1.返回函数

如果不需要立刻求和,而是在后面的代码中,根据需要再计算怎么办?可以不返回求和的结果,而是返回求和的函数:

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n        return ax    return sum

当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数:

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>

调用函数f时,才真正计算求和的结果:

>>> f()25

2.

在这个例子中,我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum,并且,内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量,当lazy_sum返回函数sum时,相关参数和变量都保存在返回的函数中,这种称为“闭包(Closure)”的程序结构拥有极大的威力。

3.

>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
False

4.闭包

另一个需要注意的问题是,返回的函数并没有立刻执行,而是直到调用了f()才执行。我们来看一个例子:

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
           return i*i
        fs.append(f)    
    return fs

f1, f2, f3 = count()

在上面的例子中,每次循环,都创建了一个新的函数,然后,把创建的3个函数都返回了。

你可能认为调用f1()f2()f3()结果应该是149,但实际结果是:

>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

全部都是9!原因就在于返回的函数引用了变量i,但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时,它们所引用的变量i已经变成了3,因此最终结果为9

返回闭包时牢记的一点就是:返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。

5.

如果一定要引用循环变量怎么办?方法是再创建一个函数,用该函数的参数绑定循环变量当前的值,无论该循环变量后续如何更改,已绑定到函数参数的值不变:

def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j        
        return g
    fs = []    
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行,因此i的当前值被传入f()
    return fs

再看看结果:

>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9

缺点是代码较长,可利用lambda函数缩短代码。

6.匿名函数

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
<function <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

7.装饰器

函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字:

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

8.

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


9.

我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:

@logdef 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)

10.

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

11.

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 functoolsdef 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 functoolsdef 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

12.

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。

13.

import functools
def SKLog(SKInput):
    def decorator(func):
        def inner(args,**kw):
            if isinstance(SKInput,str):
                print('%s %s():' %(SKInput,func.name))
                result = func(args,kw)
            else:
                print('begin %s():' % func.name)
                result = func(*args,kw)
                print('end   %s():' % func.name)
            return result
        return inner
    if isinstance(SKInput,str):
        return decorator
    else:
        return decorator(SKInput)
@SKLog
def SKtestLog1():
    print('我是来测试不带字符串的装饰器装饰器的!!!')
@SKLog('excute')
def SKtestLog2():
    print('我是来测试带字符串的装饰器装饰器的!!!')
SKtestLog1()
print('--------------------------------------')
SKtestLog2()

14.

#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import functools

def log(text):
    if isinstance(text, str):
        def decorator(func):
            @functools.wraps(func)
            def test(*args, **kw):
                print('%s %s()' % (text, func.__name__))
                func(*args, **kw)
                print('end call')
            return test
        return decorator
    else:
        @functools.wraps(text)
        def test(*args, **kw):
            print('%s()' % text.__name__)
            text(*args, **kw)
            print('end call')
        return test
    return log
    
@log
def now():
    pass

now()

@log('excute')
def now():
    pass

now()

注:@functools.wraps(text)总是放在decorator之前,并且有参数时text就是func,没有参数时text就是text。(个人体会)

15.偏函数

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)

16.

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。

17.

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