函数 · TUNA-daily

[TOC] ## 1. 可变参数 > 1. 参数以一个＊号开头的代表着一个任意长度的元组(tuple)，列表，变量，可以接收连续一串参数，如上面代码里传的是1，2，3，你可以更多。 > 2. 参数以两个＊号开头的代表着一个字典，参数的形式是“key=value”，接受连续任意多个参数。 1. 实例 ~~~ def foo(x,a=1,**keys): print(x) print(a) print(keys) if __name__ == '__main__': foo("xxx",a="a",b="b",c="c") ~~~ 结果 ~~~ xxx a {'b': 'b', 'c': 'c'} ~~~ 2. 变参2 ~~~ class test: def param(self,x,*l,**t): print(x) print("l:",l) print("t:",t) print("name:",t.get('name')) if __name__ == '__main__': t1 = test() s = [1,'dd'] t1.param(12,s,'dailin',name='dailin',age=25) ~~~ 得到 ~~~ 12 l: ([1, 'dd'], 'dailin') t: {'name': 'dailin', 'age': 25} name: dailin ~~~ ## 2. 闭包 1. 什么是闭包内部函数对外部函数作用域内变量的引用（非全局变量），则成内部函数为闭包。 2. 例如 ~~~ def test(number): def test_in(number_in): print("in test_in 函数, number_in is %d"%number_in) return number+number_in return test_in ~~~ ~~~ In [11]: ret = test(20) # 返回test_in函数（引用外部函数的number变量） ...: print(ret(100)) # 调用ret函数 ...: print(ret(200)) in test_in 函数, number_in is 100 120 in test_in 函数, number_in is 200 220 ~~~ ~~~ def line_conf(a, b): def line(x): return a*x + b return line line1 = line_conf(1, 1) line2 = line_conf(4, 5) print(line1(5)) print(line2(5)) ~~~ ~~~ 这个例⼦中，函数line与变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提⾼代码可复⽤性的作⽤ ~~~ ## 3. 装饰器 ### 1. 什么是装饰器 > * 写代码要遵循开放封闭原则，虽然在这个原则是⽤的⾯向对象开发，但是也适⽤于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改， > 但可以被扩展，即： > 封闭：已实现的功能代码块 > 开放：对扩展开发 ~~~ def w1(func): def inner(): print("w1") func() return inner @w1 def f1(): print('f1') if __name__ == '__main__': f1() ~~~ 结果 w1 f1 ~~~ python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下： 1. def w1(func): ==>将w1函数加载到内存 2. @w1 ~~~ 此时，没有发生调用，解释器仅仅会解释这些代码，内部代码不会被执行（未调用） * @w1内部会执⾏⼀下操作： 1. 调用装饰器被@w1标识的函数f1，会被作为w1函数的参数，即@w1等价于w1(f1),内部回去执行w1的代码：返回对f1装饰后的函数 ~~~ def inner(): #验证 1 #验证 2 #验证 3 f1() # func是参数，此时 func 等于 f1 return inner# 返回的 inner， inner代表的是函数，⾮执⾏函数 ,其实 ~~~ 2. 将装饰后的函数，返回给源函数将执⾏完的w1函数返回值赋值给@w1下⾯的函数的函数名f1 即将w1的返回值再重新赋值给 f1 此时f1指向装饰后的函数inner，调用f1,就是调用inner 3. 装饰器的套用 ~~~ def makeBold(fn): def wrapped(): return "" + fn() + "" return wrapped #定义函数：完成包裹数据 def makeItalic(fn): def wrapped(): return "" + fn() + "" return wrapped @makeBold def test1(): return "hello world-1" @makeItalic def test2(): return "hello world-2" @makeBold @makeItalic def test3(): return "hello world-3" print(test1()) print(test2()) print(test3()) ~~~ 结果（先调用下边的装饰器） ~~~ hello world-1 hello world-2 hello world-3 ~~~ 3. 带参数的装饰器 ~~~ from time import ctime, sleep def timefun(func): # 这里调用接收一个函数，写明就行不带参数啥的 def wrappedfunc(a, b): # 这里和源函数一样（两个参数） print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime())) print(a, b) func(a, b) return wrappedfunc @timefun def foo(a, b): print(a+b) if __name__ == '__main__': foo(3,5) sleep(2) foo(2,4) ~~~ 结果 ~~~ foo called at Mon Oct 30 09:40:35 2017 3 5 8 foo called at Mon Oct 30 09:40:37 2017 2 4 6 ~~~ 4. 变长参数 ~~~ from time import ctime, sleep def timefun(func): def wrappedfunc(*args, **kwargs): print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime())) func(*args, **kwargs) return wrappedfunc @timefun def foo(a, b, c): print(a+b+c) @timefun def foo1(a,b,c,d): print(a + b + c+d) if __name__ == '__main__': foo(3,5,7) sleep(2) foo(2,4,9) foo1(1,2,3,4) ~~~ ### 2. 装饰器的作用 1. 引⼊⽇志 2. 函数执⾏时间统计 3. 执⾏函数前预备处理 4. 执⾏函数后清理功能 5. 权限校验等场景 6. 缓存