闭包函数
回顾：
- 函数对象：可以将定义在函数内的函数返回到全局使用，从而打破函数的层级限制。
- 名称空间与作用域：作用域关系在函数定义阶段时就已经固定死了，与调用位置无关，即在任意位置调用函数都需要跑到定义函数时找到作用域关系。
def f1():
x = 1
def inner():
print(x)
return inner
func = f1()
x = 2
def f2():
x = 3
func()
f2()
1
一、什么是闭包？
闭包：闭是封闭（函数内部函数），包是包含（该内部函数对外部作用域而非全局作用域的变量的引用）。闭包指的是：函数内部函数对外部作用域而非全局作用域的引用。
提示：之前我们都是通过参数将外部的值传给函数，闭包提供了另外一种思路，包起来喽，包起呦，包起来哇。
def outter():
x = 1
def inner():
print(x)
return inner
f = outter()
def f2():
x = 2
f()
f2()
1
1.1 两种为函数传参的方式
为函数传参的方式一：使用参数的形式
def func(x):
print(x)
func(1)
func(1)
func(1)
1
1
1
为函数传参的方式二：包给函数
def outter(x):
x = 1
def inner():
print(x)
return inner
f = outter(1)
f()
f()
f()
# 查看闭包的元素
print(F"f.__closure__[0].cell_contents: {f.__closure__[0].cell_contents}")
1
1
1
f.__closure__[0].cell_contents: 1
二、闭包函数的应用
闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域。
应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）、爬虫领域。
import requests
def get(url):
response = requests.get(url)
print(f"done: {url}")
get('https://www.baidu.com')
get('https://www.baidu.com')
get('https://www.baidu.com')
get('https://www.cnblogs.com/linhaifeng')
get('https://www.cnblogs.com/linhaifeng')
get('https://www.cnblogs.com/linhaifeng')
done: https://www.baidu.com
done: https://www.baidu.com
done: https://www.baidu.com
done: https://www.cnblogs.com/linhaifeng
done: https://www.cnblogs.com/linhaifeng
done: https://www.cnblogs.com/linhaifeng
上面的方式是极其复杂的，我们如果使用默认参数也只能解决一个网址，因此我们可以考虑使用闭包的方式。
import requests
def outter(url):
def get():
response = requests.get(url)
print(f"done: {url}")
return get
baidu=outter('https://www.baidu.com')
python = outter('https://www.python.org')
baidu()
baidu()
python()
python()
done: https://www.baidu.com
done: https://www.baidu.com
done: https://www.python.org
done: https://www.python.org
装饰器
一、无参装饰器
1.1 什么是装饰器？
器指的是工具，而程序中的函数就是具备某一功能的工具，所以装饰器指的是为被装饰器对象添加额外功能。因此定义装饰器就是定义一个函数，只不过该函数的功能是用来为其他函数添加额外的功能。
需要注意的是：
- 装饰器本身其实是可以任意可调用的对象
- 被装饰的对象也可以是任意可调用的对象
1.2 为什么要用装饰器？
如果我们已经上线了一个项目，我们需要修改某一个方法，但是我们不想修改方法的使用方法，这个时候可以使用装饰器。因为软件的维护应该遵循开放封闭原则，即软件一旦上线运行后，软件的维护对修改源代码是封闭的，对扩展功能指的是开放的。
装饰器的实现必须遵循两大原则：
- 不修改被装饰对象的源代码
- 不修改被装饰对象的调用方式
装饰器其实就是在遵循以上两个原则的前提下为被装饰对象添加新功能。
1.3 怎么用装饰器？
改变源代码
import time
def index():
start = time.time()
print('welcome to index')
time.sleep(1)
end = time.time()
print(F"index run time is {start-end}")
index()
welcome to index
index run time is -1.0008180141448975
编写重复代码
import time
def index():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
def f2():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
start = time.time()
index()
end = time.time()
print(F"index run time is {start-end}")
start = time.time()
f2()
end = time.time()
print(F"f2 run time is {start-end}")
welcome to index
index run time is -1.0046868324279785
welcome to index
f2 run time is -1.000690221786499
第一种传参方式：改变调用方式
import time
def index():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
def time_count(func):
start = time.time()
func()
end = time.time()
