函数对象、函数嵌套、名称空间与作用域、装饰器

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一、函数对象

1. 函数是第一类对象，即函数可以当作数据传递

   #1 可以被引用
   #2 可以当作参数传递
   #3 返回值可以是函数
   #3 可以当作容器类型的元素

    

2. 利用该特性，优雅的取代多分支的if 

    

二、函数嵌套

1. 函数的嵌套调用

   def max(x,y):
       return x if x > y else y
   
   def max4(a,b,c,d):
       res1=max(a,b)
       res2=max(res1,c)
       res3=max(res2,d)
       return res3
   print(max4(1,2,3,4))

    

2. 函数的嵌套定义

   def f1():
       def f2():
           def f3():
               print('from f3')
           f3()
       f2()
   
   f1()

    

三、命名空间与作用域

1. 什么是命名空间

   #命名空间：存放名字的地方，三种命名空间，（之前遗留的问题x=1，1存放于内存中，那名字x存放在哪里呢？命名空间正是存放名字x与1绑定关系的地方）

    

2. 命名空间的加载顺序

   python test.py
   #1、python解释器先启动，因而首先加载的是：内置命名空间
   #2、执行test.py文件，然后以文件为基础，加载全局命名空间
   #3、在执行文件的过程中如果调用函数，则临时产生局部命名空间

    

3. 名字的查找顺序

   局部命名空间--->全局命名空间--->内置命名空间
   
   #需要注意的是：在全局无法查看局部的，在局部可以查看全局的，如下示例
   
   # max=1
   def f1():
       # max=2
       def f2():
           # max=3
           print(max)
       f2()
   f1()
   print(max) 

    

4. 作用域

   #1、作用域即范围
           - 全局范围（内置名称空间与全局名称空间属于该范围）：全局存活，全局有效
   　     - 局部范围（局部名称空间属于该范围）：临时存活，局部有效
   #2、作用域关系是在函数定义阶段就已经固定的，与函数的调用位置无关，如下
   x=1
   def f1():
       def f2():
           print(x)
       return f2
   x=100
   def f3(func):
       x=2
       func()
   x=10000
   f3(f1())
   
   #3、查看作用域：globals(),locals()
   
   
   LEGB 代表名字查找顺序: locals -> enclosing function -> globals -> __builtins__
   locals 是函数内的名字空间，包括局部变量和形参
   enclosing 外部嵌套函数的名字空间（闭包中常见）
   globals 全局变量，函数定义所在模块的名字空间
   builtins 内置模块的名字空间

    

5. global与nonlocal关键字

四、闭包函数

1. 什么是闭包

   #内部函数包含对外部作用域而非全局作用域的引用
   
   #提示：之前我们都是通过参数将外部的值传给函数，闭包提供了另外一种思路，包起来喽，包起呦，包起来哇
   
           def counter():
               n=0
               def incr():
                   nonlocal n
                   x=n
                   n+=1
                   return x
               return incr
   
           c=counter()
           print(c())
           print(c())
           print(c())
           print(c.__closure__[0].cell_contents) #查看闭包的元素

    

2. 闭包的意义与应用

   #闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域
   #应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）
       from urllib.request import urlopen
   
       def index(url):
           def get():
               return urlopen(url).read()
           return get
   
       baidu=index('http://www.baidu.com')
       print(baidu().decode('utf-8'))

    

五、装饰器

装饰器就是闭包函数的一种应用场景

1. 为何要用装饰器

   #开放封闭原则：对修改封闭，对扩展开放

    

2. 什么是装饰器

   装饰器他人的器具，本身可以是任意可调用对象，被装饰者也可以是任意可调用对象。
   强调装饰器的原则：1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式
   装饰器的目标：在遵循1和2的前提下，为被装饰对象添加上新功能

    

3. 装饰器的使用

   import time
   def timmer(func):
       def wrapper(*args,**kwargs):
           start_time=time.time()
           res=func(*args,**kwargs)
           stop_time=time.time()
           print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
           return res
       return wrapper
   
   @timmer
   def foo():
       time.sleep(3)
       print('from foo')
   foo()

   def auth(driver='file'):
       def auth2(func):
           def wrapper(*args,**kwargs):
               name=input("user: ")
               pwd=input("pwd: ")
   
               if driver == 'file':
                   if name == 'egon' and pwd == '123':
                       print('login successful')
                       res=func(*args,**kwargs)
                       return res
               elif driver == 'ldap':
                   print('ldap')
           return wrapper
       return auth2
   
   @auth(driver='file')
   def foo(name):
       print(name)
   
   foo('egon')

    

4. 装饰器的语法

   被装饰函数的正上方，单独一行
           @deco1
           @deco2
           @deco3
           def foo():
               pass
   
           foo=deco1(deco2(deco3(foo)))

    

5. 装饰器补充：wraps

   from functools import wraps
   
   def deco(func):
       @wraps(func) #加在最内层函数正上方
       def wrapper(*args,**kwargs):
           return func(*args,**kwargs)
       return wrapper
   
   @deco
   def index():
       '''哈哈哈哈'''
       print('from index')
   
   print(index.__doc__)

    

 

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