函数调用自身后不会返回值

Question

我几天前刚开始学习 Python。我正在开发一个国际象棋游戏，而我遇到的问题是确定玩家想要下的棋子位置的代码。如果我输入一个包含两个数字的字符串，该函数会将它们解析出来并分配它们以及 y 和 x 值。

但是，如果在字符串中只找到一个数字或没有找到数字，它会打印“No digits or not enough numbers found”，让您重新输入一个字符串，然后再次调用该函数。我的问题是，在它调用自己之后，如果你输入一个有效的字符串，它会识别数字，将它打包到一个列表中，就像它应该做的那样，但不会返回任何东西。我检查以确保列表已正确填写，它只是返回无。

这是错误：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Jack\PycharmProjects\Messing With 2D Lists\Messing With 2D Lists.py", line 91, in <module>
    piece_num = position[0]
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这是调用函数的代码，最后一行是触发错误的代码，因为它接收的不是一个列表，而是一个无类型：

posit = input("Choose your piece\nEnter coordinates: ")

position = piece_position(posit)

print(position)

piece_num = position[0]

这里是“棋盘”，如果你想重现我的错误，因为它在代码中被引用。

chess = [
    [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
    [2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1],
    [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
    [2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1],
    [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
    [2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1],
    [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
    [2, 1, 2, 1, 6, 1, 2, 1],

]

这里是确定棋子位置的函数：

def piece_position(pos):
    
    num1d = False
    num2d = False

    for char in pos:
        if not num1d:
            if char.isdigit():
                num1 = int(char) - 1
                num1d = True
            else:
                pass
        elif not num2d:
            if char.isdigit():
                num2 = int(char) - 1
                num2d = True
            else:
                pass

    print(num1d)
    print(num2d)

    if num1d and num2d:
        print(num1, num2)
        result = [chess[num1][num2]]
        result.append(num1)
        result.append(num2)
        print(result)
        return result
    else:
        print("No digits or not enough digits found")
        posit2 = input("Choose your piece\nEnter coordinates: ")
        piece_position(posit2)

我还知道当它翻转时我将其称为 posit2 而不是仅是 posit，并且该变量正在询问 posit 的结果，但是将其更改为 posit 或 posit2 似乎没有任何区别。

请随意提出建设性的组织批评，我还是 Python 的新手，并且还在摸索中，我知道我还有很多需要改进的地方，还有很多我不明白的地方。

Answer 1

你会在重复函数的 else 语句中得到 None ，你可以返回函数调用结果，或者你可以只使用一个 while 循环

def piece_position(pos):
    
    num1d = False 
    num2d = False

    while not num1d and not num2d:
        for char in pos:
            if not num1d:
                if char.isdigit():
                    num1 = int(char) - 1
                    num1d = True
            elif not num2d:
                if char.isdigit():
                    num2 = int(char) - 1
                    num2d = True
        if not num1d and not num2d:
            pos = input("Try again:") 
            num1d = False 
            num2d = False

    result = []
    #... 
    return result

或者，可能更简单的是在函数体外部而不是内部做同样的事情（这种方式肯定更容易测试）

pos = input("Enter coordinates") 
result = piece_position(pos)
while not result:  # assuming this returned None, or an empty list, for example 
    pos = input("Enter coordinates") 
    result = piece_position(pos)

Answer 2

虽然你已经解决了，但再次：你在递归调用中忘记了return。

def func(n):
    ...

    return func(n')

另外，为什么要检查输入是否为数字？这几乎和通过isinstance 进行检查一样糟糕。这不是C，我们宁愿根本不检查它。

如果您无论如何要将值转换为int，请先尝试，然后捕获错误。这就是EAFP 风格。

try:
    a = int('Nope.')  # try first
except ValueError:
    pass  # Fail, then that's a sad thing. Do some actions for this rouge cases.
else:
    pass  # We're good, keep going and do something with a. 

更简单的实现方式如下：

chess = [
    [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
    [2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1],
    [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
    [2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1],
    [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
    [2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1],
    [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
    [2, 1, 2, 1, 6, 1, 2, 1],
]

def validate_position(board, pos: str) -> (int, int):
    try:
        x, y = map(int, pos.split())  # Fail-fast
    except ValueError as err:
        raise ValueError(f"Not enough / Too many values, expected 2!") from err

    # put some rule check here.
    if (0 <= x < len(board)) and (0 <= y < len(board[0])):
        return board[x][y], x, y

    raise ValueError(f"Position {(x, y)} is outside of board!")


def piece_position(board):
    inp = input("Enter coordinates (x y): ")  # Expecting 1 10 format
    try:
        return validate_position(board, inp)
    except ValueError as err:
        print(err)
        return piece_position(board)


print(f"Selected: {piece_position(chess)}")

Enter coordinates (x y): 1 2 3
Not enough / Too many values, expected 2!
Enter coordinates (x y): 1
Not enough / Too many values, expected 2!
Enter coordinates (x y): 10 3
Position (10, 3) is outside of board!
Enter coordinates (x y): 2 3
Selected: (2, 2, 3)

如果将 x,y 坐标放在不同的input() 调用是绝对强制的，更改如下：

inp = input("Enter coordinates (x y): ")  # Expecting 1 10 format

# to 

inp = " ".join(input("Enter X: "), input("Enter Y: "))

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正如您所说，您是python 新手，您最好了解python 中递归的缺点。两者都不适用于您的用例，但更好地了解未来的情况。

>>> def recurse(called=1):
...     print(called)
...     return recurse(called + 1)
... 
>>> print(recurse())
.
.
.
985
986
987
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
  File "<input>", line 3, in recurse
  File "<input>", line 3, in recurse
  File "<input>", line 3, in recurse
  [Previous line repeated 984 more times]
  File "<input>", line 2, in recurse
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

Python不进行尾递归优化，由于CPython栈限制，很容易造成栈溢出，引发RecursionError。当然，我们永远不会在大约 1000 次迭代中输入错误。

另一个缺点是性能。

from functools import lru_cache
import timeit


@lru_cache(512)
def fibo_recurse_cached(n):
    if n == 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1

    return fibo_recurse_cached(n - 2) + fibo_recurse_cached(n - 1)


def fibo_recurs(n):
    if n == 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1

    return fibo_recurs(n - 2) + fibo_recurs(n - 1)


def fibo_gen(n):
    a, b = 1, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b


print(f"Naive recursive : {timeit.timeit(lambda: fibo_recurs(38), number=10)}")
print(f"Cached recursive: {timeit.timeit(lambda: fibo_recurse_cached(38), number=10)}")
print(f"Generator ver.  : {timeit.timeit(lambda: list(fibo_gen(38)), number=10)}")

Naive recursive : 136.2449525
Cached recursive: 1.939999998512576e-05
Generator ver.  : 4.369999999198626e-05

如果您在递归内部执行的操作很简单并且与外部范围没有任何交互，那么functools.lru_cache 将大大提高性能。

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