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Python의 함수에 대한 자세한 설명

巴扎黑
巴扎黑원래의
2017-08-02 11:47:042054검색
이름이 지정된 함수이든 익명 함수이든 Python의 함수는 명령문과 표현식의 모음입니다. Python에서 함수는 첫 번째 클래스 객체이므로 사용 방법에 제한이 없습니다. Python 함수는 문자열, 숫자 등 Python의 다른 값과 마찬가지로 사용됩니다. Python 함수에는 다음 코드에 표시된 대로 Python 내장 함수 dir을 사용하여 볼 수 있는 몇 가지 속성이 있습니다.
Python
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def
square
(
x
)
:
return
* 2> >> square
<function square at 0x031AA230>
&g t;>>
dir (사각형
)
['__call__', '__class__', '__closure__', '__code__' , '__defaults__' , '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__' , '__get__' , '__getattribute__', '__globals__', '__hash__', '__init__' , '__모듈__' , '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__' , '__repr__' , '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__' , 'func_closure' , 'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc' , 'func_globals' , 'func_name']
>>>

그 중 몇 가지 중요한 함수 속성은 다음과 같습니다.

1. __doc__는 지정된 함수의 문서 문자열을 반환합니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Python
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def
square
(
x)
:
"""return square of 주어진 번호""
 
return
x
**2 >>
square
.__doc_
_
'주어진 숫자의 제곱 반환'

2.__name__은 함수 이름을 반환합니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Python
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def
square
(
x)
:
"""return square of 주어진 번호""
 
return
x
**2 >>
square
.func
_
이름'사각형'

3. __module__은 함수가 정의된 모듈의 이름을 반환합니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Python
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def
square
(
x)
:
"""return square of 주어진 번호""
 
return
x
**2 >>
square
.__module_
_
'__main__'

4. func_defaults는 기본 매개변수 값을 포함하는 튜플을 반환합니다. 기본 매개변수는 나중에 설명합니다.

5. func_globals는 함수 전역 변수가 포함된 사전 참조를 반환합니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Python
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def
square
(
x)
:
"""return square of 주어진 번호""
 
return
x
**2 >>
square
.func
_
globals{'__builtins__': <module
'__builtin__'
( build-in)
>
<function square at 0x10f099c08>, '__doc__': 없음, '__패키지__ ': 없음}

6. func_dict는 임의의 함수 속성을 지원하는 네임스페이스를 반환합니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Python
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def
square
(
x)
:
"""return square of 주어진 번호""
 
return
x
**2 >>
square
.func
_
dict{}

7. func_closure는 셀 본문 튜플을 반환하며, 여기서 셀 본문에는 함수 없는 변수의 바인딩이 포함됩니다.

함수는 다른 함수에 매개변수로 전달될 수 있습니다. 다른 함수를 인수로 취하는 이러한 함수를 종종 고차 함수라고 하며 함수형 프로그래밍에서 매우 중요한 부분을 형성합니다. 고차 함수의 좋은 예는 함수와 반복자를 인수로 사용하여 반복자의 각 항목에 함수를 적용하고 새 목록을 반환하는 map 함수입니다. 이전에 정의한 square 함수와 숫자 반복자가 map 함수에 전달되는 다음 예제에서 이를 보여줍니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Python
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> 0
)
)
[
0
,
1,
4
,
9
, 16 , 25, 36, 49
,
64, 81]

또한 함수는 다른 함수 코드 블록 내에서 정의할 수도 있고 다른 함수 호출에서 반환할 수도 있습니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Python
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def
outer
(
)
:
outer_var
=
"외부 변수"
                                                                                            
outer_var return inner

위의 예에서는 Outer 함수 내부에 또 다른 함수 Inner를 정의했는데, Outer 함수가 실행되면 Inner 함수가 반환됩니다. 또한 다른 Python 객체와 마찬가지로 함수는 아래와 같이 변수에 할당될 수도 있습니다.

Python
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def
outer
(
)
:
outer_var
=
"외부 변수"​​​def inner (
): inner
>>>
func = 외부(
)
>>> func
< function inner at
0x031AA270
>>>>

위의 예에서 외부 함수가 호출되면 함수를 반환하고 반환된 함수를 func 변수에 할당합니다. 마지막으로 반환된 함수와 마찬가지로 변수를 호출할 수 있습니다.

