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函数的特殊使用方式
5.4 函数的特殊使用方式
5.4.1 匿名函数
所谓匿名函数，即不再使用def语句这样标准形式定义的函数。Python中可以使用lambda关键字来创建匿名函数。用lambda创建的匿名函数的函数体比def定义的函数体要简单。语法如下：
lambda [参数1[,参数2],....参数n]]:表达式
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lam_sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2 |
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print(lam_sum(10, 20)) |
30
上述代码中，第一行定义了一个lambda函数，执行两个数的和运算，并且把该lambda函数命名为lam_sum。然后通过lam_sum()函数实现求和的功能。 Lambda创建的匿名函数中只能封装有限的逻辑进去。 lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。 实际上，一般在使用匿名函数时是不会再为创建的匿名函数命名的。因为这样失去了匿名函数的简便性。在有些场景是需要传入函数，需要的逻辑并不是很复杂。但是又不想再创建一个，这个时候就可以直接使用匿名函数了。如下：
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print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5]))) |
[1, 4, 9, 16, 25]
5.4.2 递归调用
在Python定义函数时，函数体中可以调用其他函数，甚至可以调用自己。这种自己调用自己的方式叫做递归调用。下面是一个递归式函数定义：
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def recursion(): |
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return recursion() |
显然，对于上面定义的函数，如果你运行它，你将发现运行一段时间后，这个程序崩溃了(引发异常)。 从理论上说，这个程序将不断运行下去，但每次调用函数时，都将消耗一些内存。因此函数调用次数达到一定的程度(且之前的函数调用未返回)后，将耗尽所有的内存空间，导致程序终止并显示错误消息“超过最大递归深度(maximum recursion depth exceeded，默认最大为1000次)”。 可以通过以下代码修改最大递归深度：
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import sys |
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sys.setrecursionlimit(99999) |
这个函数中的递归称为无穷递归(就像以 while True 打头且不包含 break 和 return 语句的循环被称为无限循环一样)，因为它从理论上说永远不会结束。你想要的是能对你有所帮助的递归函数，这样的递归函数通常包含下面两部分。 基线条件：满足这种条件时函数将直接返回一个值。 递归条件：包含一个或多个调用，这些调用旨在解决问题的一部分。 这里的关键是，通过将问题分解为较小的部分，可避免递归没完没了，因为问题终将被分解成基线条件可以解决的最小问题。 那么如何让函数调用自身呢？这没有看起来那么难懂。前面说过，每次调用函数时，都将为此创建一个新的命名空间。这意味着函数调用自身时，是两个不同的函数［更准确地说，是不同版本(即命名空间不同)的同一个函数］在交流。你可将此视为两个属于相同物种的动物在彼此交流。 递归示例1：通过递归的方式求一个数的阶乘
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def factorial(p_int=0): |
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if p_int == 0: # 基线条件 |
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return 1 |
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else: # 递归条件 |
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return p_int * factorial(p_int - 1) |
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print(factorial(10)) |
3628800
递归示例2：通过递归的方式求幂
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def power(x, n): |
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return 1 if n == 0 else x * power(x, n - 1) |
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print(power(2, 10)) |
1024
递归示例3：通过递归的方式解决汉诺塔问题
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def move(n, a='A', b='B', c='C'): |
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if n == 1: |
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print('移动', a, '-->', c) |
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else: |
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move(n - 1, a, c, b) |
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move(1, a, b, c) |
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move(n - 1, b, a, c) |
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move(4) |
移动 A --> B 移动 A --> C 移动 B --> C 移动 A --> B 移动 C --> A 移动 C --> B 移动 A --> B 移动 A --> C 移动 B --> C 移动 B --> A 移动 C --> A 移动 B --> C 移动 A --> B 移动 A --> C 移动 B --> C
在某些特殊的问题中，如果通过普通的循环方式虽然也可以实现，但在使用了递归的方式后代码更加简单。逻辑也更加清楚。 理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。 使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多会导致栈溢出。
5.4.3 偏函数
参考：偏函数 介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。 int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换： >>> int('12345')
12345
但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换： >>> int('12345', base=8)
5349
>>> int('12345', 16)
74565
假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去：
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def int2(x, base=2): |
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return int(x, base) |
这样，我们转换二进制就非常方便了：
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2： >>> import functools >>> int2 = functools.partial(int, base=2) >>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85
所以，简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。 注意到上面的新的int2函数，仅仅是把base参数重新设定默认值为2，但也可以在函数调用时传入其他值： >>> int2('1000000', base=10)
1000000
最后，创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数，当传入： >>> int2 = functools.partial(int, base=2) 实际上固定了int()函数的关键字参数base，也就是：
>>> int2('10010') 相当于： >>> kw = { 'base': 2 } >>> int('10010', **kw) 当传入： >>> max2 = functools.partial(max, 10) 实际上会把10作为args的一部分自动加到左边，也就是： >>> max2(5, 6, 7) 相当于： >>> args = (10, 5, 6, 7) >>> max(args)
10
当函数的参数个数太多，需要简化时，使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。
5.4.4 闭包
闭包就是一种函数的嵌套，首先定义了一个函数，称之为外部函数。在这个外部函数体中又定义了一个内部函数，并且这个内部函数体中使用到了外部函数的变量。外部函数最后return了内部函数。那么这个外部函数以及内部函数就构成了一个特殊的对象，称之为闭包。 闭包避免了使用全局变量，使得局部变量在函数外被访问成为可能，相比较面向对象，不用继承那么多的额外方法，闭包占用了更少的空间。 闭包示例
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a = 1 |
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def out_fun(b): |
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c = 3 |
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def in_fun(d): |
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print(a + b + c + d) |