print(f"{func} time is {start-end}")
time_count(index)
welcome to index
<function index at 0x102977378> time is -1.000748872756958
第二种传参方式：包给函数-外包
import time
def index():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
def time_count(func):
# func = 最原始的index
def wrapper():
start = time.time()
func()
end = time.time()
print(f"{func} time is {start-end}")
return wrapper
# f = time_count(index)
# f()
index = time_count(index) # index为被装饰函数的内存地址，即index = wrapper
index() # wrapper()
welcome to index
<function index at 0x102977730> time is -1.0038220882415771
1.4 完善装饰器
上述的装饰器，最后调用index()的时候，其实是在调用wrapper()，因此如果原始的index()有返回值的时候，wrapper()函数的返回值应该和index()的返回值相同，也就是说，我们需要同步原始的index()和wrapper()方法的返回值。
import time
def index():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
return 123
def time_count(func):
# func = 最原始的index
def wrapper():
start = time.time()
res = func()
end = time.time()
print(f"{func} time is {start-end}")
return res
return wrapper
index = time_count(index)
res = index()
print(f"res: {res}")
welcome to index
<function index at 0x102977620> time is -1.0050289630889893
res: 123
如果原始的index()方法需要传参，那么我们之前的装饰器是无法实现该功能的，由于有wrapper()=index()，所以给wrapper()方法传参即可。
import time
def index():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
return 123
def home(name):
print(f"welcome {name} to home page")
time.sleep(1)
return name
def time_count(func):
# func = 最原始的index
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
res = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"{func} time is {start-end}")
return res
return wrapper
home = time_count(home)
res = home('zzz')
print(f"res: {res}")
welcome egon to home page
<function home at 0x102977378> time is -1.0039079189300537
res: zzz
1.5 装饰器语法糖
在被装饰函数正上方，并且是单独一行写上@装饰器名
import time
def time_count(func):
# func = 最原始的index
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
res = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"{func} time is {start-end}")
return res
return wrapper
@time_count # home = time_count(home)
def home(name):
print(f"welcome {name} to home page")
time.sleep(1)
return name
@time_count # index = time_count(index)
def index():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
return 123
res = home('zzz')
print(f"res: {res}")
welcome egon to home page
<function home at 0x102977620> time is -1.0005171298980713
res: zzz
1.6 装饰器模板
def deco(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
res = func(*args,**kwargs)
return res
return wrapper
二、有参装饰器
无参装饰器只套了两层，本节将讲一个套三层的装饰器——有参装饰器，但现在我们先实现一个用户登录注册的装饰器。
import time
current_user = {'username': None}
def login(func):
# func = 最原始的index
def wrapper(*args, **kwargs):
if current_user['username']:
res = func(*args, **kwargs)
return res
user = input('username: ').strip()
pwd = input('password: ').strip()
if user == 'Thousand_Mesh' and pwd == '123':
print('login successful')
current_uesr['usre'] = user
res = func(*args, **kwargs)
return res
else:
print('user or password error')
