看了微信公众号推送的一道面试题,发现了闭包的问题,学习时间短,从来没有遇到过这种问题,研究一下. Python函数作用域 global:全局作用域 local:函数内部作用域 enclosing:函数与嵌套函数之间的作用域 build-in:内置作用域 #global age = 60#全局变量 def func(): age = 40 #对于func来说是函数内部变量,对于in_func来说是enclosing变量 print('func-->',age) age = age-40 print

Python进阶(七)----带参数的装饰器,多个装饰器修饰同一个函数和递归简单案例(斐波那契数列) 一丶带参数的装饰器 def wrapper_out(pt): def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): useinput = input('请输入用户名:>>').strip() password = input('请输入密码:>>').strip() with open(pt,encoding='utf-8') as f: for

一.装饰器 装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等. 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函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 装饰器功能: 1. 自动执行装饰器函数 并且将被装饰函数当做参数对象本身,传递进去 2. 将装饰器函数的返回值,重新赋值给被装饰的函数 用伪代码就是如下表示: # 装饰器是一个函数,而其参数为另外一个函数 def

本篇依然是一篇学习笔记,文章的结构首先讲装饰器,然后讲lambda表达式.装饰器内容较多,先简要介绍了装饰器语法,之后详细介绍理解和使用不带参数装饰器时应当注意到的一些细节,然后实现了一个简单的缓存装饰器作为实践,最后在理解不带参数的装饰器的基础上,介绍了理解和使用带参数的装饰器需要注意到的细节.lambda表达式的讲解依然着重于使用细节和理解上.如果有不对的地方欢迎指正. 装饰器 实际上理解装饰器的作用很简单,在看core python相关章节的时候大概就是这种感觉.只是在实际应用的时候,发现

一.闭包 1. 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. def outter(): name='python' def inner(): print name return inner res=outter() 把inner的地址赋值给res res() 相当于执行inner()函数.通过闭包,可以把局部变量在外部也可以使用 2.判断是否为闭包 res.func_closure inner()函数就是一个闭包 3.通过闭包,可以把局部变量在外部也可以

一.命名空间 1. 命名空间 命名空间是一个字典,key是变量名(包括函数.模块.变量等),value是变量的值. 2. 命名空间的种类和查找顺序 - 局部命名空间:当前函数 - 全局命名空间:当前模块 - 内建命名空间:所有Python环境,所有模块 查找顺序      1.先在当前 (嵌套的或 lambda) 函数的命名空间中搜索      2.然后是在父函数的命名空间中搜索      3.接着是模块命名空间中搜索      4.最后在内置命名空间中搜索 要到内置命名空间都没找到的话,就会弹

说到装饰器,就不得不说python自带的三个装饰器: 1.@property   将某函数,做为属性使用 @property 修饰,就是将方法,变成一个属性来使用. class A(): @property def pfunc(self): return self.value @pfunc.setter def pfunc(self,value): self.value = value @property def pfunc1(self): print('this is property') i

from functools import wraps class logit(): def __init__(self, logfile='out.log'): self.log = logfile def __call__(self, func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): # args 为元组:kwargs 为字典 info = func.__name__ + "was called" with open(self.lo

谈装饰器前,需要明白一件事,Python 中的函数和 Java.C++不太一样,Python 中的函数可以像普通变量一样当做参数传递给另外一个函数,例如: def foo(): print("foo") def bar(func): func() bar(foo) 正式回到我们的主题.装饰器本质上是一个 Python 函数或类,它可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数/类对象.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

一.什么是装饰器? 装饰器他人的器具,本身可以是任意可调用对象,被装饰者也可以是任意可调用对象. 强调装饰器的原则:1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式 装饰器的目标:在遵循1和2的前提下,为被装饰对象添加上新功能 二.软件开发的原则 软件开发 的 一个原则:“开放-封闭”原则 开放:对现有功能的扩展开放 封闭:已实现的功能代码块不应该被修改 三.装饰器的应用 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

1.必备知识 #### 一 #### def foo(): print 'foo' foo #表示是函数 foo() #表示执行foo函数 #### 二 #### def foo(): print 'foo' foo = lambda x: x + 1 foo() # 执行下面的lambda表达式,而不再是原来的foo函数,因为函数 foo 被重新定义了 为什么需要装饰器? 来自知乎大神的形象比方 内裤可以用来遮羞,但是到了冬天它没法为我们房等御寒,宗明的人发明了长裤,有了长裤后宝宝再也不冷了,

