⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解,精炼地总结语法中的重点,详解难点,面向零基础及入门的学习者,通过专栏的学习可以熟练掌握python编程,同时为后续的数据分析,机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。

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Python基础(八) | 深浅拷贝、生成器、迭代器以及装饰器详解_浅拷贝

8.1 数据类型的底层实现

8.1.1 奇怪的列表

1、错综复杂的复制

list_1 = [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {"name": "Sarah"}]

  • 浅拷贝

# list_3 = list_1          # 错误!!!
list_2 = list_1.copy() # 或者list_1[:] \ list(list_1) 均可实习浅拷贝

  • 对浅拷贝前后两列表分别进行操作

list_2[1].append(55)

print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)
list_1:   [1, [22, 33, 44, 55], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}]
list_2: [1, [22, 33, 44, 55], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}]

2、列表的底层实现

引用数组的概念

列表内的元素可以分散的存储在内存中

列表存储的,实际上是这些元素的地址!!!——地址的存储在内存中是连续的

list_1 = [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {"name": "Sarah"}]
list_2 = list(list_1) # 浅拷贝 与list_1.copy()功能一样

(1)新增元素

Python基础(八) | 深浅拷贝、生成器、迭代器以及装饰器详解_装饰器_02

list_1.append(100)
list_2.append("n")

print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)
list_1:   [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}, 100]
list_2: [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}, 'n']

(2)修改元素

list_1[0] = 10
list_2[0] = 20

print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)
list_1:   [10, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}, 100]
list_2: [20, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}, 'n']

(3)对列表型元素进行操作

list_1[1].remove(44)
list_2[1] += [55, 66]

print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)
list_1:   [10, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}, 100]
list_2: [20, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}, 'n']

因为操作的是列表,而原列表映射的是地址,修改元素后对地址进行映射,因此list1和2的修改相同

(4)对元组型元素进行操作

Python基础(八) | 深浅拷贝、生成器、迭代器以及装饰器详解_生成器_03

list_2[2] += (8,9)

print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)
list_1:   [10, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}, 100]
list_2: [20, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7, 8, 9), {'name': 'Sarah'}, 'n']

元组是不可变的!!!相当于新加了一个元组(5, 6, 7, 8, 9),而list2指向该元组。

(5)对字典型元素进行操作

list_1[-2]["age"] = 18

print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)
list_1:   [10, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah', 'age': 18}, 100]
list_2: [20, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7, 8, 9), {'name': 'Sarah', 'age': 18}, 'n']

  • 列表字典这种可变的类型,内容发生改变,地址不会变
  • 而像元组,数字,字符串等不可变类型,内容发生改变,地址就会发生改变

3、引入深拷贝

浅拷贝之后

  • 针对不可变元素(数字、字符串、元组)的操作,都各自生效了
  • 针对不可变元素(列表、集合)的操作,发生了一些混淆

引入深拷贝

  • 深拷贝将所有层级的相关元素全部复制,完全分开,泾渭分明,避免了上述问题

import copy

list_1 = [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {"name": "Sarah"}]
list_2 = copy.deepcopy(list_1)
list_1[-1]["age"] = 18
list_2[1].append(55)

print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)
list_1:   [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah', 'age': 18}]
list_2: [1, [22, 33, 44, 55], (5, 6, 7), {'name': 'Sarah'}]

8.1.2 神秘的字典

1、快速的查找

import time

ls_1 = list(range(1000000))
ls_2 = list(range(500))+[-10]*500

start = time.time()
count = 0
for n in ls_2:
if n in ls_1:
count += 1
end = time.time()
print("查找{}个元素,在ls_1列表中的有{}个,共用时{}秒".format(len(ls_2), count,round((end-start),2)))
查找1000个元素,在ls_1列表中的有500个,共用时6.19秒
import time

d = {i:i for i in range(100000)}
ls_2 = list(range(500))+[-10]*500

start = time.time()
count = 0
for n in ls_2:
try:
d[n]
except:
pass
else:
count += 1
end = time.time()
print("查找{}个元素,在ls_1列表中的有{}个,共用时{}秒".format(len(ls_2), count,round(end-start)))
查找1000个元素,在ls_1列表中的有500个,共用时0秒

