[Python笔记]Python学习笔记三

Python高阶函数

filter() 用于过滤序列

第一个参数接收一个函数，根据返回值来决定是否保留， True则留下，False则丢弃

def is_odd(n):
    return n%2 == 1

filter( is_odd, range(1,16) )

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

filter( not_empty, [ 'A', ' ', 'B ', None, '  ' ])

 

内置sorted()函数用于列表排序

 

 

返回函数

将函数作为返回值， 这就涉及到"闭包"

返回函数不要引用任何循环变量，或者后续可能会发生变化的变量。

记住经典的循环问题，最后得到的数都是一样。

 

匿名函数：lambda表达式

匿名函数只能有一个表达式，不用写return

map(lambda n: n*n, range(1,11))
# 匿名函数的语法就是 lambda关键字后面跟上函数参数，再加冒号 : 没有return

匿名函数也可以作为函数的返回值使用

 

装饰器

在Python中，任何事物都是对象。 函数也是一个对象，函数对象有 __name__ 属性

def now():
    print '2016-03-23'

f = now

now.__name__ # 'now'
f.__name__ # 'now'

在代码运行期间动态添加功能的方式就叫做 "装饰器Decorator" 本质上就是一个返回函数的高阶函数。

 

import functools
# 一个最简单的无参数的装饰器
# 定义一个能打印日志的函数作为装饰器
# 装饰器的本质就是返回一个函数
def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call %s():'%func.__name__
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

# 使用装饰器的语法就是使用@符号将其放置在其他函数之上
@log #等价于 now = log(now)
def now():
    print '2016-03-23'

now()

# 一个需要传入参数的装饰器
def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print '%s %s()'%(text, func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log('execute')  # 等价于 log('execute')(now)
def now():
    print '2016-03-23'

now()

为了不把原始函数的__name__属性进行修改，需要使用内置的 functools.wraps装饰器来保证属性不被修改。

#!/usr/bin/env python
# Python装饰器小练习
# 写出一个@log的装饰器，使得它既支持无参数，也支持带参数
import functools
import time

def log(obj):
    if isinstance(obj, (str,int,float,bool)):
        param = obj
        def decorator(func):
            @functools.wraps(func)
            def wrapper(*args, **kw):
                print 'call %s() begin with param %s:'%(func.__name__, param)
                res = func(*args, **kw)
                print 'call %s() end:'%func.__name__
                return res
            return wrapper
        return decorator
    else:
        @functools.wraps(obj)
        def wrapper(*args, **kw):
            print 'call %s() begin:'%obj.__name__
            res = obj(*args, **kw)
            print 'call %s() end'%obj.__name__
            return res
        return wrapper


# 写出一个装饰器用于在函数调用前后分别打印出'begin call'和'begin end'日志
import functools
import time

def showFunName(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args,**kw):
        print 'begin call'
        res = func(*args, **kw)
        print 'begin end'
        return res
    return wrapper

@showFunName
def myFunc():
    print 'executing...'

myFunc()

 

偏函数

functools.partial()作用就是将一个函数的某些参数的值进行固定，从而返回一个新的函数，使得调用该函数变得更加简单。

由于任何函数都可以接收定义参数，可变参数，关键字参数。所以调用functools.partial()方法时也可以传入这两种参数。