python学习day07 高阶函数 装饰器 语法糖

Posted 2020-11-11 afly

　　

#############################高阶函数map##########################
# #map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable
# #map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，
# # 并把结果作为新的Iterator返回。
# # 结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，
# # 因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list
def func(x):
    return x*x
r = map(func,[1,2,3,4,5,6])
li = list(r)
print(li,r)
#[1, 4, 9, 16, 25, 36] <map object at 0x00000222A4118710>

print(list(map(str, [1, 2, "3", "abc", 5, 6, 7, 8, 9])))    #list这里是使map出来的Iterator变成列表并返回一个列表,需要用变量接的,注意不能直接print(list)
#[\'1\', \'2\', \'3\', \'abc\', \'5\', \'6\', \'7\', \'8\', \'9\']把列表中的数字转化成字符串

#将两个列表中对应位置的元素相加组成新的列表
l1 = [1,3,5,7,9]
l2 = [2,4,6,8,10]
ret1 = map(lambda x,y:x+y,l1,l2)
print(list(ret1))

 

##################################高阶函数reduce########################
# 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，其效果就是
# reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
from functools import reduce
def add(x, y):
    return x*10 + y
ret = reduce(add, [1,3,5,7,9])
print(ret)
#13579 变为整数


from functools import reduce
DIGITS = {\'0\': 0, \'1\': 1, \'2\': 2, \'3\': 3, \'4\': 4, \'5\': 5, \'6\': 6, \'7\': 7, \'8\': 8, \'9\': 9}       #常量使用大写字母
def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):    #挺有意思,char to(2) num,字符串转数字
        return DIGITS[s]    #字典中键对应的值
    return reduce(fn, map(char2num, s))    #map把字符串转化成整型的Iterator,fn又把Iterator转化成一个整数
print(str2int("123456"))
#123456

# lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。
# lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去
# lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。
# f = lambda x,y,z:x+y+z   #冒号前边的是形参,后边的是返回值的表达式
# print(f(1,2,3))
# #6

# #如上面的例子使用lambda写的话
from functools import reduce
DIGITS = {\'0\': 0, \'1\': 1, \'2\': 2, \'3\': 3, \'4\': 4, \'5\': 5, \'6\': 6, \'7\': 7, \'8\': 8, \'9\': 9}
def char2num(s):
    return DIGITS[s]
def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

 

 

#####################filter()函数用于过滤序列################
# 和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。
# 和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，
# 然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

print(list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])))
#[1, 5, 9, 15]

####计算素数
#先构造一个从3开始的奇数序列
def _odd_iter():
    n = 1
    while True:
        n = n + 2
        yield n             #注意这是一个生成器，并且是一个无限序列。


#然后定义一个筛选函数：
def _not_divisible(n):
    return lambda x: x % n > 0

# 最后，定义一个生成器，不断返回下一个素数：
def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter() # 初始序列       it = [3,5,7,9,11,13,15,17,……]
    while True:
        n = next(it) # 返回序列的第一个数     此时n=3
        yield n
        it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列   _not_divisible(3) it中的每项作为x,筛选出x%3>0,这样就把3的倍数除去了,我在这个参数传递上花了很长时间才弄懂
# 这个生成器先返回第一个素数2，然后，利用filter()不断产生筛选后的新的序列。
# 由于primes()也是一个无限序列，所以调用时需要设置一个退出循环的条件：

# 打印1000以内的素数:
for n in primes():
    if n < 1000:
        print(n)
    else:
        break

 

#####*******************sorted()排序***************####
#之前我们已经学过在列表中有sort方法
li = [1,5,3,8]
li.sort()       #[1, 3, 5, 8] 升序排列
li.sort(reverse=True)  #[8, 5, 3, 1]降序排列
li.reverse()      #[8, 3, 5, 1]  反向排序

##sorted()函数是python内置的,也是用来排序的
sorted([36,5,-12,9,-21])    #[-21, -12, 5, 9, 36]升序
sorted([36,5,-12,9,-21],key=abs)  #sorted()是高阶函数,可以接收一个key函数,这里的key=abs表示的是取绝对值,列表中的元素被abs函数作用后,再把原来的元素做升序排列
#[5, 9, -12, -21, 36]
sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'], key=str.lower)     #str.lower函数使得列表中的字符串变为小写后(注意lower后面不要加括号),然后以首字母进行升序排列,同sort进行降序排列只要在后面加一个reverse=True就可以了
#[\'about\', \'bob\', \'Credit\', \'Zoo\']
ret = sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'],key=str.lower,reverse=True )
#[\'Zoo\', \'Credit\', \'bob\', \'about\']

