1.函数模块化调用

带时间戳日志格式的函数模块化

$ mkdir log1
$ touch log1/__init__.py
$ vim log1/timestamp.py
#!/usr/bin/env python3
import time
def Timer(msg):
print(str(msg) + str(time.time() ) )
charge = 0.02
return charge
$ vim charge.py
#!/usr/bin/env python3
from log1 import timestamp
print("Press RETURN for the time (costs 2 cents).")
print("Press Q RETURN to quit.")
total = 0
while True:
kbd = input()
if kbd.lower() == "q":
print("You owe $" + str(total) )
exit()
else:
charge = timestamp.Timer("Time is ")
total = total+charge
[root@localhost time]$ python3.8 charge.py
Press RETURN for the time (costs 2 cents).
Press Q RETURN to quit.
Time is 1584882110.5468674
Time is 1584882111.1065543
q
You owe $0.04
[root@localhost time]$ python3.8 charge.py
Press RETURN for the time (costs 2 cents).
Press Q RETURN to quit.
Time is 1584882119.8083994
Time is 1584882120.2742803
Time is 1584882120.6922472
q
You owe $0.06
假如不调用模块化函数方法
#!/usr/bin/env python3
import time
total = 0
def Timer(msg):
print(str(msg) + str(time.time() ) )
charge = .02
return charge
print("Press RETURN for the time (costs 2 cents).")
print("Press Q RETURN to quit.")
while True:
kbd = input()
if kbd.lower() == "q":
print("You owe $" + str(total) )
exit()
else:
charge = Timer("Time is ")
total = total+charge
[root@localhost time]# python3.8 charge2.py
Press RETURN for the time (costs 2 cents).
Press Q RETURN to quit.
Time is 1584882257.4966393
Time is 1584882258.4600565
q
You owe $0.04
2.闭包函数
闭包定义：
如果在一个内部函数里，对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure)
闭包实例
def print_msg():
# print_msg 是外围函数
msg = "zen of python"
def printer():
# printer 是嵌套函数
print(msg)
return printer
another = print_msg()
# 输出 zen of python
another()
another 就是一个闭包，闭包本质上是一个函数，它有两部分组成，printer 函数和变量 msg。闭包使得这些变量的值始终保存在内存中。

闭包，顾名思义，就是一个封闭的包裹，里面包裹着自由变量，就像在类里面定义的属性值一样，自由变量的可见范围随同包裹，哪里可以访问到这个包裹，哪里就可以访问到这个自由变量

闭包作用

1.当闭包执行完后，仍然能够保持住当前的运行环境

比如说，如果你希望函数的每次执行结果，都是基于这个函数上次的运行结果。我以一个类似棋盘游戏的例子来说明。假设棋盘大小为50*50，左上角为坐标系原点(0,0)，我需要一个函数，接收2个参数，分别为方向(direction)，步长(step)，该函数控制棋子的运动。棋子运动的新的坐标除了依赖于方向和步长以外，当然还要根据原来所处的坐标点，用闭包就可以保持住这个棋子原来所处的坐标。

#!/usr/bin/python
#--coding:utf-8
origin = [0, 0] # 坐标系统原点
legal_x = [0, 50] # x轴方向的合法坐标
legal_y = [0, 50] # y轴方向的合法坐标
def create(pos=origin):
def player(direction,step):
# 这里应该首先判断参数direction,step的合法性，比如direction不能斜着走，step不能为负等
# 然后还要对新生成的x，y坐标的合法性进行判断处理，这里主要是想介绍闭包，就不详细写了。
new_x = pos[0] + direction[0]*step
new_y = pos[1] + direction[1]*step
pos[0] = new_x
pos[1] = new_y
#注意！此处不能写成 pos = [new_x, new_y]，原因在上文有说过
return pos
return player
player = create() # 创建棋子player，起点为原点
print player([1,0],10) # 向x轴正方向移动10步
print player([0,1],20) # 向y轴正方向移动20步
print player([-1,0],10) # 向x轴负方向移动10步
输出为：
[10, 0]
[10, 20]
[0, 20]

