一文读懂Python 高阶函数

Posted 2023-03-24

参考技术A

将函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。如下所示：

map(fun, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表返回。

定义一个匿名函数并调用，定义格式如-->lambda arg1,arg2…:表达式

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

闭包的定义？闭包本质上就是一个函数
如何创建闭包？

如何使用闭包？典型的使用场景是装饰器的使用。
global与nonlocal的区别：

简单的使用如下：

偏函数主要辅助原函数，作用其实和原函数差不多，不同的是，我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值。
而偏函数便可简化这些操作，减少函数调用，主要是将一个或多个参数预先赋值，以便函数能用更少的参数进行调用。

我们再来看一下偏函数的定义：
类func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我们可以看到，partial 一定接受三个参数，从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下：

总结
本文是对Python 高阶函数相关知识的分享，主题内容总结如下：

一文彻底读懂Python装饰器

装饰器主要用途是：

不修改函数源码的前提下，添加额外的功能。

如果你有Java开发经验，你会发现，Python中的装饰器其实就类似于Java的注解。好的，废话不多说，进入正题。

我们假想如下一个场景：

测试一个现有的函数的执行耗时，要求是不能修改原始函数块内代码。

1 探索无装饰器的场景实现

1.1 简单初版实现

对于如上需求，我们很轻松会想到一个方案：将函数及其相关参数对象传入一个新定义的函数，在新定义的函数做耗时测试，具体如下：

import time


def target_func(a, b, c):
    time.sleep(2)
    return a**b + c


def test_time(func, a, b, c):
    t = time.time()
    out = func(a, b, c)
    print(time.time() - t)
	return out

test_time(target_func, 99, 199, 9)

1.2 升级版实现

上面这种方案还存在一些缺点：参数不灵活，只能测试有3个参数的函数。因此，升级版如下：

def test_time(func, *args, **kwargs):
    t = time.time()
    out = func(*args, **kwargs)
    print(time.time() - t)
	return out

test_time(target_func, 99, 199, 9)

1.3 进阶版实现

上面的封装还是存在缺点，即破坏了用户的开发思路。用户设计代码时，已经将target_func作为某项功能实现对待。如果转而去执行test_time函数，那么需要传入target_func函数对象作为test_time的参数。在某种程度上说，已经破坏了代码。因此，最好让使用者无感植入代码。具体实现如下：

import time

def test_time(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):
        t = time.time()
        out = func(*args, **kwargs)
        print(time.time() - t)
        return out

    return wrapper


# 提前封装好函数
my_func = test_time(target_func)
my_func(99, 199, 9)

倒数第二行对函数做了装饰，经过装饰后的函数可以直接调用，并且调用者是无感的。

2 使用装饰器

2.1 无参装饰器

2.1.1 直接使用@符号

其实1.3小节的进阶版实现就已经是一个装饰器了，读者可能注意到，虽然说1.3中的最后一行代码是无感调用的，但是其实倒数第二行手动去对目标函数做了封装。这一行代码无疑非常影响代码的极简风格，因此，在Python中，这一行代码可以直接使用装饰器来取代：

import time
def test_time(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):
        t = time.time()
        out = func(*args, **kwargs)
        print(time.time() - t)
        return out

    return wrapper

@test_time
def target_func(a, b, c):
    time.sleep(2)
    return a**b + c


target_func(99, 199, 9)

仔细看target_func函数，可以看到，在函数定义前加了装饰器@test_time，这一行等价于：

在执行target_func函数之前，Python解释器会先执行test_time函数，并将返回的函数对象在原来执行的位置通过“偷梁换柱”替换掉。

简而言之，2.1.1中的代码与1.3中的代码是等价的。

2.1.2 使用functools.wraps

2.1.1中的wrapper函数其实有个非常大的问题！即原始函数被偷梁换柱了。在一些业务或者框架中，如果底层需要对函数进行判断，那么将会引来一个BUG，我们做个测试：

import time


def test_time(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''
        这里是wrapper函数的注释文档
        '''
        t = time.time()
        out = func(*args, **kwargs)
        print(time.time() - t)
        return out

    return wrapper


@test_time
def target_func(a, b, c):
    '''
    这里是target_func函数的注释文档
    '''
    time.sleep(2)
    return a**b + c


print(target_func.__name__, target_func.__doc__)

输出结果如下：

wrapper 
        这里是wrapper函数的注释文档

可以看到，明显当前target_func函数已经不是当年那个target_func函数。为了解决这个问题，python中引入了装饰器functools.wraps，只需在wrapper函数中加入functools.wraps装饰器即可：

import time
from functools import wraps

def test_time(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''
        这里是wrapper函数的注释文档
        '''
        t = time.time()
        out = func(*args, **kwargs)
        print(time.time() - t)
        return out
    return wrapper

@test_time
def target_func(a, b, c):
    '''
    这里是target_func函数的注释文档
    '''
    time.sleep(2)
    return a**b + c

print(target_func.__name__, target_func.__doc__)

输出结果如下：

target_func 
    这里是target_func函数的注释文档

2.2 有参数装饰器

2.1中使用装饰器时，没有提供额外的参数，有时在装饰器中不仅仅需要目标函数对象，也需要额外的其他参数。

import time

def test_time(msg):
    def test_time_inner(func):
    	@wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("before func:", msg)
            t = time.time()
            out = func(*args, **kwargs)
            print(time.time() - t)
            return out
        return wrapper
    return test_time_inner


@test_time("测试信息")
def target_func(a, b, c):
    time.sleep(2)
    return a**b + c


target_func(99, 199, 9)

输出结果如下：

before func: 测试信息
2.009385585784912

可以看到，如果需要给装饰器传入参数，那么需要将装饰器封装为3层函数。其中：

1. 最外层函数接收装饰器参数。
2. 内部两层为普通的装饰器定义方式。

3 装饰器类

我们知道，在python中，类实例也是callable的，即类实例也可以像函数一样调用，且实际调用的是类实例的__call__函数。既然如此，类实例也可以完成函数能做的事情：

import time
from functools import wraps

class TestTime:
    def __init__(self, msg):
        self.msg = msg
        
    def __call__(self, func):
    	@wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print("before func:", self.msg)
            t = time.time()
            out = func(*args, **kwargs)
            print(time.time() - t)
            return out
        return wrapper


@TestTime("测试信息")
def target_func(a, b, c):
    time.sleep(2)
    return a**b + c


target_func(99, 199, 9)

输出结果如下：

before func: 测试信息
2.007122278213501

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