 

dic = {"a":3,"b":2,"c":1}
print(min(dic,key=lambda x:dic[x]))  #对字典进行迭代时,迭代的元素是键,而不应当认为是键值对.如 for i in dic  这里的i代表的就是键.同样的字典作为可迭代对象作用于函数中,函数作用的也是字典的键
#c
print(sorted(dic,key=lambda x:dic[x]))
#[\'c\', \'b\', \'a\']

 

#以列表中元组的最后一个元素进行排序
students = [(\'john\', \'A\', 15), (\'jane\', \'B\', 12), (\'dave\', \'B\', 10)]
print(sorted(students,key=lambda x:x[2]))
# #[(\'dave\', \'B\', 10), (\'jane\', \'B\', 12), (\'john\', \'A\', 15)]

#以列表中字典的值进行排序
students = [{\'john\': 15}, {\'jane\':12,}, {\'dave\':10,}]
print(sorted(students,key=lambda x:x.copy().popitem()[1]))      #因为字典中只有一个键值对,我们想通过字典而其键不同找到不同的值,可以考虑popitem(),popitem()随机删除字典中的一个键值对,并以元组的形式返回删除的键值对的键和值,因为字典中只有一个键值对所以通过popitem()再结合元组索引就可以找到字典的值,而我们要求字典不能改变所以通过copy()再复制一份
# [{\'dave\': 10}, {\'jane\': 12}, {\'john\': 15}]

students = [{\'john\': 15}, {\'jane\':12,}, {\'dave\':10,}]
print(sorted(students,key=lambda x:list(students[students.index[x]].values())[0]))   #使用values也可以
#[{\'john\': 15}, {\'jane\': 12}, {\'dave\': 10}]

 

 

###*******************偏函数*******************
import functools
int2 = functools.partial(int,base=2)
print(int2("101111"))     # ==>int("101111",base=2),把字符串"101111"当做2进制,转化成10进制
#47

#创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数
int2 = functools.partial(int, base=2)  ==> kw = { \'base\': 2 }
                                #      ==> int(\'10010\', **kw)
max2 = functools.partial(max, 10)   #10作为*args的一部分自动加到左边,也就是
max2(5, 6, 7)    ==> args = (10, 5, 6, 7)
            #   ==>  max(*args)

 

　　语法糖对于计算机的运行并没有任何的好处,但是对于程序员的好处是很大的,方便我们写代码,所以称为糖

#******************************装饰器*************************
# 装饰器本质上就是一个python函数，他可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下，增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。
# 装饰器的应用场景：比如插入日志，性能测试，事务处理，缓存等等场景

import time
def func1():
    print(\'in func1\')
def timer(func):
    def inner():
        start = time.time()
        func()          #这里的func取得是形参,形参给的是func1,所以这里执行的是func1()
        print(time.time() - start)
    return inner
func1 = timer(func1)    #func1作为参数传递到timer函数中,timer函数返回一个inner的返回值赋值给func1,func1()也即inner()
func1()
#timer这个函数是用来计算别的函数(形参为函数名)的运行时间

　　

#********装饰器语法糖******
import time
def timer(func):
    def inner():
        start = time.time()
        func()
        print(time.time() - start)
    return inner
@timer   #==> func1 = timer(func1) 除了这条语句,其他的语句都一样,而@timer 就相当于 timer(func1)语句,
         #这个@timer语句相当于把timer函数和与它相邻的下一个函数以func1 = timer(func1)这样的形式关联起来
def func1():
    print(\'in func1\')
    time.sleep(1)   #延时1s
def func2():
    print(\'in func2\')
    time.sleep(2)   #延时2s
func1()
func2()
# in func1
# 1.0009326934814453  输出结果是1s多,很明显func1函数扩展了计时功能
# in func2

import time
def timer(func):
    def inner():
        start = time.time()
        func()
        print(time.time() - start)
    return inner
@timer   #==> func1 = timer(func1) 除了这条语句,其他的语句都一样,而@timer 就相当于 timer(func1)语句,
         #这个@timer语句相当于把timer函数和与它相邻的下一个函数以func1 = timer(func1)这样的形式关联起来
def func2():
    print(\'in func2\')
    time.sleep(2)   #延时2s
def func1():
    print(\'in func1\')
    time.sleep(1)   #延时1s

func1()
func2()
# in func1
# in func2
# 2.0009799003601074    #这次因为func2和timer相邻,所以fun2扩展了计时功能

 

