Вы не можете выбрать более 25 тем Темы должны начинаться с буквы или цифры, могут содержать дефисы(-) и должны содержать не более 35 символов.

27 KiB

Отчет по теме 7

Коломейцев Дмитрий, А-02-23

Создание пользовательских функций

1. Установка рабочего каталога. Создание рабочего протокола.

В оболочке IDLE установил актуальный рабочий каталог, а затем в нём создал рабочий протокол.

alt text

2. Создание пользовательской функции.

Создание функции предполагает выполнение трех операций: формирование функции, ее сохранение и использование. В общем виде функция в языке Python представляется так:
def <Имя функции>([<Список аргументов >]):
<отступы> """<Комментарий по назначению функции>"""
<отступы> <Блок инструкций – тело функции>
<отступы> return <Значение или вычисляемое выражение>

Именование пользовательских функций производится в соответствии с теми же правилами, что используются при именовании переменных. Также важно заметить, что наличие инструкции return не обязательно для работы функции.

2.1. Функция без аргументов.

Функции могут быть без аргументов, как в примере ниже.

>>> def uspeh(): # Аргументы отсутствуют
...     """Подтверждение успеха операции"""
...     print("Выполнено успешно!")
...   
>>> uspeh()
     Выполнено успешно!

Важно заметить, что многострочный комментарий в начале функции выступает в качестве описания её работы, выводимого при запросе help для этой функции. Поэтому данная справочная информация о функции должна быть хорошо и точно структурирована и расписана, чтобы пользователь мог понять как работать с функцией.

>>> type(uspeh) # Определение класса пользовательской функции
    <class 'function'>
>>> dir() # Проверка появления имени функции в пространстве имен
    ['__annotations__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'os', 'uspeh']
>>> help(uspeh) # Получение справки о пользовательской функции
    Help on function uspeh in module __main__:

    uspeh()
         Подтверждение успеха операции

2.2. Функция с аргументами.

Также функции могут быть с аргументами:

>>> def sravnenie(a, b):
...     """Сравнение a и b"""
...     if a > b:
...         print(a, "больше", b)
...     elif a < b:
...         print(a, "меньше", b)
...     else:
...         print(a, "равно", b)
...        
>>> n, m = 16, 5; sravnenie(n, m)
    16 больше 5

Данную функцию можно применять и для аргументов, являющихся символьными строками. В таком случае будут поэлементно сравниваться символы строк, до первого различия, в соответствии с кодами символов в таблице Unicode/ASCII.

>>> sravnenie("Text", "Text but bigger")
    Text меньше Text but bigger
>>> sravnenie("abc", "ABC")
    abc больше ABC

2.3. Функция, возвращающая значение.

Функции могут возвращать определенные значения с помощью инструкции return.

>>> def logistfun(b, a):
...     """Вычисление логистической функции"""
...     import math
...     return a / (1 + math.exp(-b))
...
>>> v, w = 1, 0.7
>>> z = logistfun(w, v)
>>> z
    0.6681877721681662

2.4. Функция, работающая с разными типами аргументов.

Некоторые функции можно реализовать так, чтобы они могли работать с аргументами разных типов:

>>> def slozh(a1, a2, a3, a4):
...     """ Сложение значений четырех аргументов"""
...     return a1 + a2 + a3 + a4
...
>>> slozh(1, 2, 3, 4)
    10
>>> slozh("1", "2", "3", "4")
    '1234'
>>> b1 = [1, 2]; b2 = [-1, -2]; b3 = [0, 2]; b4 = [-1, -1]
>>> q = slozh(b1, b2, b3, b4)
>>> q
    [1, 2, -1, -2, 0, 2, -1, -1]

Данная функция может работать и с кортежами, но вот при работе со словарями и множествами уже получается ошибка:

>>> slozh((1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)) # Сложение кортежей
    (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
>>> slozh({"A" : 1, "B" : 2}, {"C" : 3, "D" : 4}, {"E" : 5, "F" : 6}, {"G" : 7, "H" : 8}) # Сложение словарей
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#44>", line 1, in <module>
        slozh({"A" : 1, "B" : 2}, {"C" : 3, "D" : 4}, {"E" : 5, "F" : 6}, {"G" : 7, "H" : 8})
      File "<pyshell#37>", line 3, in slozh
        return a1 + a2 + a3 + a4
    TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'dict' and 'dict'
>>> slozh({1, 2}, {3, 4}, {5, 6}, {7, 8}) # Сложение множеств
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#45>", line 1, in <module>
        slozh({1, 2}, {3, 4}, {5, 6}, {7, 8})
      File "<pyshell#37>", line 3, in slozh
        return a1 + a2 + a3 + a4
    TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'set' and 'set'

2.5. Функция, реализующая некоторую модель.

С помощью функций можно легко реализовывать модели некоторых устройств. Так, например, следующая функция реализует модель устройства, преобразующего вид входного сигнала.

>>> def inerz(x, T, ypred):
...     """Модель устройства с памятью:
...     x - текущее значение вх. сигнала,
...     T - постоянная времени,
...     ypred - предыдущее значение выхода устройства"""
...     y = (x + T * ypred) / (T + 1)
...     return y
...
>>> sps = [0] + [1] * 100
>>> spsy = [] # Подготовлен список для значений выходного сигнала
>>> TT = 20 # Постоянная времени
>>> yy = 0 # Нулевое начальное условие
>>> for xx in sps:
...     yy = inerz(xx, TT, yy)
...     spsy.append(yy)
...
>>> import pylab
>>> pylab.plot(spsy)
    [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000027B42350>]
>>> pylab.xlabel("Время, сек.")
    Text(0.5, 0, 'Время, сек.')
>>> pylab.ylabel("Выходной сигнал")
... Text(0, 0.5, 'Выходной сигнал')
>>> pylab.grid(True)
>>> pylab.show()

Полученный график выходного сигнала:

Скриншот полученного графика работы устройства

3. Функции как объекты.

3.1. Атрибуты объекта-функции.

Так как функции являются объектами, то у них есть некоторые атрибуты. Получить их список можно с помощью инструкции dir().

>>> dir(inerz) # Получение списка атрибутов объекта-функции
    ['__annotations__', '__builtins__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__getstate__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
>>> inerz.__doc__ # Использование атрибута объекта-функции
    'Модель устройства с памятью:\n    x - текущее значение вх. сигнала,\n    T - постоянная времени,\n    ypred - предыдущее значение выхода устройства'
>>> help(inerz) # Получение помощи по объекту-функции
    Help on function inerz in module __main__:

    inerz(x, T, ypred)
        Модель устройства с памятью:
        x - текущее значение вх. сигнала,
        T - постоянная времени,
        ypred - предыдущее значение выхода устройства

3.2. Ссылка на объект-функцию.

Ссылку на объект-функцию можно присваивать переменным, а затем обращаться к ним как к самой функции:

>>> fnkt = sravnenie
>>> v = 16
>>> fnkt(v, 23)
>>> 16 меньше 23

3.3. Альтернативное определение функций.

Функции могут быть определены разным образом в зависимости от особенностей реализации кода:

>>> typ_fun = 8
>>> if typ_fun == 1:
...     def func():
...         print("Функция 1")
... else:
...     def func():
...         print("Функция 2")
...       
>>> func()
    Функция 2

4. Аргументы функции.

4.1. Использование фунции в качестве аргумента.

В качестве аргумента функции может выступать и другая функция:

>>> def fun_arg(fff, a, b, c):
...     """fff - имя функции, используемой в качестве аргумента"""
...     return(a + fff(c, b))
...
>>> zz = fun_arg(logistfun, -3, 1, 0.7)
>>> zz
    -2.3318122278318336

4.2. Обязательные и необязательные аргументы.

Аргументы функции могут быть необязательными, т.е. иметь некоторое значение, заданное по умолчанию:

>>> def logistfun(a, b = 1):
...     """Вычисление логистической функции"""
...     import math
...     return b / (1 + math.exp(-a))
... 
>>> logistfun(0.7)
    0.6681877721681662
>>> logistfun(0.7, 2)
    1.3363755443363323

4.3. Расположение аргументов функции.

