本篇博客为你带来 python 函数相关知识点的回顾。
函数是 python 语言中一个非常重要的概念，并且是头等对象，可以把函数分配给变量，也可以将其作为参数传递给其它函数，当然作为其它函数的返回值也是可以的。
函数就是对象
函数是对象，所以可以将其赋值给一个变量
def func():
print("hello 橡皮擦")
my_var = func # 注意没有括号
my_var() # 调用
函数是对象，所以可以出现在其它数据结构中，例如列表
函数可以作为列表的项。
def func():
print("hello 橡皮擦")
my_list = [func, 1, 2, 3] # 列表第一项是函数
print(my_list)
my_list[0]() # 列表第一项可以调用
函数是对象，所以可以作为其它函数的参数
def func():
print("hello 橡皮擦")
def func1(func):
func() # 调用参数
func1(func) # 函数作为参数
可以接受其它函数作为参数的函数，称为高阶函数，这与我们之前学习的函数式编程又产生了关联。
函数是对象，所以可以作为其它函数的返回值
函数作为返回值，又衍生出来一个概念，函数的嵌套（内部函数）。
def func():
def inner_func():
print("内部函数")
return inner_func
print(func()) # 输出 <function func.<locals>.inner_func at 0x00000000028581E0>
func()() # 输出内部函数
如果函数作为返回值，那调用外层函数只能得到一个函数对象，因此会出现 func()() 这样奇怪的写法。
函数的嵌套还衍生一个概念，叫做 词法闭包，一般叫做 闭包，其核心内容是内部函数可以访问父函数中的参数。
def func():
f_name = "橡皮擦"
def inner_func():
print("内部函数")
print(f_name)
return inner_func
inner = func()
inner() # 输出内部函数与橡皮擦
python 中小小的装饰器
学习装饰器的前提是掌握 函数是头等对象。
装饰器是用来 包装 函数的，它可以在不修改原函数的前提下，在被包装函数的前后增加代码。
最简单的包装如下，给一个函数增加运行时间。
def func():
for i in range(100000):
pass
def time_decorator(func):
import time
start_time = time.perf_counter()
func()
print(f"{func.__name__} 运行时间为：", time.perf_counter() - start_time)
# 装饰 func 函数
time_decorator(func)
上述代码中 time_decorator 就是一个装饰器，func 函数作为参数传递给它，从而实现代码运行时间的获取。
使用 @函数名 可以更加方便的调用装饰器。
def time_decorator(func):
import time
start_time = time.perf_counter()
func()
print(f"{func.__name__} 运行时间为：", time.perf_counter() - start_time)
@time_decorator
def func():
for i in range(100000):
pass
使用 @ 语言，会立即装饰该函数，如果你想要调用 func() ，此时会出现如下错误：
Traceback (most recent call last):
File "E:/xxxx/18.py", line 13, in <module>
func()
TypeError: 'NoneType' object is not callable
如果希望原函数还可以访问，需要在装饰器函数中嵌套内部函数，并将其返回。
def time_decorator(func):
import time
# 嵌套函数
def wrapper():
start_time = time.perf_counter()
func()
print(f"{func.__name__} 运行时间为：", time.perf_counter() - start_time)
# 返回内部函数
return wrapper
@time_decorator
def func():
for i in range(100000):
pass
func()
一个函数可以被多个装饰器装饰，效果从下到上运行
从下到上理解为接近函数的装饰器先运行。
# 加粗标签装饰器
def b(func):
def wrapper():
return f'<b>{func()}</b>'
return wrapper
# 段落标签装饰器
def p(func):
def wrapper():
return f'<p>{func()}</p>'
return wrapper
@p
@b
def my_func():
return "橡皮擦"
print(my_func())
装饰器由于词法闭包，会隐藏原函数的名称、文档字符串、参数列表
为了解决该问题，需要导入 functools 模块中的 wraps 函数，先测试一下被装饰器修饰之后的函数相关信息。
def title(func):
def wrapper():
"""装饰器"""
return func().title()
return wrapper
@title
def say():
return "hello world"
h = say()
print(h) # 被装饰之后，单词首字母大写。
print(say.__name__) # 输出其函数名
print(say.__doc__) # 文档字符串
对应的输出内容如下：
Hello World
wrapper
装饰器
可以发现 say 函数的函数名与文档字符串都已经被修改，如果不希望上述现象产生，使用 functools 模块的 wraps 函数即可。
from functools import wraps
def title(func):
@wraps(func) # 复制信息到装饰器
def wrapper():
"""装饰器"""
return func().title()
return wrapper
@title
def say():
"""say 函数文档字符串"""
return "hello world"
h = say()
print(h) # 被装饰之后，单词首字母大写。
print(say.__name__) # 输出其函数名
print(say.__doc__) # 文档字符串
对应输出修改为下述内容：
Hello World
say
say 函数文档字符串
装饰器中的参数
在编写装饰器的时候，经常碰到被装饰的函数具有参数情况，实操过程中使用 python 变长参数 * 和 ** 特性，即可解决该问题。
如果函数只有一个参数，直接在 wrapper 声明即可
def title(func):
@wraps(func) # 复制信息到装饰器
def wrapper(name):
"""装饰器"""
return func(name).title()
return wrapper
@title
def say(name):
"""say 函数文档字符串"""
return name + "hello"
h = say("橡皮擦")
print(h)
*多个参数就比较繁琐了，所以位置参数直接使用 *args，关键字参数使用 *kwargs
from functools import wraps
def title(func):
@wraps(func) # 复制信息到装饰器
def wrapper(*args):
"""装饰器"""
return func(*args).title()
return wrapper
@title
def say(name, age):
"""say 函数文档字符串"""
return name + " hello " + " age " + str(age)
h = say("橡皮擦",18)
print(h)
下述代码为关键字参数测试代码：
from functools import wraps
def title(func):
@wraps(func) # 复制信息到装饰器
def wrapper(*args,**kwargs):
"""装饰器"""
return func(*args,**kwargs).title()
return wrapper
@title
def say(name):
"""say 函数文档字符串"""
return name + " hello "
h = say(name="橡皮擦")
print(h)
总结一下：
-
*args：用来收集额外的位置参数，组成元组； -
**kwargs：用来收集关键字参数，组成字典。
其中 args 和 kwargs 非固定名称，你可以根据需要进行设置，不过行业里面其它程序员都遵守该规范。
写在后面
以上内容就是本文的全部内容，希望对学习路上的你有所帮助~
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