Python学习笔记2
闭包
闭包用起来简单,实现起来可不容易。
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()
和f3()
结果应该是1
,4
,9
,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。
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():
... fs = []
... for i in range(1, 4):
... def f(j):
... def g():
... return j*j
... return g
... fs.append(f(i))
... return fs
...
>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9
装饰器
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。
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 '2013-12-25'
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():
2013-12-25
把@log
放到now()
函数的定义处,相当于执行了语句:
now = log(now)
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 '2013-12-25'
执行结果如下:
>>> now()
execute now():
2013-12-25
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。
访问限制
如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__
,在Python中,实例的变量名如果以__
开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:
class Student(object): def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score def print_score(self):
print '%s: %s' % (self.__name, self.__score)
改完后,对于外部代码来说,没什么变动,但是已经无法从外部访问实例变量.__name
和实例变量.__score
了:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态,这样通过访问限制的保护,代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取name和score怎么办?可以给Student类增加get_name
和get_score
这样的方法:
class Student(object):
... def get_name(self):
return self.__name def get_score(self):
return self.__score
如果又要允许外部代码修改score怎么办?可以给Student类增加set_score
方法:
class Student(object):
... def set_score(self, score):
self.__score = score
你也许会问,原先那种直接通过bart.score = 59
也可以修改啊,为什么要定义一个方法大费周折?因为在方法中,可以对参数做检查,避免传入无效的参数:
class Student(object):
... def set_score(self, score):
if 0 <= score <= 100:
self.__score = score
else:
raise ValueError('bad score')
需要注意的是,在Python中,变量名类似__xxx__
的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是private变量,所以,不能用__name__
、__score__
这样的变量名。
有些时候,你会看到以一个下划线开头的实例变量名,比如_name
,这样的实例变量外部是可以访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢?其实也不是。不能直接访问__name
是因为Python解释器对外把__name
变量改成了_Student__name
,所以,仍然可以通过_Student__name
来访问__name
变量:
>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'
但是强烈建议你不要这么干,因为不同版本的Python解释器可能会把__name
改成不同的变量名。
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