python 内置函数 装饰器

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python 内置函数 装饰器相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

一、内置函数

1.compile

compile(source, filename, mode[, flags[, dont_inherit]])
用来编译一段字符串的源码，结果可以生成字节码或者AST（抽像语法树），字节码可以使用函数exec()来执行，而AST可以使用eval()来继续编译。
  1. >>> str = "for i in range(0,10): print(i)"
  2. >>> c = compile(str,‘‘,‘exec‘)
  3. >>> exec(c)
  4. 0
  5. 1
  6. 2
  7. 3
  8. 4
  9. 5
  10. 6
  11. 7
  12. 8
  13. 9
  14. >>> str2 = "3*3 + 4*4"
  15. >>> c2 = compile(str2, ‘‘, ‘eval‘)
  16. >>> eval(c2)
  17. 25

2.exec

exec(object[, globals[, locals]])
参数object是一个字符串的语句或者一个编译过的语句的对象名称,参数globals是全局命名空间，用来指定执行语句时可以访问的全局命名空间；参数locals是局部命名空间，用来指定执行语句时可以访问的局部作用域的命名空间。如果参数globals和locals忽略，就会使用调用时所处的命名空间。这两个参数都要求是字典形式来说明命名空间。

exec没有返回值
  1. >>> exec(‘if True: print(100)‘)
  2. 100
  3. >>> exec(‘‘‘
  4. x = 200
  5. if x > 100:
  6.     print(x + 200)
  7. ‘‘‘)
  8. 400

3 eval

eval(expression, globals=None, locals=None)

该函数是用来动态地执行一个表达式的字符串，或者compile函数编译出来的代码对象。参数expression是一个表达式字符串，或者表示编译出来代码对象的名称；参数globals是全局命名空间，可以指定执行表达式时的全局作用域的范围，比如指定某些模块可以使用。如果本参数缺省，就使用当前调用这个函数的当前全局命名空间；参数locals是局部作用域命名空间，是用来指定执行表达式时访问的局部命名空间。

  1. >>> x = 1
  2. >>> print eval(‘x+1‘)
  3. 2

4 divmod

divmod(a, b)

求余函数，返回它们相除后的的商和余数组成的元组。

  1. >>> divmod(10,3)
  2. (3, 1)
  3. >>>

5 max

max(iterable, *[, key, default])
返回可迭代的对象中的最大的元素，或者返回2个或多个参数中的最大的参数,key 指定比较的键。

  1. >>> li = [11,11,33,11,44,44,55]
  2. >>> max(li, key=li.count)
  3. 11

6 round

round(number[, ndigits])

返回浮点数 number 四舍五入到小数点之后 ndigits 位的结果。如果省略ndigits，该参数默认为零。

  1. >>> round(2.345)
  2. 2
  3. >>> round(2.345,2)
  4. 2.35

7 isinstance


isinstance(object, classinfo)
如果参数object 是参数classinfo 的一个实例；或者是其一个（直接的、间接的或者virtual）子类的实例，返回真。

  1. >>> isinstance(li,list)
  2. True
  3. >>>


8 locals

提供基于字典访问局部变量的方式。
每个函数都有着自已的名字空间，叫做局部名字空间，它记录了函数的变量，包括函数的参数
和局部定义的变量。

  1. def foo(arg, a):
  2. 	x = 1
  3. 	y = ‘xxxxxx‘
  4. 	for i in range(10):
  5. 		j = 1
  6. 		k = i
  7. 	print locals()
  10. #调用函数的打印结果
  11. foo(1,2)
  12. #{‘a‘: 2, ‘i‘: 9, ‘k‘: 9, ‘j‘终端: 1, ‘arg‘: 1, ‘y‘: ‘xxxxxx‘, ‘x‘: 1}

9 map

map(function,iterable)
对于迭代对象的每个元素都执行第一个参数中的函数

  1. >>> def func(x):
  2. 	x = x + x
  3. 	return x
  5. >>> list(map(func,li))
  6. [2, 4, 6, 8, 10]
  7. >>>


10 filter


filter(function, iterable)
对于迭对象中的没个元素都去执行以一个元素中的函数，如果结果为True,则返回

  1. >>> li
  2. [1, 2, 3, 4, 5]
  3. >>> list(filter(lambda x: x> 3, li))
  4. [4, 5]


