python之闭包装饰器

Posted 2021-01-11 居安思危

1. 函数的作用域

　　1.在函数定义时候就固定，与调用位置无关，在调用的时候返回到函数定义的位置

x=1 #全局作用
def f1():      #整个f1函数是定义阶段
    def f2():
        print(x)
    return f2


def foo(func):
    x=3
    func() #func（）调用阶段
x=200  #这样定义x又变成全局了
foo(f1())          #执行foo(f1()) 返回到F1函数里找x所以打印是1不是3

 

生成器

 

 

2.名称空间

内置名称空间：在python解释器启动产生的空间，简单理解就是python自带的方法比如：max（）len（）

全局名称空间 :在全局定义的好的名称空间，文件级别的产生的 比如：

x=1  #全局作用
def test():
　　x=2 #局部作用
    print(x)
test()

if x=1 y=2 #全局作用
#在执行test（）调用的时候先加载内置查找有没有test这个内置函数，如果去全局里查找test这个函数方法，最后局部

 

局部名称空间：在调用函数时候产生局部名称空间 y=2，在调用teset（）立马产生了局部作用空间

nonlocal x 函数正上方的x的变量

global x 改成全局的变量

3.闭包函数

闭包函数的作用主要在与装饰器

函数式编程里面闭包只是给函数捆绑死一个值或者状态

1.定义在函数内部的函数

2. 包含对外部作用域名字的引用，而不是对全局作用域名字的引用

3.该内部函数就称为闭包函数

 

import requests
#第一种传参闭包
def re(func):
    def get():
        return requests.get(func).text
    return get

baidu=re(\'http://www.baidu.com\')
baidu1=re(\'http://www.souhu.com\')
print(baidu())

#第二种自定义固定值闭包函数
def test():
    url=\'http://www.baidu.com\'
    def gett():               #gett（）是闭合函数外面包裹这个url
        return requests.get(url).text
    return gett
func=test()
print(func())


def ff（）：
　　url=‘nq.com’
　　func（） #此时的func已经一种状态就是url这个百度地址不会
ff（） #得到的结果是url=\'http://www.baidu.com\'

 

 

4.装饰器

装饰器的定义：1.在不变动主功能函数的前提下，为其添加上新的功能或者状态。

例:比如抓数据时候，我们需要添加计时器，显示抓取用了多少时间，

写一个te函数是计时器功能，这样可以给爬取baidu、搜狐网站添加上这个计时器。

第一种装饰器写法，其实是给闭包函数添加了一个功能

import requests
improt time
#第一种传参闭包，这里当主功能函数
def re(func):
    def get():
        return requests.get(func).text
    return get

baidu=re(\'http://www.baidu.com\')
baidu1=re(\'http://www.souhu.com\')
print(baidu())


#装饰器，给获取百度数据添的用时
def te(func):
    def timer():
        start=time.time()
        func()
        stop=time.time()
        print("获取数据的时间%s"%(stop-start))
    return timer

baidu=te(baidu)
baidu()

 第二种写法

这种方法适合用@装饰器函数名称，上面例子是闭包函数，已经闭包了是不可以种@的来装饰建议使用  函数调用方式

n是表示给传参的函数，以防万一最要用*args,**kwargs的方式

 

 1 import psutil
 2 def count(func):
 3     def timer():
 4         fu=psutil.cpu_count()
 5         print(fu)
 6         func(1)
 7     return timer
 8 
 9 
10 #查看cpu使用情况的一个函数
11 @count
12 def main(n):
13     res=psutil.cpu_times()
14     print(res)
15     print(n)
16 
17 #查看Process的一个函数n
18 @count
19 def test(t):
20     fl=psutil.Process
21     print(fl)
22     print(t)
23 
24 
25 test()
26 main()

View Code

 

装饰器的细节问题：

from functools import wraps 在装饰器中添加显示备注信息，如下代码

import psutil
from functools import wraps
def count(func):
    @wraps(func)    #这里需要添加wraps这个装饰器
    def timer():
        fu=psutil.cpu_count()
        print(fu)
        func(1)
    return timer


#查看cpu使用情况的一个函数
@count
def main(n):
    \'\'\'
    这个是mian函数的

    \'\'\'
    res=psutil.cpu_times()
    print(res)
    print(n)
#return 123  如果函数里有return  打印这个函数结果时候显示空 因为，main显示已经被conunt函数装饰了，所以要在timer里面retrun才对
print(main.__doc__)  #这里是打印上面的备注信息

 生成器

生成器：不断调用和返回值，生成器

迭代器：可以被next（）函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器，可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象

# def Pycharm(name):
#     food_list = []
#     food = yield food_list
#     print("%s想吃%s" % (name, food))
#     food_list.append(food)
#     print(food_list)
#
#
# res = Pycharm(\'alex\')
# next(res)   #next 会停留在 food=yield这里，send传送后继续执行下面的内容
# res.send(\'fangfood\')

 python之反射

反射即想到4个内置函数分别为:getattr、hasattr、setattr、delattr  获取成员、检查成员、设置成员、删除成员下面逐一介绍先看例子

它的核心本质其实就是利用字符串的形式去对象（模块）中操作（查找/获取/删除/添加）成员，一种基于字符串的事件驱动

 

class func():

    def __init__(self):
        self.teacher=\'teacher\'
        self.student=\'student\'
        self.age=\'ee\'
        self.name=\'name\'


    def test01(self):
        print(\'反射机智显示test01功能%s\' %self.teacher)


    def test02(self):
        print(\'反射机智显示test02功能%s\' %self.student)

func=func()

def run():
    \'\'\'

    :return:通过res用户输入相对应的变量、函数方法
    通过反射机制来判断、增删添改
    \'\'\'
    res=input(\'>>我想执行里面的函数:\').strip()
    hasa=hasattr(func,res)         #hasattr 可以判断func类中是否存在res传入的变量或者函数方法
    res=getattr(func,res,\'not find\') #getattr 可以获取传入方法或者函数的执行结果，
                                    # 得到是内存地址需要通过res（）来展示内容
                                    #not find意思 如果没有找到相对应的变量和函数 通过print（res（））来打印出notfind

    # print(res())
    tom=setattr(func,res,18)      #setattr 可以修改传入变量的结果 比如self age=17 通过setattr可以修改成18
    print(func.age)
    delattr(func,\'age\')           #delattr 删除age这个变量
    print(func.age)

    # setattr(func,res,18)
run()