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return in_fun |
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infun = out_fun(2) |
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infun(4) |
10
可以看到，在内部函数in_fun中访问到了全局变量a、外部函数out_fun的局部变量c以及参数b。
5.4.4.2 装饰器
装饰器(decorator)的本质：函数闭包(function closure)的语法糖(Syntactic sugar)。通过给函数装饰，可以加强函数的功能或者增加原本函数没有的功能。 装饰器在第一次调用被装饰函数时进行增强，并且只增强一次。 让我们先从一个简单的函数开始吧。假设现在有一个函数，用来计算从1到100累加之和，并输出结果。为了避免计算太快，我们在使用循环累加时设置等待0.01秒，函数定义如下：
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def mysum1(): |
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from time import sleep |
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total = 0 |
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for _ in range(101): |
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sleep(0.01) |
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total += _ |
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print(total) |
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mysum1() |
5050
此时，如果我们想要知道调用这个函数执行一共花了多少时间，我们可以在执行前后获取时间再经过计算得到，也可以通过改造函数，在函数内部函数体前后获取时间计算得到。但是这两种方法都比较麻烦，尤其是第二种方法，需要侵入式修改函数代码。 这个时候就可以通过为函数添加装饰器来实现了。下面是创建装饰器的一般方法： 装饰器的简单定义
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def decorator1(func): |
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def inner(): |
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print('在这里执行被装饰函数执行前的增强操作') |
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func() # 执行被装饰的函数 |
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print('在这里执行被装饰函数执行前的增强操作') |
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return inner |
从上面可以看出，装饰器也是一个函数。只不过装饰器接收的参数是被装饰的函数。然后再装饰器内部定义一个函数，该内部函数体中执行要增强的操作代码以及执行被装饰的函数。最后再return该内部函数。 接下来是用装饰器来对某个函数进行装饰。我们以上面定义的mysum1函数来进行装饰： 装饰器的使用
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def mysum1(): |
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from time import sleep |
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total = 0 |
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for _ in range(101): |
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sleep(0.01) |
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total += _ |
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print(total) |
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mysum1() |
在这里执行被装饰函数执行前的增强操作 5050 在这里执行被装饰函数执行前的增强操作
由上面可以看出，如果要装饰某个函数，只需要在定义这个函数时，在def语句的上一行添加@装饰器函数即可。 对于装饰器装饰一个函数：
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def myfun(): |
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print("hello") |
上面的代码等价于：
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def myfun(): |
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print("hello") |
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myfun = decorator(myfun) |
当一个装饰器装饰函数时，函数的功能增强了，因为在调用这个函数时，实际上调用的是在定义装饰器函数时，其内部函数。而此时内部函数是由增强功能命令和原被装饰函数组成。 创建一个统计函数运行时长的装饰器
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import time |
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def decorator1(func): |
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def inner(): |
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begin = time.time() |
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func() # 执行被装饰的函数 |
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end = time.time() |
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print(f"函数`{func.__name__}`运行的总时间为：{end - begin:.3} 秒") |
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return inner |
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def mysum1(): |
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from time import sleep |
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total = 0 |
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for _ in range(101): |
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sleep(0.01) |
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total += _ |
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print(total) |
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mysum1() |
5050 函数
mysum1运行的总时间为：1.59 秒
5.4.4.2.2 被装饰函数接收参数
在上面的例子中，通过装饰器函数decorator装饰的函数是不能有输入参数的，在实际使用中并不是很方便。 通过对装饰器进行改造可以避免这种情况，从而使装饰器函数有更广泛的用途。 装饰器定义：让被装饰函数接收参数
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import time |
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def decorator2(func): |
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def inner(*args, **kwargs): |
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begin = time.time() |
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func(*args, **kwargs) # 执行被装饰的函数 |
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end = time.time() |
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print(f"函数`{func.__name__}`运行的总时间为：{end - begin:.3}") |
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return inner |
需要改造的地方： 1、为装饰器函数decorator的内部函数inner在定义时增加收集位置形参和收集关键字形参 2、在装饰器函数decorator的内部函数inner函数体中，执行被装饰器装饰的函数func时，通过参数解包的方式传入参数。 装饰带有参数的函数：
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def mysum2(a, b): |
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from time import sleep |
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total = a |
