def foo():
pass
foo #表示是函数引用
foo()#表示执行foo函数
调用函数,如果带括号,那么是调用函数运行后的结果,
调用函数不带括号,调用的是函数本身
例如
def cun (a,b):
return a+b
print(cun) : 调用函数,打印的是函数
print(cun(2,3)),调用函数运行后结果,打印的是 5
19.1闭包
闭包的主要作用就是可以传递一个参数保存,然后自身变成保存了上层参数的函数,可以引用第二层函数,同时又将函数传入指定地方,方便调用。闭包后返回的是一个函数,可以继续调用该函数。
闭包具有函数的功能,同时还可以把参数传递下去。
思考:函数、匿名函数、闭包、对象 当做实参时,有什么区别?
1:匿名函数能够完成基本的简单功能,传递这个函数的应用, 只有功能
2:普通函数能够完成较为复杂的功能,传递这个函数的应用,只有功能
3:闭包能够将较为复杂的功能,传递这个闭包中的函数以及数据,因此传递是功能+数据
4:对象能够完成最为复杂的功能,传递很多数据+很多功能,因此传递是功能+数据
闭包中,当函数里面的函数变量没有值时,会跑到上一层函数寻找对应的值。
装饰器的本质就是在不改变原函数代码的条件下,对原函数的功能进行扩展。但是功能只可以加在原函数整体功能的前面或者后面,不可以加在原函数某部分代码功能之间。
1.函数引用
def test1():
print("— in test1 func----")
#调用函数
test1()
#引用函数
ret = test1
print(id(ret))
print(id(test1))
#通过引用调用函数
ret()
运行结果:
— in test1 func----
140212571149040
140212571149040
— in test1 func----
2.什么是闭包
#定义一个函数
def test(number):
# 在函数内部再定义一个函数,并且这个函数用到了外边函数的变量,那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包
def test_in(number_in):
print("in test_in 函数, number_in is %d" % number_in)
return number+number_in
# 其实这里返回的就是闭包的结果
return test_in
#给test函数赋值,这个20就是给参数number
ret = test(20)
#注意这里的100其实给参数number_in
print(ret(100))
#注意这里的200其实给参数number_in
print(ret(200))
运行结果:
in test_in 函数, number_in is 100
120
in test_in 函数, number_in is 200
220
3.看一个闭包的实际例子
def line_conf(a, b):
def line(x):
return a*x + b
return line
line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5))
print(line2(5))
这个例子中,函数line与变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候,我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个变量的取值,这样,我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b,就可以获得不同的直线表达函数。由此,我们可以看到,闭包也具有提高代码可复用性的作用。
如果没有闭包,我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样,我们就需要更多的参数传递,也减少了代码的可移植性。
注意点:
由于闭包引用了外部函数的局部变量,则外部函数的局部变量没有及时释放,消耗内存
4.修改外部函数中的变量
python3的方法
def counter(start=0):
def incr():
nonlocal start
start += 1
return start
return incr
c1 = counter(5)
print(c1())
print(c1())
c2 = counter(50)
print(c2())
print(c2())
print(c1())
print(c1())
print(c2())
print(c2())
19.2装饰器
装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能,用好了装饰器,开发效率如虎添翼,所以这也是Python面试中必问的问题,但对于好多初次接触这个知识的人来讲,这个功能有点绕,自学时直接绕过去了,然后面试问到了就挂了,因为装饰器是程序开发的基础知识,这个都不会,别跟人家说你会Python, 看了下面的文章,保证你学会装饰器。
1、先明白这段代码
def foo():
print(‘foo’)
foo # 表示是函数
foo() # 表示执行foo函数
def foo():
print(‘foo’)
foo = lambda x: x + 1
foo() # 执行lambda表达式,而不再是原来的foo函数,因为foo这个名字被重新指向了另外一个匿名函数。
函数名仅仅是个变量,只不过指向了定义的函数而已,所以才能通过 函数名()调用,如果 函数名=xxx被修改了,那么当在执行 函数名()时,调用的就不知之前的那个函数了
2.需求来了
初创公司有N个业务部门,基础平台部门负责提供底层的功能,如:数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时,只需调用基础平台提供的功能即可。如下:
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1():
print(‘f1’)