2、字典的底层实现

通过稀疏数组来实现值的存储与访问

Python基础(八) | 深浅拷贝、生成器、迭代器以及装饰器详解_装饰器_04

字典的创建过程

  • 第一步:创建一个散列表(稀疏数组 N >> n)

d = {}

  • 第一步:通过hash()计算键的散列值

print(hash("python"))
print(hash(1024))
print(hash((1,2)))
-4771046564460599764
1024
3713081631934410656
d["age"] = 18    # 增加键值对的操作,首先会计算键的散列值hash("age")
print(hash("age"))

  • 第二步:根据计算的散列值确定其在散列表中的位置

极个别时候,散列值会发生冲突,则内部有相应的解决冲突的办法

  • 第三步:在该位置上存入值

for i in range(2, 2):
print(i)

键值对的访问过程

d["age"]

  • 第一步:计算要访问的键的散列值
  • 第二步:根据计算的散列值,通过一定的规则,确定其在散列表中的位置
  • 第三步:读取该位置上存储的值

如果存在,则返回该值  
如果不存在,则报错KeyError

3、小结

(1)字典数据类型,通过空间换时间,实现了快速的数据查找

  • 也就注定了字典的空间利用效率低下

(2)因为散列值对应位置的顺序与键在字典中显示的顺序可能不同,因此表现出来字典是无序的

  • 回顾一下 N >> n 如果N = n,会产生很多位置冲突
  • 思考一下开头的小例子,为什么字典实现了比列表更快速的查找

8.1.3 紧凑的字符串

通过紧凑数组实现字符串的存储

  • 数据在内存中是连续存放的,效率更高,节省空间
  • 思考一下,同为序列类型,为什么列表采用引用数组,而字符串采用紧凑数组:
  1. 列表可以变化,不方便预留空间

8.1.4 是否可变

1、不可变类型:数字、字符串、元组

在生命周期中保持内容不变

  • 换句话说,改变了就不是它自己了(id变了)
  • 不可变对象的 += 操作 实际上创建了一个新的对象

x = 1
y = "Python"

print("x id:", id(x))
print("y id:", id(y))
x id: 140718440616768
y id: 2040939892664
x += 2
y += "3.7"

print("x id:", id(x))
print("y id:", id(y))
x id: 140718440616832
y id: 2040992707056

元组并不是总是不可变的

  • 元组中如果含有可以变的类型,则该元组还是可以变的

t = (1,[2])
t[1].append(3)

print(t)
(1, [2, 3])

2、可变类型:列表、字典、集合

  • id 保持不变,但是里面的内容可以变
  • 可变对象的 += 操作 实际在原对象的基础上就地修改

ls = [1, 2, 3]
d = {"Name": "Sarah", "Age": 18}

print("ls id:", id(ls))
print("d id:", id(d))
ls id: 2040991750856
d id: 2040992761608
ls += [4, 5]
d_2 = {"Sex": "female"}
d.update(d_2) # 把d_2 中的元素更新到d中

print("ls id:", id(ls))
print("d id:", id(d))
ls id: 2040991750856
d id: 2040992761608

8.1.5 列表操作的几个小例子

【例1】 删除列表内的特定元素

  • 方法1 存在运算删除法

缺点:每次存在运算,都要从头对列表进行遍历、查找、效率低

alist = ["d", "d", "d", "2", "2", "d" ,"d", "4"]
s = "d"
while True:
if s in alist:
alist.remove(s)
else:
break
print(alist)
['2', '2', '4']

  • 方法2 一次性遍历元素执行删除

首先alist被删除元素时不断在变,但是索引s是按照顺序来的,因此会造成可能跨过某一元素的现象,但是删除仍是按照从列表头开始扫描的顺序进行的。

alist = ["d", "d", "d", "2", "2", "d" ,"d", "4"]
for s in alist:
if s == "d":
alist.remove(s) # remove(s) 删除列表中第一次出现的该元素
print(alist)
['2', '2', 'd', 'd', '4']

解决方法:使用负向索引

负向索引相当于倒序扫描,确保每次遍历的是列表头,同时删除的也是列表头。

alist = ["d", "d", "d", "2", "2", "d" ,"d", "4"]
for i in range(-len(alist), 0):
if alist[i] == "d":
alist.remove(alist[i]) # remove(s) 删除列表中第一次出现的该元素
print(alist)
['2', '2', '4']

【例2】 多维列表的创建

ls = [[0]*10]*5
ls
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
ls[0][0] = 1
ls
[[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

因为下面的四个列表都是第一个列表的复制,因此第一个列表变了,下面的几个都会发生变化。

8.2 更加简洁的语法

Python基础(八) | 深浅拷贝、生成器、迭代器以及装饰器详解_浅拷贝_05

8.2.1 解析语法

ls = [[0]*10 for i in range(5)]
ls
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
ls[0][0] = 1
ls
[[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

