python總結（五）函式式程式設計plus

1.高階函式除了可以接受函式作為引數外，還可以把函式作為結果值返回。

def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f()

注意到返回的函式在其定義內部引用了區域性變數args，所以，當乙個函式返回了乙個函式後，其內部的區域性變數還被新函式引用，所以，閉包用起來簡單，實現起來可不容易。

返回閉包時牢記一點：返回函式不要引用任何迴圈變數，或者後續會發生變化的變數。

如果一定要引用迴圈變數怎麼辦？方法是再建立乙個函式，用該函式的引數繫結迴圈變數當前的值，無論該迴圈變數後續如何更改，已繫結到函式引數的值不變：

def count():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = 
for i in range(1, 4):
return fs

1.計算f(x)=x2時，除了定義乙個f(x)的函式外，還可以直接傳入匿名函式：

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

關鍵字lambda表示匿名函式，冒號前面的x表示函式引數。

匿名函式有個限制，就是只能有乙個表示式，不用寫return，返回值就是該表示式的結果。

2.也可以把匿名函式賦值給乙個變數，再利用變數來呼叫該函式：

>>> f = lambda x: x * x
>>> f
at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25

3.也可以把匿名函式作為返回值返回，比如：

def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y

1.函式也是乙個物件，而且函式物件可以被賦值給變數，所以，通過變數也能呼叫該函式

2.函式物件有乙個__name__屬性，可以拿到函式的名字：

def now():
...     print('2015-3-25')
f = now
>>> f()
2015-3-25
>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'

3.我們要增強now()函式的功能，比如，在函式呼叫前後自動列印日誌，但又不希望修改now()函式的定義，這種在**執行期間動態增加功能的方式，稱之為「裝飾器」（decorator）。本質上，decorator就是乙個返回函式的高階函式。所以，我們要定義乙個能列印日誌的decorator

def log(func):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)

觀察上面的log，因為它是乙個decorator，所以接受乙個函式作為引數，並返回乙個函式。我們要借助python的@語法，把decorator置於函式的定義處

@log
def now():
print('2015-3-25')

呼叫now()函式，不僅會執行now()函式本身，還會在執行now()函式前列印一行日誌：

call now():
2015-3-25

4.如果decorator本身需要傳入引數，那就需要編寫乙個返回decorator的高階函式，寫出來會更複雜。比如，要自定義log的文字：

def log(text):
def decorator(func):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return decorator

這個3層巢狀的decorator用法如下：

@log('execute')
def now():
print('2015-3-25')

執行結果：

>>> now()
execute now():
2015-3-25

>>> now.__name__

import functools
def log(text):                          #該函式主要作用是傳參
def decorator(func):                #該函式是裝飾器
@functools.wraps(func)          #該語句的作用是：不讓原函式名改變
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return decorator

import time, functools
def metric(fn):
@functools.wraps(fn)
start=time.time()
re=fn(*args,**kw)
end=time.time()
print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__, end-start))
return fn(*args,**kw)
@metric
def fast(x, y):
time.sleep(0.0012)
return  x + y;
s = fast(56, 23)
print (s)

5.總結：在物件導向（oop）的設計模式中，decorator被稱為裝飾模式。oop的裝飾模式需要通過繼承和組合來實現，而python除了能支援oop的decorator外，直接從語法層次支援decorator。python的decorator可以用函式實現，也可以用類實現。decorator可以增強函式的功能，定義起來雖然有點複雜，但使用起來非常靈活和方便。

1.functools.partial的作用就是，把乙個函式的某些引數給固定住（也就是設定預設值），返回乙個新的函式，呼叫這個新函式會更簡單。建立偏函式時，實際上可以接收函式物件、*args和**kw這3個引數

import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
max2 = functools.partial(max, 10)

python總結（五）函式式程式設計plus

函式式程式設計（五）

函式式程式設計總結

函式式程式設計總結

python總結（五） 函式式程式設計plus

函式式程式設計（五）

函式式程式設計總結

函式式程式設計總結

相關推薦

python總結（五）函式式程式設計plus