def f2():
print(‘f2’)
def f3():
print(‘f3’)
def f4():
print(‘f4’)
############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
目前公司有条不紊的进行着,但是,以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题,即:基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构,为平台提供的所有功能添加验证机制,即:执行功能前,先进行验证。
老大把工作交给 Low B,他是这么做的:
跟每个业务部门交涉,每个业务部门自己写代码,调用基础平台的功能之前先验证。诶,这样一来基础平台就不需要做任何修改了。太棒了,有充足的时间泡妹子…
当天Low B 被开除了…
老大把工作交给 Low BB,他是这么做的。
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print(‘f1’)
def f2():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print(‘f2’)
def f3():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print(‘f3’)
def f4():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print(‘f4’)
############### 业务部门不变 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
f1()
f2()
f3()
f4()
老大把工作交给 Low BBB,他是这么做的:
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def check_login():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
pass
def f1():
check_login()
print('f1')
def f2():
check_login()
print('f2')
def f3():
check_login()
print('f3')
def f4():
check_login()
print('f4')
老大说:
写代码要遵循开放封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即:
封闭:已实现的功能代码块
开放:对扩展开发
如果将开放封闭原则应用在上述需求中,那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码,老板就给了Low BBB一个实现方案:
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
func()
return inner
@w1
def f1():
print(‘f1’)
@w1
def f2():
print(‘f2’)
@w1
def f3():
print(‘f3’)
@w1
def f4():
print(‘f4’)
对于上述代码,也是仅仅对基础平台的代码进行修改,就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作,并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下,这段代码的内部执行原理是什么呢?
老大正要生气,突然Low BBB的手机掉到地上,恰巧屏保就是Low BBB的女友照片,老大一看一紧一抖,喜笑颜开,决定和Low BBB交个好朋友。
详细的开始讲解了:
单独以f1为例:
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
func()
return inner
@w1
def f1():
print(‘f1’)
python解释器就会从上到下解释代码,步骤如下:
def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
@w1
没错, 从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码,因为函数在 没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句,但是 @w1 这一句代码里却有大文章, @函数名 是python的一种语法糖。
上例@w1内部会执行一下操作:
执行w1函数
执行w1函数 ,并将 @w1 下面的函数作为w1函数的参数,即:@w1 等价于 w1(f1) 所以,内部就会去执行:
def inner():
#验证 1
#验证 2
#验证 3
f1() # func是参数,此时 func 等于 f1
return inner# 返回的 inner,inner代表的是函数,非执行函数 ,其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中
w1的返回值
将执行完的w1函数返回值 赋值 给@w1下面的函数的函数名f1 即将w1的返回值再重新赋值给 f1,即:
新f1 = def inner():
#验证 1
#验证 2
#验证 3
原来f1()
return inner
所以,以后业务部门想要执行 f1 函数时,就会执行 新f1 函数,在新f1 函数内部先执行验证,再执行原来的f1函数,然后将原来f1 函数的返回值返回给了业务调用者。
如此一来, 即执行了验证的功能,又执行了原来f1函数的内容,并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
Low BBB 你明白了吗?要是没明白的话,我晚上去你家帮你解决吧!!!