这里都是独立创建的,因此互不影响。

1、解析语法的基本结构——以列表解析为例(也称为列表推导)

[expression for value in iterable if conditihon]

  • 三要素:表达式、可迭代对象、if条件(可选)

执行过程

(1)从可迭代对象中拿出一个元素

(2)通过if条件(如果有的话),对元素进行筛选

若通过筛选:则把元素传递给表达式  

若未通过: 则进入(1)步骤,进入下一次迭代

(3)将传递给表达式的元素,代入表达式进行处理,产生一个结果

(4)将(3)步产生的结果作为列表的一个元素进行存储

(5)重复(1)~(4)步,直至迭代对象迭代结束,返回新创建的列表

# 等价于如下代码
result = []
for value in iterale:
if condition:
result.append(expression)

【例】求20以内奇数的平方

squares = []
for i in range(1,21):
if i%2 == 1:
squares.append(i**2)
print(squares)
[1, 9, 25, 49, 81, 121, 169, 225, 289, 361]
squares = [i**2 for i in range(1,21) if i%2 == 1]
print(squares)
[1, 9, 25, 49, 81, 121, 169, 225, 289, 361]

支持多变量

x = [1, 2, 3]
y = [1, 2, 3]

results = [i*j for i,j in zip(x, y)]
results
[1, 4, 9]

支持循环嵌套

colors = ["black", "white"]
sizes = ["S", "M", "L"]
tshirts = ["{} {}".format(color, size) for color in colors for size in sizes]
tshirts
['black S', 'black M', 'black L', 'white S', 'white M', 'white L']

2、其他解析语法的例子

  • 解析语法构造字典(字典推导)

squares = {i: i**2 for i in range(10)}
for k, v in squares.items():
print(k, ": ", v)
0 :   0
1 : 1
2 : 4
3 : 9
4 : 16
5 : 25
6 : 36
7 : 49
8 : 64
9 : 81

  • 解析语法构造集合(集合推导)

squares = {i**2 for i in range(10)}
squares
{0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81}

  • 生成器表达式

squares = (i**2 for i in range(10))
squares
<generator object <genexpr> at 0x000001DB37A58390>
colors = ["black", "white"]
sizes = ["S", "M", "L"]
tshirts = ("{} {}".format(color, size) for color in colors for size in sizes)
for tshirt in tshirts:
print(tshirt)
black S
black M
black L
white S
white M
white L

8.2.2 条件表达式

expr1 if condition else expr2

【例】将变量n的绝对值赋值给变量x

n = -10
if n >= 0:
x = n
else:
x = -n
x
10
n = -10
x = n if n>= 0 else -n
x
10

条件表达式和解析语法简单实用、运行速度相对更快一些,相信大家会慢慢的爱上它们

8.3 三大神器

Python基础(八) | 深浅拷贝、生成器、迭代器以及装饰器详解_浅拷贝_06

8.3.1 生成器

ls = [i**2 for i in range(1, 1000001)]
for i in ls:
pass

缺点:占用大量内存

生成器

(1)采用惰性计算的方式 (2)无需一次性存储海量数据

(3)一边执行一边计算,只计算每次需要的值

(4)实际上一直在执行next()操作,直到无值可取

1、生成器表达式

  • 海量数据,不需存储

squares = (i**2 for i in range(1000000))
for i in squares:
pass

  • 求0~100的和

无需显示存储全部数据,节省内存

sum((i for i in range(101))) # 求和,里面是一个生成器
5050

2、生成器函数——yield

  • 生产斐波那契数列

数列前两个元素为1,1 之后的元素为其前两个元素之和

def fib(max):
ls = []
n, a, b = 0, 1, 1
while n < max:
ls.append(a)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return ls


fib(10)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

中间尝试

def fib(max):
n, a, b = 0, 1, 1
while n < max:
print(a)
a, b = b, a + b
n = n + 1


fib(10)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

构造生成器函数

在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行

def fib(max):
n, a, b = 0, 1, 1
while n < max:
yield a
a, b = b, a + b
n = n + 1


fib(10)
<generator object fib at 0x000001BE11B19048>
for i in fib(10):
print(i)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

8.3.2 迭代器

1、可迭代对象

可直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

(1)列表、元组、字符串、字典、集合、文件

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

from collections import Iterable

isinstance([1, 2, 3], Iterable)
True
isinstance({"name": "Sarah"}, Iterable)
True
isinstance('Python', Iterable)
True

