#Python支持匿名函数,匿名函数通过关键字lambda表示,匿名函数只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果
#匿名函数也是一个函数对象,可以将其法治给一个变量,并利用变量来调用,比如
f = lambda x: x+1
print(f(5))
#lambda表达式中冒号前面的x表示函数的参数
#上述匿名函数也可用以下函数表示
def add(n):
return n+1
f = add
print(f(5))
#在代码运行期间动态增加功能的方式称为“装饰器”(Decorator),本质上decorator就是一个返回函数的高阶函数,如下
from datetime import datetime #从datetime模块中加载datatime
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func) #因执行log后原来的func名称变为'wrapper',为了避免某些依赖函数签名的代码执行错误,需要在其中添加functools.wraps来重命名func的__name__,使其不至于改变
def wrapper(*args,**kw):
print('call %s()' %func.__name__) #函数对象的__name__属性可以用于获取函数名称
return func(*args,**kw)
return wrapper
#上述函数接收一个函数做为参数,然后返回一个函数
#python的@语法可以把decorator(装饰器)置于函数的定义处,之后调用now函数的时候不仅会运行now函数本身,还会在运行前调用log函数打印日志
@log #将@log放到now函数的定义处,相当于执行了now=log(now)
def now():
print(datetime.now())
now()
#若decorator本身需要传入参数,那么需要写一个返回decorator的高阶函数
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
print('%s %s()' %(text,func.__name__))
return func(*args,**kw)
return wrapper
return decorator
@log('Time') #三层嵌套效果:printTime=log('Time')(printTime),首先执行log('Time'),返回decorator函数,在调用返回函数,参数是printTime函数吗,返回值最终是wrapper函数
def printTime():
print(datetime.now())
printTime()
#设计一个decorator,使其可以作用于任何函数上,并打印该函数的执行时间
import time
def runTime(*text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
start = time.time()
f = func(*args,**kw)
end = time.time()
print('%s %s' %(func.__name__,(end-start)*1000),*text)
return f
return wrapper
return decorator
@runTime('运行时间','单位:ms')
def add(n):
sum=0
while n>0:
time.sleep(0.1)
sum+=n
n-=1
return sum
a = add(30)
print(a)
#偏函数:functools.partial(fun,*args),可以把一个函数fun的某些参数*args固定住(即设置默认值)并返回一个新函数,使函数调用更方便
int2=functools.partial(int,BaseException=2)
#上式等同于
def int2(x,base=2):
return int(x,base)
#或
kw={'base':2}
int2 = int(x,**kw)
#当函数func的参数为*args时,functools.partial(func,10)相当于把10作为*args的发一部分自动加到左边,如下所示
max10=functools.partial(max,10);
max10(5,6,7)
#等同于
args=(10,5,6,7)
max(*args)