К функции можно обращаться с произвольным (непозиционным) расположением аргументов, при этом необходимо указывать их имена:

>>> logistfun(b = 0.5, a = 0.8)
    0.34498724056380625
>>> logistfun(0.8, 0.5)
    0.34498724056380625

4.4. Аргументы функции, содержащиеся в списке или кортеже.

Аргументы функции могут содержаться в списке или кортеже, в таком случае при их передаче в функцию необходима распаковка с помощью оператора " * ".

>>> b1234 = [b1, b2, b3, b4]
>>> slozh(*b1234)
    [1, 2, -1, -2, 0, 2, -1, -1]
>>> slozh(b1, b2, b3, b4)
    [1, 2, -1, -2, 0, 2, -1, -1]

4.5. Аргументы функции, содержащиеся в словаре.

Аналогичная ситуация происходит и с аргументами, представленными в виде словаря. Однако распаковка в таком случае проводится с помощью оператора " ** ". Важно также заметить, что имена ключей словаря с аргументами не должны совпадать с именами остальных переданных аргументов, иначе произойдет ошибка.

>>> dic4 = {"a1" : 1, "a2" : 2, "a3" : 3, "a4" : 4}
>>> slozh(**dic4)       
    10

4.6. Смешанные ссылки.

Данные способы передачи аргументов в функцию можно комбинировать:

>>> e1 = (-1, 6)      
>>> dd2 = {"a3" : 3, "a4" : 4}
>>> slozh(*e1, **dd2)        
    12

4.7. Переменное число аргументов у функции.

Число аргументов у функции может быть произвольным, что осуществляется с помощью того же оператора " * ".

>>> def func4(*kort7):
...     """Произвольное число элементов в составе кортежа"""
...     smm = 0
...     for el in kort7:
...         smm += el
...     return smm
... 
>>> func4(-1, 2)
    1
>>> func4(-1, 2, 0, 3, 6)
    10

4.8. Комбинация аргументов.

Данные способы передачи аргументов также можно комбинировать:

>>> def func4(a, b = 7, *kort7):
...     """Кортеж - сборка аргументов - должен быть последним!"""
...     smm = 0
...     for el in kort7:
...         smm += el
...     return a * smm + b
... 
>>> func4(-1, 2, 0, 3, 6)
    -7

Пример реализации аналогичной функции для произвольного количества аргументов, переданного в виде словаря:

>>> def func4(a, b = 7, **dict7):
...     """Словарь - сборка аргументов - должен быть последним!"""
...     smm = 0
...     for el in dict7.values():
...         smm += el
...     return a * smm + b
... 
>>> func4(-1, 2, **{"a1" : 0, "a2" : 3, "a3" : 6})
    -7

4.9. Изменение значений объектов с помощью функций.

С помощью функций можно изменять значения переменных - объектов изменяемого типа:

>>> a = 90
>>> def func3(b):
...     b = 5 * b + 67
...  
>>> func3(a)
>>> a # Числовой объект является неизменяемым
    90
>>> sps1 = [1, 2, 3, 4]
>>> def func2(sps):
...     sps[1] = 99
...    
>>> func2(sps1)
>>> sps1 # Список - изменяемый объект
    [1, 99, 3, 4]
>>> kort = (1, 2, 3, 4)
>>> func2(kort) # Кортеж также является неизменяемым
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#55>", line 1, in <module>
        func2(kort)
      File "<pyshell#51>", line 2, in func2
        sps[1] = 99
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

5. Специальные типы пользовательских функций.

5.1. Анонимные функции.

Анонимные функции - лямбда-функциями - это функции без имени , определяемые по следующей схеме:
lambda [<Список аргументов >]: <Возвращаемое значение или выражение>
Анонимная функция возвращает ссылку на объект-функцию, которую можно присвоить другому объекту.

>>> anfun1 = lambda: 1.5 + math.log10(12.23)
>>> anfun1()
    2.5874264570362855
>>> anfun2 = lambda a, b: a + math.log10(b)
>>> anfun2(17, 234)
    19.369215857410143
>>> anfun3 = lambda a, b = 234: a + math.log10(b)
>>> anfun3(100)
    102.36921585741014

5.2. Функции-генераторы.