(2)生成器

squares = (i**2 for i in range(5))
isinstance(squares, Iterable)
True

生成器不但可以用于for循环,还可以被next()函数调用

print(next(squares))
print(next(squares))
print(next(squares))
print(next(squares))
print(next(squares))
0
1
4
9
16

直到没有数据可取,抛出StopIteration

print(next(squares))
---------------------------------------------------------------------------

StopIteration Traceback (most recent call last)

<ipython-input-66-f5163ac9e49b> in <module>
----> 1 print(next(squares))
StopIteration:

可以被next()函数调用并不断返回下一个值,直至没有数据可取的对象称为迭代器:Iterator

2、迭代器

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象

(1) 生成器都是迭代器

from collections import Iterator

squares = (i**2 for i in range(5))
isinstance(squares, Iterator)
True

(2) 列表、元组、字符串、字典、集合不是迭代器

isinstance([1, 2, 3], Iterator)
False

可以通过iter(Iterable)创建迭代器

isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator)
True

for item in Iterable 等价于:

先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器

然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item

当遇到StopIteration的异常后循环结束

(3)zip enumerate 等itertools里的函数是迭代器

x = [1, 2]
y = ["a", "b"]
zip(x, y)
<zip at 0x1be11b13c48>
for i in zip(x, y):
print(i)

isinstance(zip(x, y), Iterator)
(1, 'a')
(2, 'b')

True
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
enumerate(numbers)
<enumerate at 0x1be11b39990>
for i in enumerate(numbers):
print(i)

isinstance(enumerate(numbers), Iterator)
(0, 1)
(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)
(4, 5)

True

(4) 文件是迭代器

with open("测试文件.txt", "r", encoding = "utf-8") as f:
print(isinstance(f, Iterator))
True

(5)迭代器是可耗尽的

squares = (i**2 for i in range(5))
for square in squares:
print(square)
0
1
4
9
16
for square in squares:
print(square)

再迭代不出来了,因为已经耗尽了

(6)range()不是迭代器

numbers = range(10)
isinstance(numbers, Iterator)
False
print(len(numbers))   # 有长度
print(numbers[0]) # 可索引
print(9 in numbers) # 可存在计算
next(numbers) # 不可被next()调用
10
0
True

---------------------------------------------------------------------------

TypeError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-76-7c59bf859258> in <module>
2 print(numbers[0]) # 可索引
3 print(9 in numbers) # 可存在计算
----> 4 next(numbers) # 不可被next()调用
TypeError: 'range' object is not an iterator
for number in numbers:
print(number)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

不会被耗尽。

for number in numbers:
print(number)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

可以称range()为懒序列

它是一种序列

但并不包含任何内存中的内容

而是通过计算来回答问题

8.3.3 装饰器

1、需求的提出

(1)需要对已开发上线的程序添加某些功能

(2)不能对程序中函数的源代码进行修改

(3)不能改变程序中函数的调用方式

比如说,要统计每个函数的运行时间

def f1():
pass


def f2():
pass


def f3():
pass

f1()
f2()
f3()

没问题,我们有装饰器!!!

2、函数对象

函数是Python中的第一类对象

(1)可以把函数赋值给变量

(2)对该变量进行调用,可实现原函数的功能

def square(x):
return x**2

print(type(square)) # square 是function类的一个实例
<class 'function'>
pow_2 = square          # 可以理解成给这个函数起了个别名pow_2
print(pow_2(5))
print(square(5))
25
25

可以将函数作为参数进行传递

3、高阶函数

(1)接收函数作为参数

(2)或者返回一个函数

满足上述条件之一的函数称之为高阶函数

def square(x):
return x**2


def pow_2(fun):
return fun


f = pow_2(square)
f(8)
64
print(f == square)
True

4、 嵌套函数

在函数内部定义一个函数

def outer():
print("outer is running")

def inner():
print("inner is running")

inner()


outer()
outer is running
inner is running

5、闭包

def outer():
x = 1
z = 10

def inner():
y = x+100
return y, z

return inner


f = outer() # 实际上f包含了inner函数本身+outer函数的环境
print(f)
<function outer.<locals>.inner at 0x000001BE11B1D730>
print(f.__closure__)         # __closure__属性中包含了来自外部函数的信息
for i in f.__closure__:
print(i.cell_contents)
(<cell at 0x000001BE0FDE06D8: int object at 0x00007FF910D59340>, <cell at 0x000001BE0FDE0A98: int object at 0x00007FF910D59460>)
1
10
res = f()
print(res)
(101, 10)