return wrapper
@login
def home(name):
print(f"welcome {name} to home page")
time.sleep(1)
return name
@login
def index():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
return 123
res = index()
username: Thousand_Mesh
password: 123
login successful
welcome to index
对于上面的登录注册，我们把用户登录成功的信息写入内存当中。但是在工业上，用户信息可以存在文本中、mysql中、mongodb当中，但是我们只让用户信息来自于file的用户可以认证。因此我们可以改写上述的装饰器。
import time
current_user = {'username': None}
def login(func):
# func = 最原始的index
def wrapper(*args, **kwargs):
if current_user['username']:
res = func(*args, **kwargs)
return res
user = input('username: ').strip()
pwd = input('password: ').strip()
engine = 'file'
if engine == 'file':
print('base of file')
if user == 'Thousand_Mesh' and pwd == '123':
print('login successful')
current_uesr['usre'] = user
res = func(*args, **kwargs)
return res
else:
print('user or password error')
elif engine == 'mysql':
print('base of mysql')
elif engine == 'mongodb':
print('base of mongodb')
else:
print('default')
return wrapper
@login
def home(name):
print(f"welcome {name} to home page")
time.sleep(1)
@login
def index():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
res = index()
username: Thousand_Mesh
password: 123
base of file
login successful
welcome to index
2.1 三层闭包
我们首先看看闭包，包三层怎么运用。
def f1(y):
def f2():
x = 1
def f3():
print(f"x: {x}")
print(f"y: {y}")
return f3
return f2
f2 = f1(2)
f3 = f2()
f3()
x: 1
y: 2
现在需求改了，我们需要判断用户动态的获取用户密码的方式，如果是file类型的，我们则让用户进行认证。因此我们可以使用有参装饰器。
import time
current_uesr = {'username': None}
def auth(engine='file'):
def login(func):
# func = 最原始的index
def wrapper(*args, **kwargs):
if current_user['username']:
res = func(*args, **kwargs)
return res
user = input('username: ').strip()
pwd = input('password: ').strip()
if engine == 'file':
print('base of file')
if user == 'Thousand_Mesh' and pwd == '123':
print('login successful')
current_uesr['usre'] = user
res = func(*args, **kwargs)
return res
else:
print('user or password error')
elif engine == 'mysql':
print('base of mysql, please base of file')
elif engine == 'mongodb':
print('base of mongodb, please base of file')
else:
print('please base of file')
return wrapper
return login
@auth(engine='mysql')
def home(name):
print(f"welcome {name} to home page")
time.sleep(1)
@auth(engine='file')
def index():
print('welcome to index')
time.sleep(1)
res = index()
username: Thousand_Mesh
password: 123
base of file
login successful
welcome to index
由于两层的装饰器，参数必须得固定位func，但是三层的装饰器解除了这个限制。我们不仅仅可以使用上述单个参数的三层装饰器，多个参数的只需要在三层装饰器中多加入几个参数即可。也就是说装饰器三层即可，多加一层反倒无用。
迭代器
迭代器：迭代的工具。迭代是更新换代，如你爷爷生了你爹，你爹生了你，迭代也可以说成是重复，并且但每一次的重复都是基于上一次的结果来的。如计算机中的迭代开发，就是基于软件的上一个版本更新。以下代码就不是迭代，它只是单纯的重复
while True:
print('*'*10)
一、可迭代对象
python中一切皆对象，如
x = 1
name = 'Thousand_Mesh'
lis = [1, 2]
tup = (1, 2)
dic = {'name': 'Thousand_Mesh'}
s1 = {'a', 'b'}
def func():
pass
f = open('49w.txt', 'w', encoding='utf-8)
对于这一切的对象中，但凡有__iter__方法的对象，都是可迭代对象。
# x = 1.__iter__ # SyntaxError: invalid syntax
# 以下都是可迭代的对象
name = 'nick'.__iter__
