Python Programming/Functions
ฟังก์ชันพร้อมใช้
ไพทอนมีที่สามารถที่สามารถเรียกใช้ได้เลยอยู่หลายฟังก์ชัน ไวยากรณ์การเรียกฟังก์ชันของภาษาไพธอนเหมือนกับภาษา C และ Java กล่าวคือเขียนชื่อฟังก์ชันแล้วตามด้วยวงเล็บเปิด แล้วใส่ parameter ซึ่งถ้า parameter มีหลายตัวก็ให้คั่น parameter ที่อยู่ติดกันด้วยเครื่องหมายคอมมา (,) แล้วตามด้วยวงเล็บปิด เช่น โค้ดตัวอย่างต่อไปนี้เรียกใช้ฟังก์ชัน abs(x) ซึ่งคืนค่าสัมบูรณ์ของ x ที่ป้อนให้
>>> abs(-10) 10 >>> abs(0) 0 >>> abs(10.5) 10.5
ฟังก์ชัน pow(x,y) ซึ่งคือค่า x ยกกำลัง y ซึ่งสามารถใช้แทน x**y ได้
>>> pow(2, 16) 65536 >>> pow(5, 0.5) 2.2360679774997898 >>> pow(5, -2) 0.040000000000000001 >>> pow(2, pow(2, 2)) 16 >>> pow(abs(-3), 1-abs(-1)) 1
ฟังก์ชันในไลบรารีภาษาไพทอน
ไลบรารีของภาษาไพทอนยังมีฟังก์ชันอื่นๆ ให้ใช้อีกมากมาย โดยที่ฟังก์ชันเหล่านี้จะถูกแบ่งจัดเก็บอยู่ใน โมดูล (module) หลายๆ โมดูล โดยก่อนที่เราจะสามารถนำฟังก์ชันเหล่านี้มาใช้ได้เราจะต้องทำการ "นำเข้า" โมดูลที่เก็บฟังก์ชันนั้นไว้ คำสั่ง import เป็นคำสั่งที่ใช้ในการนำ้เข้าโมดูลหรือฟังก์ชันที่อยู่ในโมดูลต่างๆ โดยมันมีไวยากรณ์ดังต่อไปนี้
import <<ชื่อโมดูล>>
ยกตัวอย่างเช่น ถ้าเราต้องการใช้ฟังก์ชันในโมดูืลชื่อ math ซึ่งเก็บฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ต่างๆ ไว้มากมาย เราก็จะสั่ง
import math
หลังจากสั่ง import แล้วเราก็สามารถเรียกใชัฟังก์ชันต่างๆ ในโมดูล math ได้โดยอ้างชื่อ math.<<ชื่อฟังก์ชัน>> ยกตัวอย่างเช่น
>>> math.sqrt(2) 1.4142135623730951 >>> math.exp(1) 2.7182818284590451 >>> math.exp(2) 7.3890560989306504 >>> math.log(10) 2.3025850929940459 >>> math.log(8, 2) 3.0
โมดูล math นอกจากจะเก็บฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์แล้วยังเก็บค่าคงที่ทางคณิตศาสตร์เช่นค่าพายและค่า e เอาไว้ด้วย
>>> math.pi 3.1415926535897931 >>> math.e 2.7182818284590451 >>> math.sin(math.pi / 2) 1.0
คุณสามารถดูฟังก์ชันและค่าคงที่ทางคณิตศาสตร์ทั้งหมดในโมดูล math ได้ที่นี่: 6.1 math -- Mathematical functions
โมดูล random
โมดูลที่มีประโยชน์มากโมดูลหนึ่งคือโมดูล random ซึ่งมีไว้สำหรับสร้างเลขสุ่ม โดยมีฟังก์ชัน random.random() ไว้สำหรับสร้างเลขทศนิยมสุ่มที่มีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 1
>>> random.random() 0.32533822221341258 >>> random.random() 0.49424946832897176 >>> random.random() 0.95364871658603856
สังเกตว่าการเรียกฟังก์ชัน random.random() แต่ละครั้งจะให้ผลลัพธ์ต่างกัน และเมื่อคุณนำโค้ดข้างบนไป run บนเครื่องของตนเองก็จะได้ผลลัพธ์ต่างออกไปจากที่เขียนไว้นี้
ฟังก์ชันที่มีประโยชน์อีกฟังก์ชันหนึ่งคือฟังก์ชัน random.randint(a,b) ซึ่งจะสุ่มเลขจำนวนเต็มออกมาหนึ่งตัวโดยที่เลขจำนวนเต็มนั้นจะีมีค่าตั้งแต่ a ถึง b โดยรวม a และ b ด้วย
>>> random.randint(1, 10) 1 >>> random.randint(1, 10) 9 >>> random.randint(1, 10) 10 >>> random.randint(1, 10) 5
เราสามารถกำหนด seed ของ random number generator ได้ด้วยฟังก์็ชัน random.seed(x) โดยค่า x ที่ให้จะต้องเป็นจำนวนเต็ม
>>> random.random() 0.63942679845788375 >>> random.random() 0.025010755222666936 >>> random.seed(398) >>> random.random() 0.93033562902743527 >>> random.random() 0.42786425528137961 >>> random.seed(42) >>> random.random() 0.63942679845788375 >>> random.random() 0.025010755222666936
อนึ่ง ถ้าเราเรียก random.seed() โดยไม่ใส่ parameter อะไรเลย ตัวแปรภาษาไพทอนจะไปอ่านสัญญาณนาฬิกา ณ เวลาปัจจุบัน หรือแหล่งเลขสุ่มอื่นๆ ของระบบปฏืบัติการมาใช้เป็น random seed ให้
>>> random.seed() >>> random.random() 0.22619089101719203 >>> random.random() 0.33050349201012796 >>> random.seed() >>> random.random() 0.79150249225025138 >>> random.random() 0.34516180688913967
หน้าก่อน: Variables and Assignments | สารบัญ | หน้าต่อไป: User-Defined Functions |