#*********装饰带参数函数***********
import time
def timer(func):
    def inner(a):   #这个a是形参,funcl(1)中的实参首先传给他
        start = time.time()
        func(a)     #func(a)中的func本身就是以函数为变量的形参,运行时func值实际为funcl,而a作为形参同时作为变量a的值与上面一致是1
        print(time.time() - start)
    return inner

@timer
def func1(a):   #这个a也是形参,与上面两个保持一致
    print(a)    #这个a不是必须的,此处只是使用它打印

func1(1)  #inner

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func) #加在最内层函数正上方,这个是必要的,不然会出错
    def wrapper(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

@deco
def index():
        \'\'\'哈哈哈哈\'\'\'
        print(\'from index\')

print(index.__doc__)    #查看函数注释的方法
print(index.__name__)   #查看函数名的方法

import time
def func1():
    \'\'\'注释1\'\'\'
    print(\'in func1\')
def timer(func):
    def inner():
        \'\'\'注释2\'\'\'
        start = time.time()
        func()          
        print(time.time() - start)
    return inner
func1 = timer(func1)    
print(func1.__name__)
print(func1.__doc__)
# in func1
# 0.0
# inner     不使用@wraps(func)这个东西时,会认为func1的名字的注释是inner的名字和注释
# 注释2

 

#******************装饰器的固定格式************
def timer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        \'\'\'执行函数之前要做的\'\'\'
        re = func(*args,**kwargs)
        \'\'\'执行函数之后要做的\'\'\'
        return re
    return inner

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func) #加在最内层函数正上方
    def wrapper(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

*****************带参数的装饰器,带上标志可以灵活的决定是否使用装饰器**************
def outer(flag):
    def timer(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            if flag:
                print(\'\'\'执行函数之前要做的\'\'\')
            re = func(*args,**kwargs)
            if flag:
                print(\'\'\'执行函数之后要做的\'\'\')
            return re
        return inner
    return timer

@outer(False)
def func():
    print(111)

func()

#******************多个装饰器装饰一个函数***************
def wrapper1(func):
    def inner():
        print(\'wrapper1 ,before func\')
        func()
        print(\'wrapper1 ,after func\')
    return inner

def wrapper2(func):
    def inner():
        print(\'wrapper2 ,before func\')
        func()
        print(\'wrapper2 ,after func\')
    return inner

@wrapper2
@wrapper1
def f():
    print(\'in f\')

f()

 

##多个装饰器装饰一个函数详解
def wrapper1(fn):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("我是wrapper1前面的")
        ret = fn(*args,**kwargs)
        print("我是wrapper1后面的")
        return ret
    return  inner

def wrapper2(fn):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("我是wrapper2前面的")
        ret = fn(*args,**kwargs)
        print("我是wrapper2后面的")
        return ret
    return  inner

@wrapper1           #  @wrapper1 可以看做是 wrapper2 = wrapper1(wrapper2)
@wrapper2           #  @wrapper2 可以看做是 func = wrapper2(func)    但却不能直接用这两个语句替换,应该使用func = wrapper1(wrapper2(func))
def func():
    print("我是func")

func()
\'\'\'
我是wrapper1前面的
我是wrapper2前面的
我是func
我是wrapper2后面的
我是wrapper1后面的
\'\'\'




def wrapper1(fn):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("我是wrapper1前面的")
        ret = fn(*args,**kwargs)
        print("我是wrapper1后面的")
        return ret
    return  inner

def wrapper2(fn):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("我是wrapper2前面的")
        ret = fn(*args,**kwargs)
        print("我是wrapper2后面的")
        return ret
    return  inner

def func():
    print("我是func")
func = wrapper1(wrapper2(func))    #即多个装饰器的实际语句是 func = wrapper1(wrapper2(wrapper3(...(wrapper100(func)))))
func()
\'\'\'
我是wrapper1前面的
我是wrapper2前面的
我是func
我是wrapper2后面的
我是wrapper1后面的
\'\'\'

#*****最全的固定格式
from functools import wraps
def wrapper_out(flag):
    def wrapper(fn):
        @wraps(fn)
        def inner(*args,**kwargs):
            if flag:        #flag为真执行装饰器
                \'\'\'函数执行前语句\'\'\'
                ret = fn(*args,**kwargs)
                \'\'\'函数执行后语句\'\'\'
                return ret
            else:          #flag为假不执行装饰器
                ret = fn(*args, **kwargs)
                return ret
        return inner
    return wrapper

@wrapper_out(True)
def func(*args,**kwargs):
    print("我是func")

func()
print(func.__name__,func.__doc__)
# 我是func
# func None