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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@logdef 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 functoolsdef 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@log4def pc(): print(‘cc‘)pc()
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