lis = [1, 2].__iter__
tup = (1, 2).__iter__
dic = {'name': 'Thousand_Mesh'}.__iter__
s1 = {'a', 'b'}.__iter__
f = open('49w.txt', 'w', encoding='utf-8')
f.__iter__
f.close()
1.1 总结
可迭代的对象：Python内置str、list、tuple、dict、set、file都是可迭代对象。
特点：
- 内置有
__iter__方法的都叫可迭代的对象。
二、迭代器对象
只有字符串和列表都是依赖索引取值的，而其他的可迭代对象都是无法依赖索引取值的。因此我们得找到一个方法能让其他的可迭代对象不依赖索引取值。
在找到该方法前，首先我们给出迭代器对象的概念：可迭代的对象执行__iter__方法得到的返回值。并且可迭代对象会有一个__next__方法。
# 不依赖索引的数据类型迭代取值
dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
iter_dic = dic.__iter__()
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
# print(iter_dic.__next__()) # StopIteration:
a
b
c
# 依赖索引的数据类型迭代取值
lis = [1, 2, 3]
iter_lis = lis.__iter__()
print(iter_lis.__next__())
print(iter_lis.__next__())
print(iter_lis.__next__())
# print(iter_lis.__next__()) # StopIteration:
1
2
3
上述的方法是非常繁琐的，我们可以使用while循环精简下。其中使用的try...except...为异常处理模块，以后会详细讲解。
s = 'hello'
iter_s = s.__iter__()
while True:
try:
print(iter_s.__next__())
except StopIteration:
break
h
e
l
l
o
2.1 总结
迭代器对象：执行可迭代对象的__iter__方法，拿到的返回值就是迭代器对象。
特点：
- 内置
__next__方法，执行该方法会拿到迭代器对象中的一个值 - 内置有
__iter__方法，执行该方法会拿到迭代器本身 - 文件本身就是迭代器对象。
缺点：
- 取值麻烦，只能一个一个取，并且只能往后取，值取了就没了
- 无法使用len()方法获取长度
三、for循环原理
for循环称为迭代器循环，in后必须是可迭代的对象。
lis = [1, 2, 3]
for i in lis:
print(i)
1
2
3
因为迭代器使用__iter__后还是迭代器本身，因此for循环不用考虑in后的对象是可迭代对象还是迭代器对象。
由于对可迭代对象使用__iter__方法后变成一个迭代器对象，这个迭代器对象只是占用了一小块内存空间，他只有使用__next__后才会吐出一个一个值。如lis = [1,2,3,4,5,...]相当于一个一个鸡蛋，而lis = [1,2,3,4,5,...].__iter__相当于一只老母鸡，如果你需要蛋，只需要__next__即可。
Python2中
print(range(10)) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Python3中
print(range(10)) # range(0, 10)
装饰器模版
# 双层装饰器
def outter(func):
def wrapper(*args, **kwargs): # wrapper是未来要运行的函数
# 加功能
res = func(*args, **kwargs) # func是被装饰的函数
return res
return wrapper
@outter
def shopping():
print('shopping')
# 三层装饰器:给双层装饰器加参数的
def sanceng(engine):
def outter(func):
def wrapper(*args, **kwargs): # wrapper是未来要运行的函数
# 加功能
print(engine)
res = func(*args, **kwargs) # func是被装饰的函数
return res
return wrapper
return outter
@sanceng('file')
def shopping():
print('shopping')
# def outter1(func): # func = wrapper2
# def wrapper1(*args, **kwargs): # wrapper是未来要运行的函数
# print('------------')
# res = func(*args, **kwargs) # func是被装饰的函数 # wrapper2
# print('------------')
# return res
#
# return wrapper1
#
# def outter2(func): # func = index
# def wrapper2(*args, **kwargs): # wrapper是未来要运行的函数
# print('11111111111111')
# res = func(*args, **kwargs) # func是被装饰的函数 # index()
# print('11111111111111')
# return res
#
# return wrapper2
#
# # @outter1 # index = outter1(index)
# # @outter2 # index = outter2(index) # 先运行最下面的装饰器
# # # index
# def index():
# print('index')
#
# # index重新定义的index = outter2(index 真正的index)
# index = outter2(index) # index = wrapper2
# # index再一次重新定义的index = outter1(index重新定义的index,即wrapper2)
# index = outter1(index) # index = wrapper1
# index() # wrapper1()
#
'''
-------------
11111111
index
1111111
------------
'''