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python基本知识(五):函数式编程,装饰器

时间:2019-05-09 13:21:13      阅读:154      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:map   return   current   代码   NPU   exec   基本特性   wrap   []   

‘‘‘
函数式编程:
1) 函数的特性 Features of function
2) 高阶函数 High-Order function
4) 闭包 Closure
5) 匿名函数 Anonymous function
6) 装饰器 Decorator
7)偏函数 Partial function
‘‘‘ # 综述

‘‘‘
函数的特性:
1. 变量可作函数: x = abs
2. 函数可作变量: abs = 10
3. 可以将一个函数func1作为参数传给func2: def func2(x, y, func1)
4. 函数func1可以作为func2的返回值: def func2(): return func1
‘‘‘ # 函数的特性

‘‘‘
高阶函数: 同样符合函数的基本特性
1. map: iterator = map(func, iterable) # 返回一个迭代器, func函数作用到iterable_obj的每个元素上

2. filter: iterator = filter(func, iterable) # 返回一个迭代器, 仅包含func返回值为True的元素

3. reduce: f(f(x1,x2),x3) = functools.reduce(f,[x1,x2,x3])

4. sorted: list = sorted(Iterable,key=func,reverse=True) # 返回一个list, 不改变原来的数据; list.sort(key=func)会改变

5. max/min: num = max(iterable, key=func) # 返回最大值
num = min(iterable, key=func) # 返回最小值

6. zip: iterator = zip(Seq1, Seq2) # 输入两个Seq, 合上拉链, 返回一个迭代器, 每项是一个tuple
iterator = zip(*list_tuple) # 返回一个迭代器, 打开拉链

7. pow: num = pow(a,b) # num = a**b

8. round: num = round(3.5) # 四舍五入

9. slice: s = slice(n,m,i) # 生成切片对象

10. eval: r = eval(‘str‘) # ‘str‘作为表达式运行, 返回运行结果

11. enumerate(Seq): # 返回一个迭代器, 每一项是一个tuple包括(i,value)

12. input(‘str‘) # 输入值, 返回一个字符串
‘‘‘ # 高阶函数

‘‘‘
闭包:
1. 定义:
def func1():
def func2():pass
return func2
2. 规则:
1) 返回一个内部函数, 不会立即执行, 直到调用才执行
2) func2可以向上使用func1的参数
3) 每一次调用func1都会返回一个新的func2, 内存地址不同
‘‘‘ # 闭包

# def func1(a,b=1,*args,**kwargs):
# c = 3
# def func2():
# print(a,b,c,args,kwargs[‘d‘])
# return func2
# f = func1(1,2,4,5,d=6)
# print(f())


# def count(): # generate a list saving 3 function ‘f‘
# fs = []
# for i in range(1,4):
# def f():
# return i*i # the closure include the outer changeable variable ‘i‘
# fs.append(f) # where ‘f‘ is a closure will not execute right now till call for
# return fs
# f1, f2, f3 = count()
# print(f1(),f2(),f3()) # execute ‘f‘, but where i=3.


# def count_plus():
# def f(j):
# def g():
# return j*j
# return g
# fs = []
# for i in range(1,4):
# fs.append(f(i)) # where f(i) execute immediately, g is the closure.
# return fs
# f1, f2, f3 = count_plus() # where ‘f1, f2, f3‘ are all Closure of ‘g‘
# print(f1(),f2(),f3())

‘‘‘
匿名函数:
1.定义: lambda x: f(x)

2.特点:
1) 只能有一个函数f(x)
2) 匿名函数同样满足函数的基本特性
3) 匿名函数也可以作为闭包返回, 性质一样
4) 使用一次就释放, 命名后不释放, 一般不命名, 一次性使用

3. 应用场景: 高阶函数中
map, filter, reduce, sorted, max, min
‘‘‘ # 匿名函数

# l = map(lambda x: x**2, list(range(1,6)))
# for x in l:
# print(x)
#
# f = lambda x: abs(x)
# print(f(2))
#
# def area(r):
# return lambda: r**2
# print(area(2)())

‘‘‘
装饰器:
1. 定义:
1) 不改变原有的代码
2) 不改变原来的调用方式
3) 添加了新的功能

2. 结构:
1) 无参数传入的装饰器
定义:
def decorator(f):
@functools.wraps(f) <---- 所以这里将wrapper闭包的内存地址重新指向了f
def wrapper(*args, **kwargs):
# 新功能 <--- 执行新的功能(可交换)
value = f(*args, **kwargs) <--- 执行原生的f(可交换)
return value <--- 返回值一定要是原来的, 不能改变原来函数的执行结果
return wrapper <--- 这里返回的是wrapper的闭包给f, 因此f的内存地址与原来不同了
调用:
@decorator
def f(*args,**kwargs): pass #1. @decorator --> 执行f = decorator(f), 返回wrapper闭包
f(*args,**kwargs) #2. f() = wrapper() 执行wrapper()

