Todo lo que necesitas saber sobre las funciones de Python

Primero debemos entender que las funciones en Python son objetos, por lo que podemos asignarlos a variables, almacenarlos en estructuras de datos, pasarlos como argumentos a otras funciones e incluso devolverlos como valores de otras funciones.

Comprender estos conceptos de forma intuitiva ayudará a comprender las funciones avanzadas en Python como lambdas y decoradores con mucha facilidad. Revisaremos algunos ejemplos para ayudarnos a desarrollar esta comprensión.

Declararemos una función con la palabra reservada def como lo vimos en el vídeo, realizaremos una función que reciba como argumento un nombre y regrese un saludo.

Python

def saludo(nombre):
    return "Hola {}!!".format(nombre)

saludo('Sergio')

# Salida

>>> def saludo(nombre):
...     return "Hola {}!!".format(nombre)
...
>>> saludo ('Sergio')
'Hola Sergio!!'
>>>

Las funciones son objetos

Todos los datos en un programa Python están representados por objetos o relaciones entre objetos. Cadenas (String), listas, módulos y funciones son objetos. No hay nada particularmente especial sobre las funciones en Python.

Como la función saludo es un objeto , podemos asignarla a otra variable, como cualquier otro objeto:

Python

hola = saludo

La línea anterior no llamara a la función. Toma la referencia del objeto de función por saludo y crea un segundo nombre, hola , que apunta a él.

Podemos ejecutar el método llamando a hola:

Python

hola('Sergio')
'Hola Sergio!!'

# Salida

>>> hola = saludo
>>>
>>> hola('Sergio')
'Hola Sergio!!'
>>>

Los objetos de función y sus nombres son dos cosas separadas. Podemos eliminar el nombre original de las funciones ( saludo ) y aún llamar a la función, ya que otro nombre ( hola ) todavía apunta a ella.

Python

>>> del saludo
>>> 
>>> saludo('Sergio')

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'saludo' is not defined

>>> 
>>> hola('Sergio')
'Hola Sergio!!'
>>>

Por lo tanto, una variable que apunta a una función y la función en sí son dos funciones separadas.

Las funciones se pueden almacenar en estructuras de datos

Dado que las funciones son objetos, podemos almacenarlas en estructuras de datos, al igual que con otros objetos.

🧙‍♂️ Por ejemplo, podemos agregar funciones a una lista:

A continuación crearemos una lista con 3 funciones de python:

Python

# Salida

>>> funcs = [len, str.isdigit, str.lower]
>>> funcs

[ <built-in function len>,
 <method 'isdigit' of 'str' objects>,
 <method 'lower' of 'str' objects> ]

Podemos acceder a los objetos de función almacenados dentro de la lista funciona como lo haría con cualquier otro tipo de objeto.

Realizaremos un ciclo for que ejecutara las tres funciones en nuestra lista sobre una cadena:

Python

for f in funcs:
print(f,f('Hola mundo!'))

Las funciones se pueden pasar a otras funciones

Como las funciones son objetos, podemos pasarlas como argumentos a otras funciones.

Crearemos una función llamada accept que obtendrá como argumento una función, en este caso enviaremos la función hola como argumento.

Python

def accept(func):
    msg = func('Sergio')
    print(msg)

accept(hola)

Podemos influir en el mensaje resultante al pasar diferentes funciones.

🧙 Por ejemplo creando una función de despedida:

Python

def adios(nombre):
    return "Bye {}!".format(nombre)

accept(adios)

La capacidad de pasar objetos de función como argumentos a otras funciones es poderosa. Nos permite abstraernos y transmitir comportamientos.

En el ejemplo anterior, la función de accept permanece igual, pero podemos influir en su salida al pasar diferentes comportamientos.

Las funciones pueden ser anidadas

Python permite que las funciones puedan ser definidas dentro de otras funciones. A menudo se denominan funciones anidadas o funciones internas .

Python

def primeraFuncion(): 
    print ("Mensaje Primera Función")
    def segundaFuncion():
        print ("Mensaje Segunda Función")
    segundaFuncion()

primeraFuncion()

Ahora, ¿qué está pasando arriba? Cada vez que llamamos primeraFuncion , define una nueva función interna segundaFuncion y luego lo llama inmediatamente después.

Además, lo que es notable aquí es: el segundaFuncion no existe fuera de primeraFuncion:

Python

>>> def primeraFuncion():
...     print ("Mensaje Primera Función")
...     def segundaFuncion():
...        print ("Mensaje Segunda Función")
...     segundaFuncion()
...
>>> primeraFuncion()
Mensaje Primera Función 
Mensaje Segunda Función
>>>
>>> segundaFuncion()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'segundaFuncion' is not defined 

Los objetos pueden comportarse como funciones

Si bien todas las funciones son objetos en Python, lo contrario no es cierto. Los objetos no son funciones. Pero pueden hacerse invocables, lo que nos permite tratarlos como funciones en muchos casos.

Si un objeto es invocable, significa que podemos usar la sintaxis de llamada de función de paréntesis redonda e incluso pasar argumentos de llamada de función. Todo esto funciona con el método the __call__ dunder.

🧙 Un ejemplo de clase que define un objeto invocable:

Python

class Foo:
    def __init__(self):
        print("init")
    def __call__(self):
        print("call")

>>> obj = Foo () 
init 
>>> 
llamada obj ()

Conclusiones:

• Todo en Python es un objeto, incluidas las funciones. Podemos asignarlos a variables, almacenarlos en estructuras de datos y pasarlos o devolverlos desde y hacia otras funciones.

• Las funciones nos permiten abstraer y transmitir el comportamiento en nuestro programa.

• Los objetos pueden hacerse invocables. En muchos casos esto nos permite tratarlos como funciones.

Después revisar el vídeo y analizado la información anterior, es momento de ponerlo en práctica:

En el contenido adicional del vídeo anterior aprendimos lo fundamental de las funciones en Python, los siguientes ejercicios los puedes realizar directamente en la terminal de Python, pero recomendamos realizarlos desde el editor de texto y ejecutarlos mediante la terminal como se realizó en los ejercicios de Listas y Tuplas en el contenido del vídeo 3 de este curso.