Python闭包装饰器使用方法汇总

闭包内容:

匿名函数:能够完成简单的功能,传递这个函数的引用,只有功能

普通函数:能够完成复杂的功能,传递这个函数的引用,只有功能

闭包:能够完成较为复杂的功能,传递这个闭包中的函数以及数据,因此传递是功能+数据

对象:能够完成最复杂的功能,传递很多数据+很多功能,因此传递的是数据+功能

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对全局函数进行修改:在函数当中加global,在闭包中外边中的变量加nonlocal

闭包定义:有两个函数嵌套使用,里面的函数可以使用外面函数所传输的参数,最后可传递的是里面函数的结构与数据(个人理解)。

最后闭包可以在python中引申出装饰器 ———————————————————

def closure():

# 在函数内部再定义一个函数,

# 并且这个函数用到了外边函数的变量,那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包

def closure_in(x):

print('---------我是打不死的%s--------' %x)

return closure_in

x = closure()

x('小强')

print('*'*20)

# -----加餐---------

def closure_1(a,b,c):

def closure_on(x):

print('-----%s加餐-------' %b)

print(a*x + c)

return closure_on

demo = closure_1(2,'小强',3) #传closure_1函数

demo(4) #传clsure_on函数

#注:函数不加括号,调用的是函数本身【function】;函数加括号,调用的是函数的return结果。

装饰器内容:

代码要遵守‘开放封闭'原则;对已经写好的函数遵守封闭,对功能扩展遵守开放;

# 装饰器的作用:为了对原来的代码上进行扩展

def decoration(func):

def call_func():

print('-------正在装饰 -------' )

func()

return call_func

#@decoration #--->demo_new = decoration(demo)

def demo():

print('demo----')

demo_new = decoration(demo)

demo_new()

使用装饰器来测试一个函数的运行时:

import time

def set_func(func):

def call_func():

start_time = time.time()

func()

stop_func = time.time()

print(‘alltimes is %f' %(stop_func-start_fun))

return call_func

@set_func

def test1():

print(‘——-test1———')

test1()

#等价于:

@set_func==test1 = set_func(test1)

1. 没有参数,没有返回值的函数进行装饰:

def set_func(func):

def call_func():

print(‘———test2——-')

print(‘———-test3——')

func()

return call_func

@set_func

def test1():

print(‘——test1——- ')

2. 对有参数无返回值的函数进行装饰:

def set_func(func):

def call_func(a): #变

print(‘———test2——-')

print(‘———-test3——')

func(a) #变

return call_func

@set_func

def test1(num):

print(‘——test1——- %d ' %num)

test1(100) —->call_func(100)

test1(200)——>call_func(200)

复现装饰器原理:

————————————————————————-

只要遇到@函数 装饰器(这句话),在程序中就已经执行了!!

3. 不定长参数的函数装饰:

def set_func(func):

def call_func(*args,**kwargs): #变

print(‘———test2——-')

print(‘———-test3——')

func(*args,**kwargs) #(拆包)将元祖拆开,每个进行传输;

#func(args,kwargs)—>不行,相当于传递了两个参数:一个元祖,一个字典。

return call_func

@set_func

def test1(num,*args,**kwargs):

print(‘——test1——- %d ' %num)

print(‘——test1——- ' , args)

print(‘——test1——- ' ,kwargs )

test1(100)

test1(100,200)

test1(100,200,300,mm=100)

注意:*args保存不定长参数,以元祖保存,**kwargs保存字典形式(mm=...)

4.对应的返回值参数进行装饰、通用装饰器:

#通用装饰器

def set_func(func):

print(“开始进行装饰———-”)

def call_func(*args,**kwargs): #变

print(‘———test2——-')

print(‘———-test3——')

return func(*args,**kwargs) #(拆包)将元祖拆开,每个进行传输;如果没有return ret返回none。

#func(args,kwargs)—>不行,相当于传递了两个参数:一个元祖,一个字典。

return call_func

@set_func

def test1(num,*args,**kwargs):

print(‘——test1——- %d ' %num)

print(‘——test1——- ' , args)

print(‘——test1——- ' ,kwargs )

return ‘ok' #—-返回给上面的func(),然后return func—ret

ret = test1(100)

5. 多个装饰器对同一个函数进行装饰:

def add_qx(func):

print(“——开始进行装饰权限1———-”)

def call_func(*args,**kwargs): #变

print(‘这是权限验证1')

return func(*args,**kwargs)

return call_func

def add_xx(func):

print(“——开始进行装饰xx功能———-”)

def call_func(*args,**kwargs): #变

print(‘这是xx权限验证')

return func(*args,**kwargs)

return call_func

@add_qx

@add_xx

def test1():

print(‘——test1——-')

test1()

首先执行第一个,但是第一个装饰器下面不是函数(装饰器原则:下面必须是函数,否则不执行),所以第一个函数先等待,等第二个装饰器执行后形成函数在交给第一个装饰器;所以运行结果是:

开始进行装饰xx的功能,

开始进行装饰权限1,

这是权限验证1,

这是xx权限验证,

——-test1——-,

——————装饰器练习—————- 输出格式:<td><h1>haha</h1></td>

def set_func_1(func):

def call_func():

return ‘<h1>' + func() + '</h1>'

return call_func

def set_func_2(func):

def call_func():

return ‘<td>' + func() + '</td>'

return call_func

@set_func_1()

@set_func_2()

def get_str():

return ‘haha'

print(get_str())

最后执行的效果: <h1><td>haha</td></h1>

6. 用类对函数进行装饰(了解):

class Test(object):

def __init__(self,func):

self.func = fun

def __call__(self):

print(‘这里是装饰器的功能。。。。')

return self.func()

@Test

def get_str():

return ‘haha'

print(get_str())

以上是 Python闭包装饰器使用方法汇总 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/350654.html

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