高级函数

Posted 2021-02-15 heavyshield

高级函数

闭包

# 定义：如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure)
# 闭包 = 函数块+定义函数时的环境，inner就是函数块，x就是环境，当然这个环境可以有很多，不止一个简单的x。
def outer():
    x = 10
    def inter():  # x = 10
        print("inter:", id(inter))
   　　　# python解释器在解释代码的时候,会检测一下函数里面的变量是否引用外部函数变量名,如果有,就不会从内存中清除此变量
        print(x)  # 等于此时print(10)已经在内存里面,所以直接调用就可以用
    return inter  # inter就是一个闭包
inter = outer()  # outer的返回值是inter,并且赋值给inter,相当于inter可以直接调用,返回的是inter的内存地址,
inter()

 1 def outer(x):
 2 
 3     def inter():  # x = 10
 4         print("inter:", id(inter))
 5         y = x
 6         print(y)
 7         print(x * 3) # 即使x是函数参数,因为内部函数引用了此变量名,依然不会被释放
 8 
 9     return inter  # inter就是一个闭包
10 
11 
12 inter = outer(10)  
13 inter()

 

装饰器

有这样一个函数

1 import time
2 
3 
4 def foo():
5     time.sleep(3)
6     print("this foo.....")

 

需求,在不改动foo函数的前提下,计算出这个函数运行了长时间

方式一

1 def show_time(func):
2     start = time.time()
3     func()
4     end = time.time()
5     print(end - start)
6     return show_time
7 
8 # 将foo函数作为变量,传入show_time函数中,
9 show_time(foo)

 

 

方式二 使用装饰器方式

 

 1  无参数
 2 import time
 3 def show_time(func):#装饰函数尽量放在上面
 4     def inner():
 5         start = time.time()
 6         func()# 因为闭包的原因,func参数并没有被释放,现在参数传递的是foo
 7         end = time.time()
 8         print(end - start)
 9     return inner
10  
11 @show_time    #完全等于foo = show_time(foo)   装饰哪个函数,就在那个函数之前添加
12 def foo():
13     time.sleep(3)
14     print("this foo.....")
15 
16

   本质 foo = show_time(foo)

17 foo()

 

 

# 普通参数 or 其他参数
def show_time(func):
    def inner(x, y):# 此处
        start = time.time()
        func(x, y)# 此处 不管是 x,*args,**kwargs 都同add参数
        end = time.time()
        print(end - start)

    return inner

@show_time
def add(x, y):
    time.sleep(2)
    print("各种复杂乘...耗时...", x * y)

add(3,6)

 

# 终极参数(装饰器参数)
# import time
def looger(flag):
    def show_time(func):
        def inner(*x,**y):
            start = time.time()
            func(*x,*y)
            end = time.time()
            print(end - start)
            if flag == True:
                print("日志记录")
        return inner
    return show_time


@looger(True)#looger加()了,所以执行了looger函数,返回show_time 此时是@show_time,然后add=show_time(add) => add() == inner()
def add(*x,**y):
    sums = 0
    for i in x:
        sums += sums
        print(sums)
    time.sleep(0.5)
add(3)

 

# 多个装饰器 装饰器执行顺序从下而上,函数执行从上而下
def wrap_one(func):
    print("first one")
    def inner_a():
        print("inner_a")
        func()

    return inner_a


def wrap_two(func):
    print("first two")
    def inner_b():
        print("inner_b")
        func()

    return inner_b


@wrap_one
@wrap_two
def test():
    print("test")

test()

 

 

#有返回值的函数
def show_time(func):
    def inter(x, *args, **kwargs):
        begin_time = time.time()
        res = func(x, *args, **kwargs)# 执行完用变量接收,计算完时间在返回
        end_time = time.time()
        print("时间:%s" % (end_time - begin_time))
        return res  # 处理带有返回值的函数,别装饰的有return,装饰器也必须有return

    return inter


@show_time
def add(x, *args, **kwargs):
    time.sleep(1)
    return "我转了一圈发现凉了"


add(1, 2, 32134, 345, 345)

 

 

python内置函数

 

官方地址:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html?highlight=built#ascii

 

关于序列化的内置函数 

map函数

# 需求 将列表里面的每个值都平方一下,在生成一个新列表
data_list = [2, 5, 6, 7]

# 方式一 单纯的循环
temp = []
for data in data_list:
    temp.append(data ** 2)
print(temp)  # [4, 25, 36, 49]

# 方式二 map函数
# 第一个参数是函数,第二个参数是 iterable(可迭代) 对象,
# map会循环第二个参数里面的每个值,经过第一个参数的函数处理,保存到迭代器对象中
result = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4])
print(list(result))#[1, 4, 9, 16]

 

filter函数

# filter函数
# 需求,假设下面的列表是某班的成绩,列出大于60 的分数,并且生成新的字典
data_list = [
    {"name":"张三","score":36},
    {"name":"里斯","score":60},
    {"name":"网速","score":59},
    {"name":"小刘","score":80},
    {"name":"王琦","score":90},
    {"name":"啥酒","score":66},
]
# 方式一 单纯的循环
temp = []
for data in data_list:
    if data["score"] >= 60:
        temp.append(data)
print(temp)
# [{‘name‘: ‘里斯‘, ‘score‘: 60}, {‘name‘: ‘小刘‘, ‘score‘: 80}, {‘name‘: ‘王琦‘, ‘score‘: 90}, {‘name‘: ‘啥酒‘, ‘score‘: 66}]

#  方式二 filter函数
# result = filter(lambda x:x if x["score"]>=60 else False,data_list)
# 结果同上,filter会用函数调用data_list里面的每个值,如果符合条件,将data_list里面的那个值保存到迭代器中
result = filter(lambda x:x["score"]>=60,data_list)
print(list(result))
# [{‘name‘: ‘里斯‘, ‘score‘: 60}, {‘name‘: ‘小刘‘, ‘score‘: 80}, {‘name‘: ‘王琦‘, ‘score‘: 90}, {‘name‘: ‘啥酒‘, ‘score‘: 66}]