Python---12函数式编程------12.3匿名函数&装饰器&偏函数

一、匿名函数

当我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。

在Python中,对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例,计算f(x)=x2时,除了定义一个f(x)的函数外,还可以直接传入匿名函数:

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

 

通过对比可以看出,匿名函数lambda x: x * x实际上就是:

def f(x):
    return x * x

 

关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数:

>>> f = lambda x: x * x
>>> f
lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25

 

同样,也可以把匿名函数作为返回值返回,比如:

def build(x, y):
    return lambda: x * x + y * y

 

小结

Python对匿名函数的支持有限,只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。

二、装饰器

由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数。

>>> def now():
...     print('2015-3-25')
...
>>> f = now
>>> f()
2015-3-25

 

函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字:

>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'

 

现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。

本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可以定义如下:

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

 

观察上面的log,因为它是一个decorator,所以接受一个函数作为参数,并返回一个函数。我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:

@log
def now():
    print('2015-3-25')

 

调用now()函数,不仅会运行now()函数本身,还会在运行now()函数前打印一行日志:

>>> now()
call now():
2015-3-25

 

@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:

now = log(now)

Python---12函数式编程------12.3匿名函数&装饰器&偏函数_第1张图片

 

由于log()是一个decorator,返回一个函数,所以,原来的now()函数仍然存在,只是现在同名的now变量指向了新的函数,于是调用now()将执行新函数,即在log()函数中返回的wrapper()函数。

wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw),因此,wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内,首先打印日志,再紧接着调用原始函数。

如果decorator本身需要传入参数,那就需要编写一个返回decorator的高阶函数,写出来会更复杂。比如,要自定义log的文本:

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

 

这个3层嵌套的decorator用法如下:

@log('execute')
def now():
    print('2015-3-25')

 

执行结果如下:

>>> now()
execute now():
2015-3-25

 

和两层嵌套的decorator相比,3层嵌套的效果是这样的:

>>> now = log('execute')(now)

 

我们来剖析上面的语句,首先执行log('execute'),返回的是decorator函数,再调用返回的函数,参数是now函数,返回值最终是wrapper函数。

以上两种decorator的定义都没有问题,但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象,它有__name__等属性,但你去看经过decorator装饰之后的函数,它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'

>>> now.__name__
'wrapper'

 

因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper',所以,需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中,否则,有些依赖函数签名的代码执行就会出错。

不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码,Python内置的functools.wraps就是干这个事的,所以,一个完整的decorator的写法如下:

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

 

或者针对带参数的decorator:

import functools

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

 

import functools是导入functools模块。模块的概念稍候讲解。现在,只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。

 

小结

在面向对象(OOP)的设计模式中,decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现,而Python除了能支持OOP的decorator外,直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现,也可以用类实现。

decorator可以增强函数的功能,定义起来虽然有点复杂,但使用起来非常灵活和方便。

 

三、偏函数

 

Python的functools模块提供了很多有用的功能,其中一个就是偏函数(Partial function)。要注意,这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。

在介绍函数参数的时候,我们讲到,通过设定参数的默认值,可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下:

int()函数可以把字符串转换为整数,当仅传入字符串时,int()函数默认按十进制转换:

>>> int('12345')
12345

 

int()函数还提供额外的base参数,默认值为10。如果传入base参数,就可以做N进制的转换:

>>> int('12345', base=8)
5349
>>> int('12345', 16)
74565

 

假设要转换大量的二进制字符串,每次都传入int(x, base=2)非常麻烦,于是,我们想到,可以定义一个int2()的函数,默认把base=2传进去:

def int2(x, base=2):
    return int(x, base)

 

这样,我们转换二进制就非常方便了:

>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

 

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义int2(),可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

 

所以,简单总结functools.partial的作用就是,把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单

注意到上面的新的int2函数,仅仅是把base参数重新设定默认值为2,但也可以在函数调用时传入其他值:

>>> int2('1000000', base=10)
1000000

 

 

最后,创建偏函数时,实际上可以接收函数对象、*args**kw这3个参数,当传入:

int2 = functools.partial(int, base=2)

 

实际上固定了int()函数的关键字参数base,也就是:

int2('10010')

 

相当于:

kw = { 'base': 2 }
int('10010', **kw)

当传入:

max2 = functools.partial(max, 10)

实际上会把10作为*args的一部分自动加到左边,也就是:

max2(5, 6, 7)

相当于:

args = (10, 5, 6, 7)
max(*args)

结果为10

 

小结

当函数的参数个数太多,需要简化时,使用functools.partial可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/hhwu/p/9587774.html

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