1、前言
函数也是一个对象,从而可以增加属性,使用句点来表示属性。
如果内部函数的定义包含了在外部函数中定义的对象的引用(外部对象可以是在外部函数之外),那么内部函数被称之为闭包。
2、装饰器
装饰器就是包装原来的函数,从而在不需要修改原来代码的基础之上,可以做更多的事情。
装饰器语法如下:
@deco2 @deco1 def func(arg1,arg2...): pass
这个表示了有两个装饰器的函数,那么表示的含义为:func = deco2(deco1(func))
无参装饰器语法如下:
@deco def func(): pass
表示的含义为func = deco(func)
有参装饰器语法如下:
@deco(deco_args) def func(): pass
表示的含义为:func = deco(deco_args)(func)
多个装饰器有的有参数有的没参数,语法如下:
@deco2(arg1,arg2) @deco1 def func(): pass
表示的含义为foo = deco2(arg1,arg2)deco1(func)
装饰器实际上就是函数,接受的也是函数对象。
在执行函数之前,可以运行预备代码,也可以在执行代码后做一些清理工作。
看见装饰器的时候,很可能在里面找到一些代码,它定义了某个函数,并在定义内的某处嵌入了对目标函数的调用或者至少一点引用。
3、装饰器作用
装饰器的作用如下:
引入日志;增加计时逻辑来检测性能;给函数加入了事物的能力
以下例子表示为引入了计时的逻辑来检测性能,如下:
#!/usr/bin/env python from time import ctime,sleep def tsfunc(func): #装饰器函数接受的是一个函数对象 def wrappedFunc(): print '[%s] %s() called' % (ctime(),func.__name__) return func() #在这里调用了函数对象,也就是表示装饰器是装饰了原来的函数,从而在原来函数的基础上进行了一些操作 return wrappedFunc @tsfunc #装饰器 def foo(): pass foo() sleep(4) for i in range(2): sleep(1) foo()
执行结果如下:
[root@python 420]# python deco.py [Tue Apr 19 16:15:01 2016] foo() called [Tue Apr 19 16:15:06 2016] foo() called [Tue Apr 19 16:15:07 2016] foo() called
在装饰器函数中,增加了时间戳并且调用了目标函数,装饰器的返回值是一个包装了函数。
4、闭包
如果在一个内部函数里,对在外部作用于(但不是全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数被认为是闭包closure,定义在外部函数内的但由内部函数引用或者使用的变量称之为自由变量。
闭包的主要作用如下:
安装计算;隐藏状态;在函数对象和作用域中随意的切换。
回调就是函数,闭包也是函数,但是能携带一点额外的作用域。
#!/usr/bin/env python def counter(start_at=0): count = [start_at] def incr(): count[0] += 1 return count[0] return incr count= counter(5) print count() print count()
在上面的例子可以看到,函数内部的函数incr引用了外部的变量count,并且每次进行加一,从而这个变量count称之为自由变量。
以上这篇python中函数总结之装饰器闭包详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구
