Python基础-函数
- 偏函数
- 高阶函数
- 返回函数
- 匿名函数
- 闭包
1 偏函数
- 为原来没有默认值的函数，创建带常用值的偏函数
- 通过 functools 模块的 partial 函数
import functools
newFunc = functools.partial(函数名, 特定参数 = 偏爱值)
原函数：
def test(a, b, c, d=1):
print(a + b + c + d)
创建偏函数：
newFunc = functools.partial(test, c=5)
调用偏函数
newFunc(1, 2)
偏函数就是创建不同默认值的函数，当然自己也可以手写一个，如：
def test2(a, b, c=2, d=1):
test(a, b, 2,)
- 使用场景
- 封装系统原有函数：
numStr = "100010"
result = int(numStr, base=2)
print(result)
# 将上述 int 函数封装成默认以2进制为 base 的扩展函数
import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
print(int2(numStr))
2 高阶函数
- 函数a内的参数接收的是另一个函数b，则函数a称为高阶函数
形参接收的是一个函数的函数
def caculate(num1, num2, caculateFunc):
result = caculateFunc(num1, num2)
print(result)
def sum(a, b):
return a + b
def minus(a, b):
return a - b
caculate(3, 1, minus)
3 返回函数
- 函数返回值是一个函数
def getFunc(flag):
def sum(a, b, c):
return a + b + c
def minus(a, b, c):
return a - b - c
# 根据不同的flag值, 来返回不同的操作函数
if flag == "+":
return sum
elif flag == "-":
return minus
result = getFunc("-")
print(result, type(result))
res = result(1, 3, 5)
print(res)
4 匿名函数
-
也称为 lambda 函数
-
语法：
lambda 参数1, 参数2 : 表达式多个参数通过逗号隔开限制： 1. 只能写一个表达式，不能直接 return 2. 表达式的结果就是返回值 3. 只适用于一些简单的操作处理 -
常用于高阶函数中，将匿名函数传入形参中
lst = [{"name": "kk", "age": 1}, {"name": "kk2", "age": 2}, {"name": "kk3", "age": 3}]
# 普通用法，定义一个函数
# def getKey(x):
# return x["age"]
# result = sorted(lst, key=getKey)
# 使用匿名函数，这样可以 减少行数 及 函数更加模块化
result = sorted(l, key=lambda x: x["age"])
print(result)
5 闭包
5.1 概念
条件
- 在函数嵌套的前提下
- 内层函数引用了外层函数的变(包括参数)
- 外层函数又把内层函数当做返回值进行返回
这种内层函数+所引用的外层变量，称为闭包
5.2 常见格式
def test(x):
a = 10
def test2():
print(a)
print(x)
return test2
newFunc = test()
newFunc()
5.3 常用场景
- 与 OC 属性 block 的用法类似，将使用了外层变量的内层函数作为参数返回，再使用变量接收，在使用的时候直接使用调用变量函数，如：
def line_config(content, length):
def line():
print("-"*(length // 2) + content + "-"*(length // 2))
return line
line1 = line_config("闭包", 40)
line1()
line1()
line1()
line1()
5.4 注意事项
- 闭包中，如果要修改引用的外层变量
- 需要使用 nonlocal 变量声明，表示非局部的
- 否则会被当做是闭包内，新定义的变量
def test():
num = 10
def test2():
nonlocal num
num = 666
print(num)
print(num)
test2()
print(num)
return test2
result = test()
result() # 此时 result 是指 test2
>>>
# 带有 nonlocal 时，结果，外层变量被修改了
10
666
666
# 没有 nonlocal 时，结果，外层变量没有被修改
10
666
10
- 当闭包内，引用了一个，后期会发生变化的变量时，需注意
- 函数什么时候才会确定内部变量标识对应的值
- 当函数被调用的时候, 才会真正的确定, 对应的值, 之前, 都是以普通的变量标识名称而存在
情况1
def test():
a = 1
def test2():
print(a)
a = 2
return test2
newFunc = test()
newFunc() # 结果是 2
情况2.1
def test():
funcs = []
for i in range(1, 4):
def test2():
print(i)
funcs.append(test2)
return funcs
newFuncs = test()
print(newFuncs)
newFuncs[0]()
newFuncs[1]()
newFuncs[2]()
结果是 >>>
3
3
3
情况2.2
def test():
funcs = []
for i in range(1, 4):
def test2(num):
def inner():
print(num)
return inner
funcs.append(test2(i))
return funcs
newFuncs = test()
print(newFuncs)
newFuncs[0]()
newFuncs[1]()
newFuncs[2]()
结果是 >>>
1
2
3
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