如何实现一个函数来覆盖单个值和多个值

Question

假设您有一个像这样的值：

n = 5

和一个返回它的阶乘的函数，如下所示：

factorial(5)

如何处理多个值：

nums = [1,2,3,4,5]
factorial (nums)

因此它以列表形式返回所有这些值的阶乘？

在不编写 2 个方法的情况下，处理这个问题最干净的方法是什么？ Python 有没有好的方法来处理这种情况？

Answer 1

def Factorial(arg):
    try:
        it = iter(arg)
    except TypeError:
        pass
    else:
        return [Factorial(x) for x in it]
    return math.factorial(arg)

如果它是可迭代的，则递归应用。 否则，正常进行。

或者，您可以将最后一个 return 移至 except 块中。

如果您确定 Factorial 的主体永远不会引发 TypeError ，则可以将其简化为：

def Factorial(arg):
    try:
        return [Factorial(x) for x in arg]
    except TypeError:
        return math.factorial(arg)

Answer 2

列表理解：

[fac(n) for n in nums]

编辑：

抱歉，我误解了，你想要一个处理序列和单个值的方法吗？ 我无法想象为什么你不使用两种方法来做到这一点。

def factorial(n):
    # implement factorial here
    return answer

def factorial_list(nums):
    return [factorial(n) for n in nums]

另一种选择是进行某种类型检查，最好避免这种情况，除非您有一些非常令人信服的理由这样做。

编辑2：

MizardX的答案更好，投票给那个答案。 干杯。

Answer 3

有时会这样做。

def factorial( *args ):
    def fact( n ):
        if n == 0: return 1
        return n*fact(n-1)
    return [ fact(a) for a in args ]

它提供了一个几乎神奇的函数，可以处理简单的值和序列。

>>> factorial(5)
[120]
>>> factorial( 5, 6, 7 )
[120, 720, 5040]
>>> factorial( *[5, 6, 7] )
[120, 720, 5040]

Answer 4

如果你问 Python 是否可以进行方法重载：不能。 因此，像这样执行多方法是一种相当不符合 Python 风格的定义方法的方式。 此外，命名约定通常是大写的类名和小写的函数/方法。

如果你想继续，最简单的方法就是创建一个分支：

def Factorial(arg):
  if getattr(arg, '__iter__', False): # checks if arg is iterable
    return [Factorial(x) for x in arg]
  else:
    # ...

或者，如果你感觉很奇特，你可以创建一个对任何函数执行此操作的装饰器：

def autoMap(f):
    def mapped(arg):
        if getattr(arg, '__iter__', False):
            return [mapped(x) for x in arg]
        else:
            return f(arg)
    return mapped

@autoMap
def fact(x):
    if x == 1 or x == 0:
        return 1
    else:
        return fact(x-1) + fact(x-2)

>>> fact(3)
3
>>> fact(4)
5
>>> fact(5)
8
>>> fact(6)
13
>>> fact([3,4,5,6])
[3, 5, 8, 13]

尽管更Pythonic的方法是使用可变参数长度：

def autoMap2(f):
    def mapped(*arg):
        if len(arg) != 1:
            return [f(x) for x in arg]
        else:
            return f(arg[0])
    return mapped

@autoMap2
def fact(n):
# ...

>>> fact(3,4,5,6)
[3, 5, 8, 13]

将两者放在一起成为一个深度映射装饰器：

def autoDeepMap(f):
    def mapped(*args):
        if len(args) != 1:
            return [mapped(x) for x in args]
        elif getattr(args[0], '__iter__', False):
            return [mapped(x) for x in args[0]]
        else:
            return f(args[0])
    return mapped

@autoDeepMap
def fact(n):
# ...

>>> fact(0)
1
>>> fact(0,1,2,3,4,5,6)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
>>> fact([0,1,2,3,4,5,6])
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
>>> fact([0,1,2],[3,4,5,6])
[[1, 1, 2], [3, 5, 8, 13]]
>>> fact([0,1,2],[3,(4,5),6])
[[1, 1, 2], [3, [5, 8], 13]]

Answer 5

您可能想看看 NumPy/SciPy 的 向量化。

在 numpy 世界中，给定您的 single-int-arg Factorial 函数，
你会做类似的事情

  vFactorial=np.vectorize(Factorial)
  vFactorial([1,2,3,4,5])
  vFactorial(6)

，但请注意，最后一种情况返回单元素 numpy 数组而不是原始 int。

Answer 6

或者，如果您不喜欢列表理解语法，并且希望跳过新方法：

def factorial(num):
    if num == 0:
        return 1
    elif num > 0:
        return num * factorial(num - 1)
    else:
        raise Exception("Negative num has no factorial.")

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
# [1, 2, 3, 4, 5]

map(factorial, nums)
# [1, 2, 6, 24, 120, 720]