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for _ in range(total + 1, b + 1): |
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sleep(0.01) |
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total += _ |
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print(total) |
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mysum2(1, 100) |
5050 函数
mysum1运行的总时间为：1.56
5.4.4.2.3 装饰器函数接收参数
通过上面对装饰器进行改造，可以使的被装饰的函数可以输入参数。上面的装饰器函数decorator2可以计算被装饰的函数执行时间，但是只能获取到执行一次的时间。如果想要通过参数获取执行任一次的时间，则需要使得装饰器可以接收参数。 装饰器定义：装饰器接收参数
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import time |
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def decorator3(n): |
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def inner(func): |
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def wrapper(*args, **kwargs): |
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begin = time.time() |
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for _ in range(iteration): |
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func(*args, **kwargs) |
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end = time.time() |
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print(f"函数`{func.__name__}`运行的总时间为：{end - begin:.3}") |
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return wrapper |
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return inner |
需要改造的地方： 1、装饰器函数此时并不是通过参数来传入被装饰的函数，而是定义装饰器自己的参数，演示时使用的是一个位置参数n，在后续如果遇到比较复杂的情况下也可以使用关键字形参、*args、**kwargs等收集参数。 2、内部函数inner用来收集被装饰的函数。 3、内部函数inner的内部函数wrapper用来收集被装饰的函数的参数。并编写需要增强的命令。最终要执行被装饰的函数其实就是执行这个wrapper函数。 装饰器接收参数：
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import time |
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def decorator3(n): |
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def inner(func): |
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def wrapper(*args, **kwargs): |
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begin = time.time() |
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for _ in range(n): |
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func(*args, **kwargs) |
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end = time.time() |
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print(f"函数`{func.__name__}`运行的总时间为：{end - begin:.3}") |
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return wrapper |
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return inner |
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def mysum3(a, b): |
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from time import sleep |
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total = a |
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for _ in range(total + 1, b + 1): |
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sleep(0.01) |
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total += _ |
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print(total) |
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mysum3(1, 10) |
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# 等价于：mysum3 = decorator3(10)(mysum3) |
55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 函数
mysum3运行的总时间为：1.41
5.4.4.2.4 装饰器的返回值
如果你了解了上一节的内容，很容易想到只要在wrapper函数中return就是被装饰函数的返回值。 装饰器定义：接收被装饰函数的返回值
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import time |
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def decorator3(n): |
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def inner(func): |
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def wrapper(*args, **kwargs): |
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begin = time.time() |
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for _ in range(n): |
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func(*args, **kwargs) |
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end = time.time() |
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print(f"函数`{func.__name__}`运行的总时间为：{end - begin:.3}") |
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return end - begin |
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return wrapper |
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return inner |
1、在上面的代码中，return end – begin就是被装饰器的返回值。可以通过变量进行接收。
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def mysum3(a, b): |
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from time import sleep |
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total = a |
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for _ in range(total + 1, b + 1): |
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sleep(0.01) |
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total += _ |
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print(total) |
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total_time = mysum3(1, 10) |
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print(total_time) |
函数
mysum3运行的总时间为：1.42 1.4218323230743408
5.4.4.2.5 多个装饰器装饰同一个函数
对于某个函数，可以使用多个装饰器对其进行装饰，写法如下：
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def 被装饰函数(): |
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pass |
对于被多个装饰器装饰的函数，其装饰顺序为由最近到远，即decorator2会先装饰，然后是decorator1。
出处：https://www.cnblogs.com/sibide/p/17018461.html