2.闭包可以根据外部作用域的局部变量来得到不同的结果

这有点像一种类似配置功能的作用，我们可以修改外部的变量，闭包根据这个变量展现出不同的功能。比如有时我们需要对某些文件的特殊行进行分析，先要提取出这些特殊行。

def make_filter(keep):
def the_filter(file_name):
file = open(file_name)
lines = file.readlines()
file.close()
filter_doc = [i for i in lines if keep in i]
return filter_doc
return the_filter
filter = make_filter("pass")
filter_result = filter("result.txt")

如果我们需要取得文件"result.txt"中含有"pass"关键字的行，则可以这样使用例子程序

使用闭包注意事项

1.闭包中是不能修改外部作用域的局部变量的

$ cat bibao3.py
#!/usr/bin/python
def out():
x = 0
def inn():
x = 1
print('inner x:', x)
print('out x:', x)
inn()
print('out x:', x)
out()
[root@localhost func]# python bibao3.py
('out x:', 0)
('inner x:', 1)
('out x:', 0)
2.闭包函数返回变量报错
def foo():
a = 1
def bar():
a = a + 1
return a
return bar
这段程序的本意是要通过在每次调用闭包函数时都对变量a进行递增的操作。但在实际使用时
>>> c = foo()
>>> print c()
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in 
File "", line 4, in bar
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

这是因为在执行代码 c = foo()时，python会导入全部的闭包函数体bar()来分析其的局部变量，python规则指定所有在赋值语句左面的变量都是局部变量，则在闭包bar()中，变量a在赋值符号"="的左面，被python认为是bar()中的局部变量。再接下来执行print c()时，程序运行至a = a + 1时，因为先前已经把a归为bar()中的局部变量，所以python会在bar()中去找在赋值语句右面的a的值，结果找不到，就会报错。解决的方法很简单

def foo():
a = [1]
def bar():
a[0] = a[0] + 1
return a[0]
return bar

只要将a设定为一个容器就可以了。这样使用起来多少有点不爽，所以在python3以后，在a = a + 1 之前，使用语句nonlocal a就可以了，该语句显式的指定a不是闭包的局部变量。

3.循环语句中的闭包函数

在程序里面经常会出现这类的循环语句，Python的问题就在于，当循环结束以后，循环体中的临时变量i不会销毁，而是继续存在于执行环境中。还有一个python的现象是，python的函数只有在执行时，才会去找函数体里的变量的值。

$ cat bibao2.py
#!/usr/bin/python
flist = []
for i in range(3):
def foo(x): print x + i
flist.append(foo)
for f in flist:
f(2)
[root@localhost func]# python bibao2.py


可能有些人认为这段代码的执行结果应该是2,3,4.但是实际的结果是4,4,4。这是因为当把函数加入flist列表里时，python还没有给i赋值，只有当执行时，再去找i的值是什么，这时在第一个for循环结束以后，i的值是2，所以以上代码的执行结果是4,4,4.

改写一下函数的定义

$ cat bibao1.py
#!/usr/bin/python
flist = []
for i in range(3):
def foo(x,y=i): print x + y
flist.append(foo)
for f in flist:
f(2)
[root@localhost func]# python bibao1.py


3.递归函数

#关于递归函数

1.调用自身函数

2.有一个结束条件

3.问题规模相比上次递归都因该有所减少，但凡递归函数，循环都可以解决

4.递归效率低

$ cat digui.py
#!/usr/bin/python
def fat(n): #第一种方式
ret=1
for i in range(1,n+1):
ret=ret*i
return ret
print(fat(5))
def fact(n): #第二种方式
if n==1:
return 1
return n*fact(n-1)
print(fact(5))
[root@localhost func]# python digui.py
120
120

4.嵌套函数

函数名可以赋值

函数名可以作为函数参数，还可以作为返回值

$ cat qiantao.py
#!/usr/bin/python
def f(n):
return n*n
def foo(a,b,func):
func(a)+func(b)
ret=func(a)+func(b)
return ret
print(foo(1,2,f))
[root@localhost func]$ python qiantao.py

5.装饰器函数

装饰器定义：

装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。