返回目录 本篇索引 (1)闭包 (2)装饰器 (3)生成器 (4)协程 (1)闭包 闭包(closure)是很多现代编程语言都有的特点,像C++.Java.JavaScript等都实现或部分实现了闭包功能,很多高级应用都会依靠闭包实现. 一般专业文献上对闭包的定义都比较拗口,比如:“将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起时,得到的对象称为闭包.” 其实,简单来说,你可以将闭包看成是一个轻载的类,这个类只有一个函数方法,并且只有为数不多的几个成员变量. 闭包的优点是:实现起来比类稍微轻巧一

本节课程内容概览: 1.装饰器 2.列表生成式&迭代器&生成器 3.json&pickle数据序列化 1. 装饰器 1.1 定义: 本质上是个函数,功能是装饰其他函数—就是为其他函数添加附加功能 1.2 装饰器原则: 1)  不能修改被装饰函数的源代码: 2)  不能修改被装饰函数的调用方式: 1.3 实现装饰器知识储备: 1.3.1 函数即“变量” 定义一个函数相当于把函数体赋值给了函数名 变量可以指向函数 >>> def func(): ...... prin

一.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了.所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种

一.反射 最近接触到python的反射机制,遂记录下来已巩固.但是,笔者也是粗略的使用了__import__, getattr()函数而已.目前,笔者的理解是,反射可以使用户通过自定义输入来导入响应的module.class等.下面以一个例子说明. 文件目录如下, reflection文件夹下有Car module,现在main.py下通过反射机制导入Car module. Car.py源码如下: class Car(object): def __init__(self, name, color

昨天学了很多函数方面的概念和知识其中有一个闭包的函数.很多人都对闭包的作用不是很清楚,今天我们就来认识一个新的知识点装饰器.它就是闭包函数的一个经典应用. 预习: 编写装饰器,为多个函数加上认证的功能(用户的账号密码来源于文件),要求登录成功一次,后续的函数都无需再输入用户名和密码 一.楔子 def func1(): print('in func1') 想要计算上面函数的执行时间: import time def func1(): start = time.time() print('in fu

1.装饰器的概念   装饰器本质上就是一个函数,主要是为其他的函数添加附加的功能,装饰器的原则有以下两个: 装饰器不能修改被修饰函数的源代码 装饰器不能修改被修改函数的调用方式   装饰器可以简单的理解为:高阶函数+嵌套函数+闭包 2.高阶函数   高阶函数我在前面的博客中已经讲过了,在这里我再简单的说一下吧.   高阶函数:如果一个函数接收的参数是一个函数名,或者返回值是函数名,只要满足任意一个条件,这个函数就称为高阶函数. 接收的参数是一个函数名 def foo(): print("the

迭代器.生成器.装饰器 在这个实验里我们学习迭代器.生成器.装饰器有关知识. 知识点 迭代器 生成器 生成器表达式 闭包 装饰器 实验步骤 1. 迭代器 Python 迭代器(Iterators)对象在遵守迭代器协议时需要支持如下两种方法. __iter__(),返回迭代器对象自身.这用在 for 和 in 语句中. __next__(),返回迭代器的下一个值.如果没有下一个值可以返回,那么应该抛出 StopIteration 异常. class Counter(object): def __i

本篇内容 什么是装饰器 装饰器需要遵循的原则 实现装饰器的知识储备 高阶函数 函数嵌套 闭包函数 无参函数 装饰器示例 1.什么是装饰器 器即函数 装饰即修饰,意指为其他函数添加新功能 装饰器定义:本质就是函数,功能是为其他函数添加新功能 2.装饰器需要遵循的原则 1.不修改被装饰函数的源代码(开放封闭原则) 2.为被装饰函数添加新功能后,不修改被修饰函数的调用方式 3.实现装饰器的知识储备 装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包 4.高阶函数 高阶函数定义:1.函数接收的参数是一个函数名 2.函数的

简评:Python 3.7 将于今年夏天发布,Python 3.7 中将会有许多新东西,最激动人心的新功能之一是 dataclass 装饰器. 什么是 Data Class 大多数 Python 开发人员编写过很多像下面这样的类: dataclass 可以为简单的情况自动生成方法,例如,一个init接受这些参数并将其分配给自己,之前的小例子可以重写为: 那么通过一个例子来看看如何使用吧 星球大战 API 可以使用 requests 从星球大战 API 获取资源: 让我们来看看 dictionar

这一部分很重要,一定要透彻理解.可参考大神博客:  http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5830025.html 闭包: 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,那么内部函数被认为是闭包. 闭包 = 函数块 + 定义函数时的环境 inner 是内部函数,对 x 进行引用,内部函数 inner 就是一个闭包 !!!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