3.再议装饰器
#定义函数:完成包裹数据
def makeBold(fn):
def wrapped():
return “” + fn() + “”
return wrapped
#定义函数:完成包裹数据
def makeItalic(fn):
def wrapped():
return “” + fn() + “”
return wrapped
@makeBold
def test1():
return “hello world-1”
@makeItalic
def test2():
return “hello world-2”
@makeBold
@makeItalic
def test3():
return “hello world-3”
print(test1())
print(test2())
print(test3())
运行结果
hello world-1
hello world-2
hello world-3
4.装饰器功能
1.引入日志
2.函数执行时间统计
3.执行函数前预备处理
4.执行函数后清理功能
5.权限校验等场景
6.缓存
5.装饰器示例
例1:无参数的函数
from time import ctime, sleep
def timefun(func):
def wrapped_func():
print("%s called at %s" % (func.name, ctime()))
func()
return wrapped_func
@timefun
def foo():
print(“I am foo”)
foo()
sleep(2)
foo()
上面代码理解装饰器执行行为可理解成
foo = timefun(foo)
#foo先作为参数赋值给func后,foo接收指向timefun返回的wrapped_func
foo()
#调用foo(),即等价调用wrapped_func()
#内部函数wrapped_func被引用,所以外部函数的func变量(自由变量)并没有释放
#func里保存的是原foo函数对象
例2:被装饰的函数有参数
from time import ctime, sleep
def timefun(func):
def wrapped_func(a, b):
print("%s called at %s" % (func.name, ctime()))
print(a, b)
func(a, b)
return wrapped_func
@timefun
def foo(a, b):
print(a+b)
foo(3,5)
sleep(2)
foo(2,4)
例3:被装饰的函数有不定长参数
from time import ctime, sleep
def timefun(func):
def wrapped_func(*args, **kwargs):
print("%s called at %s"%(func.name, ctime()))
func(*args, **kwargs)
return wrapped_func
@timefun
def foo(a, b, c):
print(a+b+c)
foo(3,5,7)
sleep(2)
foo(2,4,9)
例4:装饰器中的return
from time import ctime, sleep
def timefun(func):
def wrapped_func():
print("%s called at %s" % (func.name, ctime()))
func()
return wrapped_func
@timefun
def foo():
print(“I am foo”)
@timefun
def getInfo():
return ‘----hahah—’
foo()
sleep(2)
foo()
print(getInfo())
执行结果:
foo called at Fri Nov 4 21:55:35 2016
I am foo
foo called at Fri Nov 4 21:55:37 2016
I am foo
getInfo called at Fri Nov 4 21:55:37 2016
None
如果修改装饰器为return func(),则运行结果:
foo called at Fri Nov 4 21:55:57 2016
I am foo
foo called at Fri Nov 4 21:55:59 2016
I am foo
getInfo called at Fri Nov 4 21:55:59 2016
----hahah—
总结:
一般情况下为了让装饰器更通用,可以有return
例5:装饰器带参数,在原有装饰器的基础上,设置外部变量
#decorator2.py
from time import ctime, sleep
def timefun_arg(pre=“hello”):
def timefun(func):
def wrapped_func():
print("%s called at %s %s" % (func.name, ctime(), pre))
return func()
return wrapped_func
return timefun
#下面的装饰过程
#1. 调用timefun_arg(“itcast”)
#2. 将步骤1得到的返回值,即time_fun返回, 然后time_fun(foo)
#3. 将time_fun(foo)的结果返回,即wrapped_func
#4. 让foo = wrapped_fun,即foo现在指向wrapped_func
@timefun_arg(“itcast”)
def foo():
print(“I am foo”)
@timefun_arg(“python”)
def too():
print(“I am too”)
foo()
sleep(2)
foo()
too()
sleep(2)
too()
可以理解为
foo()==timefun_arg(“itcast”)(foo)()
例6:类装饰器(扩展,非重点)
装饰器函数其实是这样一个接口约束,它必须接受一个callable对象作为参数,然后返回一个callable对象。在Python中一般callable对象都是函数,但也有例外。只要某个对象重写了 call() 方法,那么这个对象就是callable的。
class Test():
def call(self):
print(‘call me!’)
t = Test()
t() # call me
类装饰器demo
class Test(object):
def init(self, func):
print("—初始化—")
print(“func name is %s”%func.name)
self.__func = func
def call(self):
print("—装饰器中的功能—")
self.__func()
#说明:
#1. 当用Test来装作装饰器对test函数进行装饰的时候,首先会创建Test的实例对象
#并且会把test这个函数名当做参数传递到__init__方法中
#即在__init__方法中的属性__func指向了test指向的函数
#2. test指向了用Test创建出来的实例对象
#3. 当在使用test()进行调用时,就相当于让这个对象(),因此会调用这个对象的__call__方法
#4. 为了能够在__call__方法中调用原来test指向的函数体,所以在__init__方法中就需要一个实例属性来保存这个函数体的引用
#所以才有了self.__func = func这句代码,从而在调用__call__方法中能够调用到test之前的函数体
@Test
def test():
print("----test—")
test()
showpy()#如果把这句话注释,重新运行程序,依然会看到"–初始化–"
运行结果如下:
—初始化—
func name is test
—装饰器中的功能—
----test—