《流畅的Python》第三部分 把函数视作对象 【一等函数】【使用一等函数实现设计模式】【函数装饰器和闭包】
第三部分
第5章 一等函数
一等对象
- 在运行时创建
- 能赋值给变量或数据结构中的元素
- 能作为参数传递给函数
- 能作为函数的返回结果
在Python中,所有函数都是一等对象
函数是对象
函数本身是 function 类的实例。
高阶函数
- 接受函数为参数,或者把函数作为结果返回的函数
- 内置高阶函数:map, filter, reduce
- 列表推导式或生成器推导式同时具有 map 和 filter 两个函数的功能
类的调用
- 调用类的过程:运行类的 __ new __ 方法创建一个实例,然后运行 __ init __ 方法,初始化实例,最后返回实例给调用方
- 如果类定义了 __ call __ 方法,那么类的实例可以作为函数调用*
- 使用内置函数 callable() 判断对象是否可调用
? yield 生成器函数
函数参数
可以通过 inspect.signature( func ) 查看函数的参数信息
def func(a, b, c, *var, d, **kw):
'''
a, b, c: 位置参数,关键字参数
var: 可变参数
d: 仅限关键字参数
kw: 可变关键字参数
'''
print("a=",a)
print("b=",b)
print("c=",c)
print("var=",var)
print("d=",d)
print("kw=",kw)
func('a','b','c','var1','var2',d='d',kw1='kw1',kw2='kw2')
# a= a
# b= b
# c= c
# var= ('var1', 'var2')
# d= d
# kw= {'kw1': 'kw1', 'kw2': 'kw2'}
- 位置参数(POSITIONAL_OR_KEYWORD)
- 参数定义时,前面的 a, b, c 参数可以直接传入值,并按位置接收
- def fun(a,b,c)
- fun(1,2,3)
- a,b,c = 1,2,3
- 参数定义时,前面的 a, b, c 参数可以直接传入值,并按位置接收
- 关键字参数
- 参数传入的时候可以自定义接受的关键字
- def fun(a,b,c)
- fun(c=1,a=2,b=3)
- a,b,c = 2,3,1
- 参数传入的时候可以自定义接受的关键字
- 可变参数(VAR_POSITIONAL)
- 未定义且不带关键字的参数传入,使用可变参数接受形成元组
- def fun(*var)
- fun(1,2,3)
- var = (1,2,3)
- 未定义且不带关键字的参数传入,使用可变参数接受形成元组
- 仅限关键字参数(KEYWORD_ONLY)
- 可变参数后面的参数传入,只能带上关键字传入
- def fun(*var,a)
- fun(1,2,3,a=4)
- var,a = (1,2,3),4
- 可变参数后面的参数传入,只能带上关键字传入
- 可变关键字参数(VAR_KEYWORD)
- 未定义的关键字参数传入,使用可变关键字参数接受形成字典
- def fun(a,b,c,**kw)
- fun(a=1,b=2,c=3,d=4,e=5)
- a,b,c,kw = 1,2,3,{'d':4,'c':5}
- 未定义的关键字参数传入,使用可变关键字参数接受形成字典
参数信息保存在 __ code __. 通过 inspect.signature( func ).parameters.items() 可以看到函数的各项参数名称、类型、默认值
默认值保存在 __ defualt __. 通过 inspect.signature( func ).bind( param_dict ) 可以设定或改变参数的默认值
函数注解
def func(a:float, b:'int > 0' =80) -> str
pass
Python 对注解所做的唯一的事情是,把它们存储在函数的 __ annotations __ 属性里。仅此而已,Python 不做检查、不做强制、 不做验证,什么操作都不做。
函数式编程
- operator 模块
- mul(a,b) 代替 lambda a,b: a*b
- itemgetter(*idxs) 通过一系列特定位置提取序列中的相应元素
sel = operator.itemgetter(1, 3)
print(sel(range(1,10,2)))
# (3,7)
- attrgetter(*param) 通过一系列属性名称提取对象相应的属性值
- functools 模块
- reduce(func, sec) 在 sec 元素上进行 func 参数,与 filter和map 不同
#阶乘
def factorial(n):
return functools.reduce(lambda a,b: a*b, range(1,n+1))
- reduce(func, sec) 在 sec 元素上进行 func 参数,与 filter和map 不同
第6章 使用一等函数实现设计模式
将外部函数作为参数传入对象的内部,以达到对象内部使用外部函数的目的
def list_operater(l,func):
for i in l:
func(i,end=' ')
list_operater(range(5),print)
# 0 1 2 3 4
promos = [operator.add, operator.mul, operator.sub]
print(max(functools.reduce(promo, range(3,-2,-1)) for promo in promos))
# 5
第7章 函数装饰器和闭包
装饰器
- 装饰器是一个 “装饰” 函数的函数。
- 装饰器在被装饰的函数定义之后立即进行运行
#----------- 1 ----------
@decorate
def target():
print("target")
#----------- 2 ----------
def target():
print("target")
target = decorate(target)
#----------上面两个等同-------------
def decorate(func):
def inner():
print("inner")
return inner
target()
# 输出 inner
def dec(func):
print("dec")
return func
@dec
def func():
print("func")
func()
# dec
# func
变量作用域
- 在函数体内部有赋值的操作的变量默认为局部变量
- global 适用于函数内部修改全局变量的值
- nonlocal 适用于嵌套函数中内部函数修改外部变量的值
a = 6
def f2():
print(a)
def f3():
print(a) # 这一行报错 需要定义global或nonlocal
a = 5
f2()
f3()
闭包
- 和使用匿名函数的方式一样,函数内部定义函数,且引用了自由变量。
def fun():
times = 0
def add(t):
nonlocal times
times += t
return times
return add
cli = fun()
cli_1 = fun()
print(cli(10)) # 10
print(cli(20)) # 30
print(cli_1(7)) # 7
print(cli(10)) # 40
print(cli_1(9)) # 16
标准库中的装饰器
- @functools.wraps( func )
- 将 func 的属性复制到被装饰的函数中
- @functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)
- 备忘,将耗时的函数结果保存起来,避免传入相同参数时重复计算
- maxsize 参数指定存储多少个调用结果,旧的丢掉。(应设置为2的幂值)
- typed 当True时,不同参数类型得到的结果分开存储
单分派泛函数
- 根据第一个参数的类型,以不同的方式执行相同操作的一组函数
- @functools.singleispatch
@functools.singledispatch
def judgetype(obj):
return 'obj'
#装饰器 [basefuncion].register([type]) 的形式
#函数名称无所谓了,用 _ 简单点
@judgetype.register(str)
def _(text):
return 'str: '+repr(text)
@judgetype.register(numbers.Integral)
def _(n):
return 'int: '+repr(n)
@judgetype.register(tuple)
def _(t):
return 'tuple: '+repr(t)
@judgetype.register(abc.MutableSequence)
def _(seq):
return 'seq: '+repr(seq)
print(judgetype(100))
print(judgetype('100'))
print(judgetype((100)))
print(judgetype([100]))
# int: 100
# str: '100'
# int: 100
# seq: [100]
叠放装饰器
- 将 @d1 和 @d2 顺序应用到 f 函数上,作用相当于 f = d1(d2(f))
参数化装饰器(工厂函数)
- def deco(a)
- @deco(a=True) # 以函数的形式调用装饰器
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