォルト値が使用されます。さらに、アスタリスク（*）やダブルアスタリスク（**）を使用して可変長の引数を受け取ることができます。たとえば、*argsを引数に持つ関数を定義すると、関数呼び出し時に余分な引数がリストとしてargsに格納されます。また、**kwargsを使用すると、キーワード引数として追加された値が辞書形式でkwargsに渡されます。これにより、関数の引数の数を制限せずに柔軟な引数の受け渡しが可能になります。この機能は、関数を呼び出す際に多数のパラメータが必要な場合や、パラメータの組み合わせが頻繁に変わる場合に非常に便利です。また、関数はreturn文を使って戻り値を返すことができます。Pythonのreturn文は複数の値を一度に返すことが可能であり、これはカンマで区切って記述します。例えば、return a, b, cと記述すると、関数はタプル形式で3つの値を返し、これらをアンパック代入することで複数の変数に展開して代入することが可能です。例えば、x, y, z = function()のようにすると、返されたタプルの要素がそれぞれ対応する変数に代入されます。このアンパック代入はPythonの柔軟なデータ操作を支える強力な機能です。また、Pythonの関数は、変数のスコープ（有効範囲）においても重要な役割を果たします。関数内で定義された変数はローカル変数と呼ばれ、その関数のスコープ内でのみ有効です。これに対して、関数の外で定義された変数はグローバル変数と呼ばれ、プログラム全体で使用可能です。Pythonでは、関数が呼び出されるたびに新しい名前空間（スコープ）が作成されるため、同じ名前の変数であっても関数の内外で別々に扱われます。これにより、関数の独立性が保たれ、プログラムの他の部分に影響を与えずに処理を行うことができます。また、関数内でグローバル変数を変更したい場合には、globalキーワードを使用して明示的にグローバル変数であることを宣言する必要があります。Pythonでは、ラムダ式を使用して無名関数を作成することも可能です。ラムダ式は関数名を必要とせず、簡単な処理を1行で定義する場合に便利です。たとえば、lambda x, y: x + yのように記述すると、2つの引数を受け取りその和を返す無名関数が作成されます。ラムダ式は特にリストや辞書の要素を条件に基づいてソートしたり、フィルタリングする際に用いられ、コードを簡潔に保つことができます。さらに、Pythonでは関数をネストして記述することができ、関数内に別の関数を定義することが許されています。これにより、外部から直接アクセスできない関数を作成し、特定の処理のみに使用させることが可能です。ネストされた関数は、外側の関数のスコープ内でのみ有効であり、外側の関数が呼び出されたときにのみ存在します。Pythonの高階関数は、他の関数を引数にとることができ、関数プログラミングの概念を取り入れるための機能として役立ちます。たとえば、mapやfilterといった関数はリストやタプルの各要素に対して処理を行うのに適しており、mapは各要素に関数を適用し、filterは条件に基づいて要素を選別します。これにより、データの操作や変換が容易になり、より直感的なコードを書くことが可能です。Pythonの関数はまた、クロージャーやデコレーターをサポートしており、クロージャーは関数内関数が外部の変数にアクセスするための仕組みで、デコレーターは関数の機能を変更したり拡張したりするために使用されます。デコレーターは、関数定義の直前に@decorator_nameと記述し、関数をラップすることで動作を追加します。例えば、関数の実行時間を計測するデコレーターや、関数の入力を検証するデコレーターを作成することができます。デコレーターを使うことで、コードを繰り返すことなく関数の動作を変更することが可能になり、プログラムの構造をより洗練されたものにできます。