Функции-генераторы - функции, использующиеся в итерационных процессах, позволяющие на каждой из итераций получать значение с помощью инструкции yield, приостанавливающей выполнение функции.

>>> def func5(diap, shag):
...     """Итератор, возвращающий значения из диапазона от 1 до diap с шагом shag"""
...     for i in range(1, diap + 1, shag):
...         yield i
...       
>>> for mm in func5(7, 3):
...     print(mm)
...   
    1
    4
    7

При работе с такими функциями часто используют метод "__ next __", активирующий очередную итерацию выполнения функции:

>>> alp = func5(7, 3)
>>> print(alp.__next__())
    1
>>> print(alp.__next__())
    4
>>> print(alp.__next__())
    7
>>> print(alp.__next__()) # При отсутствии следующих итераций будет ошибка
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#78>", line 1, in <module>
        print(alp.__next__())
    StopIteration

6. Локализация объектов.

По отношению к функции все объекты подразделяются на локальные и глобальные. Локальными являются объекты, которые создаются в функциях присваиванием им некоторых значений. Они записываются в пространство имен, создаваемое в функции. Глобальные – это те объекты, значения которых заданы вне функции. Они определены в пространствах имен вне функции.

6.1. Примеры на локализацию объектов в функциях.

Локальный и глобальный объекты могут иметь одинаоковое имя:

>>> glb = 10
>>> def func7(arg):
...     loc1 = 15
...     glb = 8
...     return loc1 * arg
... 
>>> func7(glb)
    150
>>> glb # Значение не измени лось, т.к. операции проводились над локальной переменной
    10

При использовании локального объекта до его определения будет ошибка:

>>> def func8(arg):
...     loc1 = 15
...     print(glb)
...     glb = 8
...     return loc1 * arg
... 
>>> func8(glb)
    Traceback (most recent call last):
       File "<pyshell#97>", line 1, in <module>
         func8(glb)
       File "<pyshell#96>", line 3, in func8
         print(glb)
     UnboundLocalError: cannot access local variable 'glb' where it is not associated with a value

Локализацию объекта можно переопределить с помощью дескриптора global:

>>> glb = 11
>>> def func7(arg):
...     loc1 = 15
...     global glb
...     print(glb)
...     glb = 8
...     return loc1 * arg
... 
>>> func7(glb)
    11
    165
>>> glb # Значение изменилось, т.к. была переопределена локализация объекта
    8

6.2. Функции для выявления локализации объектов.

Чтобы узнать текущую локализацию объекта можно использовать функции globals() и locals(), которые возвращают словари с ключами - именами объектов, являющихся, соответственно, глобальными или локальными на уровне вызова этих функций.

>>> globals().keys()
    dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'func4', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'anfun1', 'math', 'anfun2', 'anfun3', 'func5', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'func8'])
>>> locals().keys()
    dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'func4', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'anfun1', 'math', 'anfun2', 'anfun3', 'func5', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'func8'])

Пример просмотра локальных и глобальных объектов изнутри функциии:

>>> def func8(arg):
...     loc1 = 15
...     glb = 8
...     print(globals().keys())
...     print(locals().keys())
...     return loc1 * arg
... 
>>> func8(glb)
    dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'func4', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'anfun1', 'math', 'anfun2', 'anfun3', 'func5', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'func8'])
    dict_keys(['arg', 'loc1', 'glb'])
    150
>>> "glb" in globals().keys()
    True

6.3. Локализация объектов во вложенных функциях.

Локальные переменные будут различаться на разных уровнях вложенных функций:

>>> def func9(arg2, arg3):
...     def func9_1(arg1):
...         loc1 = 15
...         glb1 = 8
...         print("glob_func9_1:", globals().keys())
...         print("locl_func9_1:", locals().keys())
...         return loc1 * arg1
...     loc1 = 5
...     glb = func9_1(loc1)
...     print("glob_func9:", globals().keys())
...     print("locl_func9:", locals().keys())
...     return arg2 + arg3 * glb
... 
>>> func9(10, 1)
    glob_func9_1: dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'func4', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'anfun1', 'math', 'anfun2', 'anfun3', 'func5', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'func8', 'func9'])
    locl_func9_1: dict_keys(['arg1', 'loc1', 'glb1'])
    glob_func9: dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'func4', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'anfun1', 'math', 'anfun2', 'anfun3', 'func5', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'func8', 'func9'])
    locl_func9: dict_keys(['arg2', 'arg3', 'func9_1', 'loc1', 'glb'])
    85

6.4. Моделирование некоторой системы с помощью нескольких функций.