2) 有参数输入的装饰器
定义:
def InputPara(a,b):
def decorator(f):
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs)
# 新功能,可以使用a,b
value = f(*args,**kwargs)
return value
return wrapper
return decorator
调用:
@InputPara(a,b) #1. 执行InputPara(a,b), 返回decorator闭包
def f(*args,*kwargs):pass #2. @decorator(f) --> 执行f = decorator(f), 返回wrapper闭包
f(*args,**kwargs) #3. f() = wrapper() 执行wrapper()
‘‘‘ # 函数的装饰器

# from functools import wraps
# def log(f):
# @wraps(f)
# def wapper(*args, **kwargs):
# print(‘call %s‘ % f.__name__)
# return f(*args, **kwargs)
# return wapper
# @log
# def now(str):
# print(str)
# print(‘2019-2-27‘)
# now(‘execute‘)




# from functools import wraps
# def InputPara(d,e):
# def decorator(f):
# a, b , c = 1, 2, 3
# k = {‘a‘:0}
# @wraps(f)
# def wrapper(*args, **kwargs):
# print(a,b,c,k[‘a‘])
# print(d,e)
# return f(*args,**kwargs)
# return wrapper
# return decorator
# @InputPara(7,8)
# def f():
# print(‘2019-2-27‘)
# f()


# # Authenticate
# import functools
# def auth_func(func):
# @functools.wraps(func)
# def wrapper(*args, **kwargs):
# username = input(‘username: ‘).strip()
# password = input(‘password: ‘).strip()
# if username == ‘xzq‘ and password == ‘123‘:
# return func(*args, **kwargs)
# else:
# print(‘Wrong username or password‘)
# return wrapper
# @auth_func
# def home():
# print(‘Welcome‘)
# home()

# Session
# user_dict = {‘xzq‘:123,‘Jerris‘:456}
# current_user = {‘username‘:None, ‘status‘:None}
# import functools
# def auth(f):
# @functools.wraps(f)
# def wrapper(*args,**kwargs):
# if current_user[‘status‘] == ‘login‘:
# return f(*args,**kwargs)
# else:
# username = input(‘username: ‘).strip()
# if username in user_dict:
# password = input(‘password: ‘).strip()
# if user_dict[username] == int(password):
# current_user[‘status‘] = ‘login‘
# current_user[‘username‘] = username
# return f(*args,**kwargs)
# else:
# print(‘用户名不存在‘)
# return wrapper
#
# @auth
# def home():
# print(‘Welcome %s‘ % current_user[‘username‘])
#
# @auth
# def index():
# print(‘Session success‘)
#
# home()
# index()

‘‘‘
类的装饰器:
1. 无参
def decorate(cls):
@functools.wrapper(cls)
def wrapper(*args,**kwargs)
# 装饰部分
obj = cls(*args,**kwargs)
return obj
return wrapper

@decorate #1. @decorate, 执行ClassName = decorate(ClassName), 返回wrapper闭包
class ClassName:
def __init__(self):pass

c = ClassName() #2. 此时执行的是wrapper, 但内部能通过cls找到ClassName, 进而执行__init__(self)实例化

2. 有参
def InputPara(a,b)
def decorate(cls):
@functools.wrapper(cls)
def wrapper(*args,**kwargs):
# 装饰部分
obj = cls(*args,**kwargs)
return obj
return wrapper
return decorate

@InputPara(a,b) # 1. InputPara(a,b)返回decorate闭包
class ClassName: # 2. @decorate, 执行ClassName = decorate(ClassName)返回wrapper闭包
def __init__(self): pass
c= ClassName() # 3. 此时执行的是wrapper, 但内部能通过cls找到ClassName, 进而执行__init__(self)实例化
‘‘‘ # 类的装饰器: 同函数装饰器



# @decorate
# class People:
# def __init__(self,name,age,salary):
# self.name=name
# self.age=age
# self.salary=salary

# p = People(‘xzq‘,12,12)



‘‘‘
偏函数: 提前将部分参数存入*arg**kwargs
1. 定义:
func2 = functools.partial(func, a, b=2)
‘‘‘ # 偏函数

# from functools import partial
# max10 = partial(max,10)
# print(max10(2,7,0))


# 下一章: Modules.py

python基本知识(五):函数式编程,装饰器

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原文地址:https://www.cnblogs.com/lancelotxly/p/10837774.html

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