摘要:这里面调用的时候就产生了一个闭包并且该闭包持有自由变量,因此这也意味着,当函数的生命周期结束之后,这个变量依然存在,因为它被闭包引用了,所以不会被回收。
在熟悉了Python中常用的一些内置函数, 那接下来我们定义一个自己的函数吧
def add(x, y): return x + y函数
def functonname(parameters): ... return result
def nop(): pass
实际上 pass 是用来作为占位符的. 比如现在还没想好怎么写函数的代码, 就可以先放一个pass, 让其他代码可以运行起来.
def pow(x, y): result = 1 for i in range(0, y): result = result * x return result print(pow) #
函数也是内存中的一块区域, 函数名指向这块区域.
fn = pow print(fn) #参数print(fn(2, 10)) #1024
必选参数
默认参数
可变参数
关键字参数
命名关键字参数
必选参数def pow(x, y): result = 1 for i in range(0, y): result = result * x return result t = pow(2, 3) print(t) # 8
上面函数中, 需要两个参数分别是 x, y. 这两个参数都是必选参数, 缺一不可.
pow函数中 x 为底数, y 为指数, 现在我想让指数默认为 2
def pow(x, y = 2): result = 1 for i in range(0, y): result = result * x return result t = pow(2) print(t) # 4
设, 我要求多个数的和. 具体有多个参数, 我也不知道
可变参数def sum_1(numbers): s = 0 for x in numbers: s += x return s def sum_2(*numbers): s = 0 for x in numbers: s += x return s arr = [1, 2, 4] print(sum_1(arr)) print(sum_2(1, 2, 4)) print(sum_2(*arr))关键字参数
可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict
def person(name, age, **kw) : # ** => dict print("kw tyep is", type(kw)) if "city" in kw : print("city :", kw["city"]) if "job" in kw: print("job :", kw.get("job")) print("name:", name, ", age:", age, ", other:", kw) person("Jion", 18, city = "Beijing") person(name = "Tom", city = "Beijing", age = 17) extra = {"city": "Beijing", "job": "Engineer"} person("Jion", 18, **extra)命名关键字参数
如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收city和job作为关键字参数
def person(name, age, *, city, job): print(name, age, city, job)
命名关键字参数需要一个特殊分隔符 * ,* 后面的参数被视为命名关键字参数。
>>> person("Jack", 24, city="Beijing", job="Engineer") Jack 24 Beijing Engineer
如果函数定义中已经有了一个可变参数,后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符 * 了.
def person(name, age, *, city = "Beijing", job): # 要限制关键字参数的名字, 就要用到 "命名关键字参数" # * 后的参数, 被视为"命名关键字参数" print(name, age, city, job) person("Jack", 24, job = "Engineer") x = {"city":"Shanghai", "job":"Engineer"} person("Jack", 23, **x) person("Jack", 23, city = "Beijing", job = "Engineer") def person(name, age, *args, city, job): print(name, age, args, city, job) x = {"A":1, "B":2, "C":3} # 当实参为 *x 时, 会将实参中的key以tuple(元组)的形式, 传递到方法内 # person("Jack", 23, *x, city = "Beijing", job = "Engineer") # Jack 23 ("A", "B", "C") Beijing Engineer # 当实参为 x 时, 会将实参的整体内容做为tuple(元组)的一个元素, 传递到方法内 person("Jack", 23, x, city = "Beijing", job = "Engineer") # Jack 23 ({"A": 1, "B": 2, "C": 3},) Beijing Engineer返回值 返回常用类型
def abs(x): if(x >= 0): return x else: retrun -x print(abs(-1)) #1
return 类似出栈操作, return之后的语句则不被执行返回多个值
def show(x, y, z): return x * y * z, x + y + z x = show(2, 3, 4) print(x[0], x[1]) #24 9 print(x) #(24, 9)
当函数返回多个值时, 实际上是把多个需要返回的值, 封装成一个tuple返回函数
刚刚说过, 函数也是一个Object, 所以也可以作为返回值进行返回
def trim(s): if (s == ""): return "" if (ord(s[:1]) == 32): return trim(s[1:]) elif (ord(s[-1:]) == 32): return trim(s[:-1]) else: return s
这是一个去除字符串前后空格的函数, 首先检测字符串的第一位是不是空格, 如果是去掉第一位, 再次检查新字符串的第一位 直至不是后, 检查字符串的最后一位, 如果是, 则去掉最后一位, 再次检测新字符串的最后一位.直到最后一位,不再是空格.
def make_adder(addend): def adder(augend): return augend + addend return adder p = make_adder(23) q = make_adder(44) print(p(100)) #123 print(q(100)) #144
闭包: 可以形象的把它理解为一个封闭的包裹,这个包裹就是一个函数,当然还有函数内部对应的逻辑,包裹里面的东西就是自由变量,自由变量可以在随着包裹到处游荡。当然还得有个前提,这个包裹是被创建出来的。
在通过Python的语言介绍一下,一个闭包就是你调用了一个函数A,这个函数A返回了一个函数B给你。这个返回的函数B就叫做闭包。你在调用函数A的时候传递的参数就是自由变量。
def func(name): def inner_func(age): print "name:", name, "age:", age return inner_func bb = func("the5fire") bb(26) # >>> name: the5fire age: 26
这里面调用func的时候就产生了一个闭包——inner_func,并且该闭包持有自由变量——name,因此这也意味着,当函数func的生命周期结束之后,name这个变量依然存在,因为它被闭包引用了,所以不会被回收。
def hellocounter (name): count = 0 def counter(): # 如果不加 nonlocal 会报错 # UnboundLocalError: local variable "count" referenced before assignment nonlocal count count += 1 print ("Hello {0}, {1} access!".format(name, count)) return counter hello = hellocounter("ysisl") hello() hello() hello()
在闭包函数内, 可以直接访问父函数作用域下的变量, 但不可以修改.
python3里面,引入了一个关键字:nonlocal,这个关键字是干什么的? 就是告诉python程序, 我的这个count变量是再外部定义的, 你去外面找吧. 然后python就去外层函数找, 然后就找到了count = 0 这个定义和赋值, 程序就能正常执行了.
装饰器: 是对闭包的一种实际运用的场景.
def makebold(fn): def wrapped(): return "" + fn() + "" return wrapped def makeitalic(fn): def wrapped(): return "" + fn() + "" return wrapped @makebold @makeitalic def hello(): return "hello world" print hello() # hello world
相当于 makebold(makeitalic(hello()))
import time def timecost(func): def wrapper(*args, **kw): def fn(*args, **kw): start = int(time.time()) print("Call {0}() Before [{1}]".format(func.__name__, time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(time.time()))))) func(*args, **kw) print("Call {0}() After [{1}]".format(func.__name__, time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(time.time()))))) end = int(time.time()) print("Run Cost Time {0}s".format(end - start)) return fn(*args, **kw) return wrapper @timecost def now_datetime(format): now = int(time.time()) print(time.strftime(format, time.localtime(now))) now_datetime("%H:%M:%S") # Call now_datetime() Before [2018-01-15 00:24:17] # 00:24:17 # Call now_datetime() After [2018-01-15 00:24:17] # Run Cost Time 0s # 在方法前后加入自己想要的内容, 哈哈, 这就是传说中的AOP吗?
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