闭包:延伸了作用域的函数

如果一个函数定义在另一个函数的作用域内,并且引用了外层函数的变量,则该函数称为闭包

闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体(即:闭包=函数+引用环境)

  • 一旦在内层函数重新定义了相同名字的变量,则变量成为局部变量

def outer():
x = 1

def inner():
x = x+100
return x

return inner


f = outer()
f()
---------------------------------------------------------------------------

UnboundLocalError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-87-d2da1048af8b> in <module>
10
11 f = outer()
---> 12 f()
<ipython-input-87-d2da1048af8b> in inner()
3
4 def inner():
----> 5 x = x+100
6 return x
7
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

nonlocal允许内嵌的函数来修改闭包变量,表明它不是一个内部变量,采用外部函数的变量。

def outer():
x = 1

def inner():
nonlocal x
x = x+100
return x
return inner


f = outer()
f()
1

101

6、一个简单的装饰器

嵌套函数实现

import time

def timer(func):

def inner():
print("inner run")
start = time.time()
func()
end = time.time()
print("{} 函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, (end-start)))

return inner


def f1():
print("f1 run")
time.sleep(1)



f1 = timer(f1) # 包含inner()和timer的环境,如传递过来的参数func
f1()
inner run
f1 run
f1 函数运行用时1.00秒

语法糖

import time

def timer(func):

def inner():
print("inner run")
start = time.time()
func()
end = time.time()
print("{} 函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, (end-start)))

return inner

@timer # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1():
print("f1 run")
time.sleep(1)


f1()
inner run
f1 run
f1 函数运行用时1.00秒

7、装饰有参函数

import time


def timer(func):

def inner(*args, **kwargs):
print("inner run")
start = time.time()
func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print("{} 函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, (end-start)))

return inner


@timer # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1(n):
print("f1 run")
time.sleep(n)


f1(2)
inner run
f1 run
f1 函数运行用时2.00秒

被装饰函数有返回值的情况

import time


def timer(func):

def inner(*args, **kwargs):
print("inner run")
start = time.time()
res = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print("{} 函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, (end-start)))
return res

return inner


@timer # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1(n):
print("f1 run")
time.sleep(n)
return "wake up"

res = f1(2)
print(res)
inner run
f1 run
f1 函数运行用时2.00秒
wake up

8、带参数的装饰器

装饰器本身要传递一些额外参数

  • 需求:有时需要统计绝对时间,有时需要统计绝对时间的2倍

def timer(method):

def outer(func):

def inner(*args, **kwargs):
print("inner run")
if method == "origin":
print("origin_inner run")
start = time.time()
res = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print("{} 函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, (end-start)))
elif method == "double":
print("double_inner run")
start = time.time()
res = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print("{} 函数运行双倍用时{:.2f}秒".format(func.__name__, 2*(end-start)))
return res

return inner

return outer


@timer(method="origin") # 相当于timer = timer(method = "origin") f1 = timer(f1)
def f1():
print("f1 run")
time.sleep(1)


@timer(method="double")
def f2():
print("f2 run")
time.sleep(1)


f1()
print()
f2()
inner run
origin_inner run
f1 run
f1 函数运行用时1.00秒

inner run
double_inner run
f2 run
f2 函数运行双倍用时2.00秒

理解闭包是关键!!!

9、何时执行装饰器

  • 一装饰就执行,不必等调用

func_names=[]
def find_function(func):
print("run")
func_names.append(func)
return func


@find_function
def f1():
print("f1 run")


@find_function
def f2():
print("f2 run")


@find_function
def f3():
print("f3 run")
run
run
run
for func in func_names:
print(func.__name__)
func()
print()
f1
f1 run

f2
f2 run

f3
f3 run

10、回归本源

  • 原函数的属性被掩盖了

import time

def timer(func):
def inner():
print("inner run")
start = time.time()
func()
end = time.time()
print("{} 函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, (end-start)))

return inner

@timer # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1():
time.sleep(1)
print("f1 run")

print(f1.__name__)
inner

  • 回来

import time
from functools import wraps

def timer(func):
@wraps(func)
def inner():
print("inner run")
start = time.time()
func()
end = time.time()
print("{} 函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, (end-start)))

return inner

@timer # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1():
time.sleep(1)
print("f1 run")

print(f1.__name__)
f1()
f1
inner run
f1 run
f1 函数运行用时1.00秒