什么是高阶函数？
-- 把函数名当做参数传给另外一个函数，在另外一个函数中通过参数调用执行
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'beimenchuixue'
__blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/'
def func_x(x):
return x * 2
def func_y(y):
return y * 3
def func_z(x, y):
# 等价于 return func_x(5) + func_y(3)
return x(5) + y(3)
if __name__ == '__main__':
# 把函数当做参数，本质上是把函数的内存地址当做参数传递过去，
result = func_z(func_x, func_y)
print(result)
什么是装饰器？
-- 在不改变源代码的基础上扩展新需求，装饰器本身也是函数，应用高阶函数实现
-- 把被装饰的函数内存地址当参数传入装饰器函数体，通过参数调用被装饰的函数
装饰器原则：
-- 不改变源代码 - 因为函数可能在其他地方各种调用，一改动全身
-- 不改变原函数调用顺序 - 源代码有自己的逻辑处理
-- 装饰器又叫做语法糖
装饰器逻辑上格式？
- 高阶函数+嵌套函数
需求：
给某个函数增加一个计算运行时间功能
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'beimenchuixue'
__blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/'
import time
def total_time(func): # func = hell_word
def wrapper(): # 等价于hell_word()
start_time =time.time()
func()
end_time = time.time()
print(end_time - start_time) # 打印统计时间
return wrapper
# 通过装饰器给hell_word函数装上了统计时间的功能，功能逻辑在装饰器中实现
@total_time
def hell_word():
time.sleep(0.5)
print('hello word')
if __name__ == '__main__':
hell_word()
相当于下面的函数逻辑
#!/usr/bin/python3 __author__ = 'beimenchuixue' __blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/' import time
# 装饰器函数 def total_time(func): def wrapper(): start_time =time.time() func() end_time = time.time() print(end_time - start_time) return wrapper
def hell_word(): time.sleep(0.5) print('hello word') if __name__ == '__main__': # 把函数当做参数传入装饰器函数，然后装饰器函数返回包裹函数wrapper地址，执行装饰器函数本质上执行包裹函数wrapper中逻辑 total_time(hell_word)()
假如传入的函数中有参数如何？
-- 需要在wrapper和func中加入收集参数（*args）或收集字典参数（**kwargs），
-- warps和func可自定义名字，默认如此命名
如果原函数有个返回值，该如何？
-- 如果到func结束 直接在func()前面加return
-- 到func未结束，可以func()结果赋值给一个变量，res = func（*args，**kwargs）到新增逻辑结束后加上 return res
需求：
计算出斐波那契数列中第n个数的值？
求一个共有10个台阶的楼梯，从下走到上面，一次只能迈出1~3个台阶，并且不能后退，有多少中方法？
要求：
通过装饰器实现剪枝函数
如何逻辑整理这个需求？
斐波那契数列（黄金分割数列），从数列的第3项开始，每一项都等于前两项之和
每次迈出都是 1~3 个台阶，剩下就是 7~9 个台阶
如果迈出1个台阶，需要求出后面9个台阶的走法
如果迈出2个台阶，需要求出后面8个台阶的走法
如果迈出3个台阶，需要求出后面7个台阶的走法
此3种方式走法，通过递归方式实现，递归像树，每次递归都生成子节点函数
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'beimenchuixue'
__blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/'
def jian_zhi(func):
# 中间字典，判断已经是否求解过
median = {}
def wrapper(*args):
# 假如不在中间字典中，说明没有求解过，添加到字典中去，在的话，直接返回, 将不在递归下去，保证每次递归的唯一性
if args not in median:
median[args] = func(*args)
return median[args]
return wrapper
@jian_zhi
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return 1
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
@jian_zhi
def climb(n, steps):
count = 0
# 当最后台阶为0的时候，说明最后只是走了一次
if n == 0:
count = 1
# 当最后台阶不为0的时候，说明还需要走至少一次
elif n > 0:
# 对三种情况进行分别处理momo
for step in steps:
count += climb(n - step, steps)
# 返回每次递归的计数
return count
if __name__ == '__main__':
print(climb(10, (1, 2, 3)))
print(fibonacci(20))
需求：
实现在装饰器函数中，保留 被装饰函数 的元数据
那，什么是函数的元数据？
在函数对象中保存着一些函数的元数据，如：
f.__name__ 函数名
f.__doc__ 函数文档
f.__moudle__ 函数所属模块名
f.__dict__ 属性字典
