Pythonの関数：呼び出し方と書き方

デフォルト引数

デフォルト引数は、関数呼び出し時に値が渡されなかった場合に既定値を取る引数です。次の例のように、代入演算子=で既定値を指定できます。

必須引数

名前の通り、UDFに必ず含めるべき引数です。関数呼び出し時に、かつ正しい順序で渡す必要があります。次の例のとおりです。

aとbのパラメータに対応する引数が必要です。aとbの順序を入れ替えても結果は同じですが、plus()を次のように変更すると違いが出るかもしれません。

キーワード引数

パラメータを正しい順序で呼び出していることを確実にしたいなら、キーワード引数を使えます。引数をパラメータ名で指定します。上の例を用いて、もう少し明確にしましょう。

キーワード引数を使えば、パラメータの順序を入れ替えても、実行結果は同じになることにも注意してください。

可変個引数

関数に渡す引数の数が正確にはわからない場合、*argsを用いた次の構文が使えます。

アスタリスク（*）は、すべての非キーワードの可変引数の値を保持する変数名の前に置きます。ここでは*varintや*var_int_argsなど、plus()関数に別の名前を渡しても構いません。

Tip：*argsをアスタリスク付きの別名に置き換えてみてください。上のコードが引き続き動作するのがわかります。

上の関数は、渡されたすべての引数の合計を求めるために、Pythonの組み込み関数sum()を使っています。

グローバル変数とローカル変数

一般に、関数本体の内側で定義された変数はローカルスコープを持ち、外側で定義された変数はグローバルスコープを持ちます。つまり、ローカル変数はその関数ブロック内で定義され、その関数内からのみアクセスできます。一方、グローバル変数はスクリプト内のすべての関数からアクセスできます。

関数本体内で定義したローカル変数totalをprintしようとすると、name 'total' is not definedというNameErrorが発生するのがわかります。一方、init変数は問題なく出力できます。

位置専用・キーワード専用パラメータ

Python 3.8以降では、関数シグネチャ内で2つの特別なマーカー「/」と「*」を使うことで、引数の渡し方をより厳密に制御できます。/の前にあるものは位置引数のみ、*の後にあるものはキーワード引数のみで渡せます。

def greet(name, /, greeting="Hello", *, punctuation="!"):
    print(f"{greeting} {name}{punctuation}")

 呼び出し側では次のように動作します。

greet("Alice")                          # works
greet("Alice", greeting="Hi")           # works
greet("Alice", "Hi", punctuation="?")   # works

greet(name="Alice")                     # TypeError: name is positional-only
greet("Alice", "Hi", "?")               # TypeError: punctuation is keyword-only

なぜこうしたいのでしょうか。主な理由は2つあります。

第一に、位置専用パラメータを使えば、後からパラメータ名を変更しても、誰もその名前でキーワード指定できないため、既存コードを壊しません。

第二に、キーワード専用パラメータは、呼び出し側に何を渡しているかを明示させるため、オプションのフラグや設定が複数ある場合に可読性が上がります。

要するに、意図を明確に表現するきれいな方法です。

Pythonの無名関数

無名関数はPythonではラムダ関数とも呼ばれます。標準のdefキーワードではなく、lambdaキーワードで宣言するためです。

上のDataCamp Lightチャンクでは、lambda x: x*2が無名（ラムダ）関数です。xが引数で、x*2が評価されて返される式または命令です。この関数の特別な点は、チュートリアル前半の例と異なり、名前を持たないことです。これをUDFで書くと、次のようになります。

def double(x):
  return x*2

2つの引数を扱うラムダ関数の例も見てみましょう。

無名関数は、短時間だけ必要で、実行時に作成される名前のない関数が欲しいときに使います。具体的には、filter()、map()、reduce()を使う場面で有用です。

filter()関数は名前の通り、元の入力リストmy_listを条件>10に基づいてフィルタします。一方map()では、リストmy_listのすべての要素に関数を適用します。この例では、すべての要素を2倍しています。

reduce()関数はfunctoolsライブラリの一部です。my_listの要素に対して左から右へと累積的に処理を行い、この例ではシーケンスを単一の値55に還元します。

Pythonでmain()を関数として使う

Javaなど他の言語の経験があれば、関数を実行するのにmain関数が必要だとご存じでしょう。上の例で見たように、Pythonでは必ずしも必要ではありません。ただし、main()関数を設けるとコードを論理的に構造化しやすく、重要な要素をmain()にまとめられます。

main()関数は、これまでの関数と同様に簡単に定義して呼び出せます。

しかし、このままではモジュールとしてインポートしたときにもmain()のコードが実行されてしまいます。これを避けるには、__name__ == '__main__'のときにmain()を呼び出します。

つまり、上のコードチャンクは次のようになります。

Note __main__関数のほかに、クラスやオブジェクトのインスタンスを初期化する__init__関数もあります。簡単に言えばコンストラクタ（初期化子）として機能し、クラスの新しいインスタンスを作成すると自動的に呼び出されます。この関数では、新しく作られたオブジェクトが、本チュートリアルで先ほど見たselfパラメータに割り当てられます。次の例を見てください。

class Dog:
    """A simple Dog class.

    Args:
        legs: Number of legs so that the dog can walk.
        color: The color of the fur.
    """

    def __init__(self, legs: int, color: str) -> None:
        self.legs = legs
        self.color = color

    def bark(self) -> str:
        return "bark" * 2

if __name__ == "__main__":
    dog = Dog(4, "brown")
    print(dog.bark())