MyPython-->进阶篇-->匿名函数 装饰器

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显示地定义函数，直接传入匿名函数更方便

匿名函数 lambda x :x+x  实际就是

def s(x):
    return x+x 

关键字 lambda 表示匿名函数，冒号前面的x表示 函数的参数

匿名函数有一个限制，就是只能有一个表达式，不用写return ，返回值就是该 表达式的结果

匿名函数没有名字，不必担心函数名冲突

也可以赋值给变量  在调用，也可以返回一个匿名函数

装饰器

在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）

本质上decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以我们要定义一个能打印日志的decorator

def log(function):
    def war(*args,**kw):
        print('log 1234')
        return function(*args,**kw)
    return war
@log
def print_time():
    print('2016')

观察上面的log，因为他是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数，我们借助python的@的语法，把decorator置于函数的定义处 如上述代码

这样在运行print_time()时还会输出log的内容

把@log放到print_timen()函数的定义处，相当于执行了

print_time = log(print_time)

log调用方法

war()函数的定义是(*args,**kw) 因此war函数可以接受任意参数的调用。在war()函数内首先打印日志，再紧接着调用原始函数

函数也是对象，他有__name__等属性，但经过装饰器装饰后的函数他们的__name__已经从原来的print_time 变为war了

print(print_time.__name__)

需要把原始函数的__name__等属性复制到war函数中否者有些依赖函数前面的代码执行就会出错

不要编写 war.__name__ = func.__name__这样的代码，python内置的functools.warps就是干这件事的

import functools
def log3(func):
    @functools.wraps(func)
    def war(*args,**kw):
        print('ininini')
        return func(*args,**kw)
    return war

在定义war前加 @functools.wraps(func)即可

在面向对象（OOP）的设计模式中，decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现，而Python除了能支持OOP的decorator外，直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现，也可以用类实现。

decorator可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，但使用起来非常灵活和方便。

 

编写一个decorator，能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。

def log4(func):
    @functools.wraps(func)
    def war(*args,**kw):
        print('begin')
        result = func(*args,**kw)
        print('end')
        return result
    return war
@log4
def pc():
    print('cc')
pc()