f.__defaults__ 默认参数组
……
在使用装饰器后，在装饰器里访问以上属性时，我们看到的是装饰器函数的元数据
那，如何解决这个需求？
通过 functools中的wraps或update_wrapper方法实现，其中每个方法都可单独实现
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'beimenchuixue'
__blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/'
import time
from functools import (wraps, update_wrapper, WRAPPER_ASSIGNMENTS, WRAPPER_UPDATES)
def count_time(func):
"""
给目标函数加上计算运行时间统计
"""
# 这个装上器和update_wrapper一样，默认参数WRAPPER_ASSIGNMENTS, WRAPPER_UPDATES
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
# 定义result接收函数返回值，并且在装饰函数最后返回回去
resutl = func(*args, **kwargs)
print('运行时间：', time.time() - start_time)
return resutl
# 其中默认参数 WRAPPER_ASSIGNMENTS, WRAPPER_UPDATES
# update_wrapper(wrapper, func)
return wrapper
@count_time
def add(num=100):
"""
计算 0~num 累加值，默认num=100
"""
time.sleep(1)
return sum([x for x in range(num + 1)])
if __name__ == '__main__':
print('函数名：', add.__name__)
print('属性字典：', add.__dict__)
print('函数默认参数：', add.__defaults__)
print('函数所在模块：', add.__module__)
print('函数文档：', add.__doc__)
# 打印两个默认参数
# WRAPPER_ASSIGNMENTS ：__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__', '__annotations__
# WRAPPER_UPDATES：__dict__
print(WRAPPER_ASSIGNMENTS, WRAPPER_UPDATES)
result = add()
print(result)
需求：
实现一个装饰器，用它来检查被装饰函数的参数类型,装饰器可以通过函数，指明函数参数类型，进行函数调用的时候，传入参数，检测到不匹配时，抛出异常
那，如何解决这个需求？
-- 先要获取函数的签名，并且获得装饰器中参数，然后把函数签名和装饰器中参数对应绑定
-- 把调用函数时候传入的参数和函数签名进行绑定
-- 把实参和装饰器中定义的数据进行类型比较，不匹配抛出异常
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'beimenchuixue'
__blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/'
from inspect import signature
def check_type(*ty_args, **ty_kwargs):
def out_wrapper(func):
# 通过signature方法，获取函数形参：name, age, height
sig = signature(func)
# 获得装饰器传来的参数， 函数签名与之绑定，字典类型
bind_types = sig.bind_partial(*ty_args, **ty_kwargs).arguments
print(bind_types)
def wrapper(*args, **kwargs):
# 给执行函数中具体的实参进行和形参进行绑定，形成字典的形式
func_type = sig.bind(*args, **kwargs).arguments.items()
print(func_type)
# 循环形参和实参字典的items()形式
for name, obj in func_type:
if name in bind_types:
# 判断实参是否是指定类型数据
if not isinstance(obj, bind_types[name]):
raise TypeError('%s must be %s' % (name, bind_types[name]))
# 假如函数有返回值，通过此方法返回函数的返回值
res = func(*args, **kwargs)
return res
return wrapper
return out_wrapper
# 通过装饰器实现对函数参数进行类型检查
@check_type(str, int, float)
def func(name, age, height):
print(name, age, height)
if __name__ == '__main__':
# 正常数据
func('bei_men', 18, 1.75)
# 错误数据
func('bei_men', '18', 1.75)
案例：
为分析程序内哪些函数执行时间开销较大，我们需定义一个带timeout参数的装饰器
需求：
统计被装饰函数的运行时间
时间大于timeout时，将此次函数调用记录到log日志中
运行时可以修改timeout的值
如何解决这个问题？
- 定义一个装饰器，计算函数执行时间，并与timeout比较，当大于timeout时候，通过logging模块打印出日志信息
- 在包裹函数中添加一个函数，通过这个函数来修改timeout变量
- 在python3中用nonlocal来声明嵌套作用域中的变量引用，在python2中可以通过把timeout参数变成列表，通过列表索引来进行改值