11 range 


range(start, stop[, step])
返回一个起于start,到stop,步长为step的序列，start默认是0，step默认是1。

  1. >>> list(range(10))
  2. [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  3. >>> list(range(10,1,-2))
  4. [10, 8, 6, 4, 2]


12 zip

zip(*iterables)
将多个序列中索引相同的项，组成元组，如果序列长度不同，则以长度短的为标准。

  1. >>> l1 = [1,2,3,4,5]
  2. >>> l2 = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘]
  3. >>> zip(l1, l2)
  4. <zip object at 0x0000000003419948>
  5. >>> list(zip(l1, l2))
  6. [(1, ‘a‘), (2, ‘b‘), (3, ‘c‘), (4, ‘d‘)]


二、装饰器


1.预备知识


  1. #### 第一波 ####
  2. def foo():
  3.     print ‘foo‘
  4.  
  5. foo     #表示是函数
  6. foo()   #表示执行foo函数
  7.  
  8. #### 第二波 ####
  9. def foo():
  10.     print ‘foo‘
  11.  
  12. foo = lambda x: x + 1
  13.  
  14. foo()   # 执行下面的lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为函数 foo 被重新定义了

2.装饰器开始


记住装饰器最容易理解的两句话：
1.自动执行outer函数并且将下面的函数名f1当作参数传递。
2.将outer函数的返回值，重新赋值给f1。

第一步 最简单的函数，准备附加额外功能


  1. >>> def outer():
  2.         print("outer called.")
  4.         
  5. >>> outer()
  6. outer called.

第二步：使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能


  1. >>> def outer(func):
  2.     print("before outer called.")
  3.     func()
  4.     print("  after outer called.")
  5.     return func
  7. >>> def f1():
  8.     print(" f1 called.")
  10.     
  11. >>> f1 = outer(f1)
  12. before outer called.
  13.  f1 called.
  14.   after outer called.

第三步：使用语法糖@来装饰函数


  1. >>> def outer(func):
  2.     print("before outer called.")
  3.     func()
  4.     print("  after outer called.")
  5.     return func
  6. >>> def f1():
  7.     print(" f1 called.")
  8. >>> @outer
  9.     def f1():
  10. 	print(‘f1 called‘)
  12. 	
  13. before outer called.
  14. f1 called
  15. after outer called.

第四步：使用内嵌包装函数


  1. >>> def outer(func):
  2.         def inner():
  3.             print("before func called.")
  4.             func()
  5.             print("  after func called.")
  6.             # 不需要返回func，实际上应返回原函数的返回值
  7.         return inner
  9. >>> 
  10. >>> @outer
  11. def f1():
  12. 	print(‘f1 called‘)
  14. 	
  15. >>> f1()
  16. before func called.
  17. f1 called
  18. after func called.

第五步：对带参数的函数进行装饰


  1. >>>def outer(func):
  2.       def inner(a, b):
  3.           print("before func called.")
  4.           ret = func(a, b)
  5.           print("  after func called. result: %s" % ret)
  6.           return ret
  7.       return inner
  8.  
  9. >>>@outer
  10. def f1(a, b):
  11.     print(" f1(%s,%s) called." % (a, b))
  12.     return a + b
  14. >>>f1()
  15. before func called.
  16. f1(a,b) called
  17. after func called.


 第六步：对参数数量不确定的函数进行装饰


  1. >>>def outer(func):
  2.       def inner(*args, **kwargs):
  3.           print("before func called.")
  4.           ret = func(*args, **kwargs)
  5.           print("  after func called. result: %s" % ret)
  6.           return ret
  7.       return inner
  8.  
  9. >>>@outer
  10. def f1(a, b):
  11.     print(" f1(%s,%s) called." % (a, b))
  12.     return a + b
  13. >>>@outer
  14. def f2(a, b, c):
  15.     print(" f2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
  16.     return a + b + c
  17. >>>f1()
  18. before func called.
  19. f1(a,b) called
  20. after func called.
  22. >>>f2()
  23. before func called.
  24. f1(a,b,c) called
  25. after func called.








以上是关于python 内置函数 装饰器的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

装饰器生成器迭代器及python中内置函数的使用

python学习--装饰器生成器内置函数json

python基础--定义装饰器(内置装饰器)

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