Моделирование системы, состоящей из последовательного соединения реального двигателя, охваченного отрицательной обратной связью с тахогенератором в ней, и нелинейного звена типа "зона нечувствительности", при подаче на нее синусоидального входного сигнала.

Этап 1 - запрос и обработка введенных параметров системы:

>>> znach = input("k1, T, k2, Xm, A, F, N = ").split(",")
>>> k1, T, k2, Xm, A, F, N = 7, 4, 2, 5, 2, 0.01, 100
>>> k1 = float(znach[0])
>>> T = float(znach[1])
>>> k2 = float(znach[2])
>>> Xm = float(znach[3])
>>> A = float(znach[4])
>>> F = float(znach[5])
>>> N = int(znach[6])

Этап 2 - реализация входного сигнала:

>>> import math
>>> vhod = []
>>> for i in range(N):
...     vhod.append(A * math.sin((2 * i * math.pi) / F))
...
>>> vhod
    [0.0, 7.857546894913888e-15, 1.5715093789827776e-14, -2.038010347584904e-13, 3.143018757965555e-14, -6.428332918551267e-13, -4.076020695169808e-13, -1.081865548951763e-12, ..., -7.666359036382766e-12, -6.521633112271693e-12, -5.376907188160619e-12, -1.8784096492416397e-11, -3.0874553399384703e-12]

Этап 3 - создание функций, реализующих компоненты системы:

>>> def realdvig(xtt, kk1, TT, yti1, ytin1):
...     # Модель реального двигателя
...     yp = kk1 * xtt # Усилитель
...     yti1 = yp + yti1 # Интегратор
...     ytin1 = (yti1 + TT * ytin1) / (TT + 1)
...     return [yti1, ytin1]
... 
>>> def tahogen(xtt, kk2, yti2):
...     # Модель тахогенератора
...     yp = kk2 * xtt
...     yti2 = yp + yti2
...     return yti2
...
>>> def nechus(xtt, gran):
...     # Зона нечувствительности
...     if xtt < gran and xtt > (-gran):
...         return 0
...     elif xtt >= gran:
...         return xtt - gran
...     elif xtt <= (-gran):
...         return xtt + gran

Этап 4 - соединение компонент в соответствии с заданием и получение выходного сигнала:

>>> yi1 = 0; yin1 = 0; yi2 = 0
>>> vyhod = []
>>> for xt in vhod:
...     xt1 = xt - yi2
...     [yi1, yin1] = realdvig(xt1, k1, T, yi1, yin1)
...     yi2 = tahogen(yin1, k2, yi2)
...     yt = nechus(yin1, Xm)
...     vyhod.append(yt)
...    
>>> print("y =", vyhod)
    y = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2.0750309723388316, 0, -12.800524758874488, 11.328734010636943, 37.9986846091337, -51.695128234754044, -93.73359277523646, 176.80628109766909, 206.3512386278131, -546.6832050741272, -399.06819555417735, 1598.4573240949626, 604.2307443815814, -4487.243599090263, -296.234076116122, 12162.217953139934, -2805.586281370296, -31870.75393905672, 17036.29869407474, 80623.4912164512, -69802.97975583967, -195996.03820751337, 245998.54033834403, 453751.31553486304, -796405.0354457049, -982958.5881199688, 2433666.144586724, 1918572.300755354, -7113910.846421458, -3041359.0662945407, 20031038.041300073, 2216408.8952286365, -54513798.16041583, 10262153.3054456, 143509014.33326405]

7. Завершение работы со средой.

Сохранил файлы отчета в своем рабочем каталоге и закончил сеанс работы с IDLE.