#!/usr/bin/python3 __author__ = 'beimenchuixue' __blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/' import time import logging from random import randint def run_time(timeout): """ 定义检查函数运行时间，并打印对应函数运行时间超出设定时间日志，并支持更改timeout """ # python2 # timeout = [timeout] # 真正包裹函数 def out_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) used_time = time.time() - start_time # 对于超出timeout的函数进行日志打印 if used_time > timeout: msg = '%s: %s > %s' % (func.__name__, used_time, timeout) logging.warn(msg) # python2 # if used_time > timeout[0]: # msg = '%s: %s > %s' % (func.__name__, used_time, timeout[0]) # logging.warn(msg) # return result return result # 设置timeout参数值 def set_timeout(value): # 声明嵌套域变量，可以更改，python2通过把列表形式进行更改 nonlocal timeout timeout = value # 定义接口 wrapper.set_timeout = set_timeout # python2 # def set_timeout(value): # timeout[0] = value # wrapper.set_timeout = set_timeout return wrapper return out_wrapper @run_time(1.5) def func(): # 随机有50%的几率程序沉睡1秒 while randint(0, 1): time.sleep(1) print('func_run') if __name__ == "__main__": for _ in range(10): func() print('_' * 50) # 更改run_time装饰器中timeout参数 func.set_timeout(2) for _ in range(10): func()
案例：
实现一个能将函数调用信息记录到日志的装饰器
需求：
- 把每次函数的调用时间，执行时间，调用次数写入日志
- 可以对被装饰函数分组，调用信息记录到不同日志
- 动态修改参数，比如日志格式
- 动态打开关闭日志输出功能
如何解决这个问题？
为了装饰器的灵活性，定义一个装饰类，把这个类的实例方法当做装饰器，在类中装饰器方法持有实例对象，便于修改属性和扩展功能
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'beimenchuixue'
__blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/'
import logging
from time import time, strftime, localtime, sleep
from random import choice
from functools import wraps
class ToLog():
def __init__(self, name):
log = logging.getLogger(name)
log.setLevel(logging.INFO)
# 日志保存文件名字
file_name = logging.FileHandler(name + '.log')
# 添加日志文件
log.addHandler(file_name)
# 日志格式
log.info('start'.center(50, '-'))
self.log = log
self.temp = '%(func)s -> [%(start_time)s - %(used_time)s - %(naclls)s]'
def go_log(self, func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# 函数每调用一次加1
wrapper.naclls += 1
start_time = time()
res = func(*args, **kwargs)
used_time = time() - start_time
info = {}
info['func'] = func.__name__
info['start_time'] = start_time
info['used_time'] = used_time
info['naclls'] = wrapper.naclls
msg = self.temp % info
# 把日志按格式写入文件
self.log.info(msg)
return res
# 初始化调用次数参数
wrapper.naclls = 0
return wrapper
# 重新定义日志记录模版
def set_log_temp(self, temp):
self.temp = temp
# 关闭日志功能
def log_off(self):
self.log.setLevel(logging.WARN)
# 打开日志功能
def log_on(self):
self.log.setLevel(logging.INFO)
# 实例化出两个装饰器对象
log_one = ToLog('one')
log_two = ToLog('two')
# 修改实例2的日志模版,去掉执行时间
log_two.set_log_temp('%(func)s -> [%(start_time)s - %(naclls)s]')
# 关闭log_two中记录日志功能
log_two.log_off()
@log_one.go_log
def func_one():
print('one')
@log_one.go_log
def func_two():
print('two')
@log_two.go_log
def func_three():
print('three')
if __name__ == '__main__':
for _ in range(50):
choice([func_one, func_two, func_three])()
sleep(choice([0.5, 1, 1.5]))
如何逻辑整理？
-- 3层 ：一层获得value，二层偷梁换柱，三层逻辑处理
-- 2层：一层偷梁换柱，二层逻辑处理
北门吹雪: https://www.cnblogs.com/2bjiujiu/