Python
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2
>>>
func
(
)
'외부변수'함수 정의 2
키워드 def는 사용자 정의 함수를 만드는 데 사용됩니다. 함수 정의는 실행 가능한 명령문입니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
Python
1

def

square
(x
)
:
​​
x
*
*
2

위의 square 함수에서 해당 함수가 포함된 모듈이 Python 인터프리터에 로드되거나 해당 함수가 Python REPL에 정의된 경우 함수 정의문 def square(x)가 실행됩니다. 그러나 이는 나중에 다루게 될 변경 가능한 데이터 구조를 값으로 사용하는 기본 매개변수에 대해 몇 가지 의미를 갖습니다. 함수 정의를 실행하면 현재 로컬 네임스페이스에 함수 이름이 바인딩됩니다(네임스페이스는 이름에서 값으로의 매핑으로 간주될 수 있으며 이 매핑은 중첩될 수도 있습니다. 네임스페이스와 범위는 다른 튜토리얼에서 자세히 설명합니다. 소개됨) 함수의 실행 코드를 감싸는 래퍼인 함수 개체에 적용됩니다. 이 함수 개체에는 함수가 호출될 때 사용된 전역 네임스페이스를 참조하는 현재 전역 네임스페이스에 대한 참조가 포함되어 있습니다. 또한 함수 정의는 함수가 호출될 때만 실행되는 함수 본문을 실행하지 않습니다.

함수 호출 매개변수

일반 매개변수 외에도 Python 함수는 가변 개수의 매개변수도 지원합니다. 이러한 매개변수는 주로 아래에 설명된 세 가지 범주로 나뉩니다.

1. 기본 매개변수 값: 이를 통해 사용자는 함수의 매개변수에 대한 일부 기본값을 정의할 수 있습니다. 이 경우 함수 호출 시 제공되지 않은 인수의 경우 Python은 기본으로 제공된 값을 이러한 인수 값으로 사용합니다. 다음 예에서는 이 사용법을 보여줍니다.

파이썬
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ arg
=
1
,
def_arg2
=
2
)
:
 
return
"arg={}, def_arg={}, def_arg2={}"
format.
(
arg 		,
def_arg, def_arg2)

위 예제 함수의 정의에는 일반 위치 매개변수 arg와 두 개의 기본 매개변수 def_arg 및 def_arg2가 포함되어 있습니다. 이 함수는 다음 방법 중 하나로 호출할 수 있습니다.

(1) 기본값이 아닌 위치 매개변수 값만 제공합니다. 이 예에서 기본 매개변수는 기본값을 사용합니다.

Python
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def
gs
(
arg,
def_arg
=
1
,
def_arg2		 =
2): "arg={}, def_arg={} , def_arg2={ }" .format(arg, def_arg, def_arg2)
>>> show_args ("평온함") 'arg=tranquility, def_arg=1, def_arg2=2'

(2) 제공된 값으로 기본이 아닌 위치 매개변수를 포함한 일부 기본 매개변수 값을 재정의합니다.

Python
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def=
show_args
(
arg
,
def_arg
1
, def_arg2=2) :​​​​​​ return " arg={}, def_arg={}, def_arg2={}".format(arg,
def_arg, def_arg2 ) >>> show_args("tranquility",
"to"
)
' arg=평온함, def_arg= 휴스턴으로, def_arg2=2'

(3)은 기본 매개변수 값을 재정의하는 데 사용할 수 있는 모든 매개변수에 대한 값을 제공합니다.

Python
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def=
show_args
(
arg
,
def_arg
1
, def_arg2=2) : return "arg={ }, def_arg={}, def_arg2={}".format(arg,
def_arg, def_arg2 ) >> ") 'arg=평온, def_arg=휴스턴, def_arg2=독수리 착륙'

변경 가능한 기본 데이터 구조를 기본 매개변수로 사용할 때는 특별한 주의가 필요합니다. 함수 정의는 한 번만 실행되므로 이러한 변경 가능한 데이터 구조(참조 값)는 함수가 정의될 ​​때 한 번만 생성됩니다. 이는 다음 예에 표시된 것처럼 모든 함수 호출에 동일한 변경 가능한 데이터 구조가 사용된다는 것을 의미합니다.

Python
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데프
show_args_using_mutable_defaults
(
arg
,
def_arg
=
[
]		 )
: +              ("Hello World")   return "arg={}, def_arg={}".format( arg,
def_arg ) >>> show_args_using_mutable_defaults
("test" ) "arg=test, def_arg=[' Hello World']" >>> show_args_using_mutable_defaults(
"test 2"
) "arg=test 2, def_arg= ['Hello World', 'Hello World' ]"

각 함수 호출에서 "Hello World"가 def_arg 목록에 추가되고, 함수를 두 번 호출한 후에는 기본 인수에 두 개의 "Hello World" 문자열이 있게 됩니다. 이는 가변 기본 매개변수를 기본값으로 사용할 때 주의해야 하는 중요합니다. 그 이유는 Python 데이터 모델을 논의할 때 명확해질 것입니다.

2. 키워드 매개변수: "kwarg=value" 형식의 키워드 매개변수를 사용하면 함수를 호출할 수도 있습니다. 그 중 kwarg는 함수 정의에 사용되는 매개변수 이름을 나타냅니다. 기본 매개변수와 기본이 아닌 매개변수를 사용하여 아래에 정의된 함수를 예로 들어보겠습니다.

파이썬
1
2
def
arg
,
def_arg
=1
)
:
return
"arg={}, def_arg={}".format(arg , def_arg )

키워드 인수를 사용하여 함수 호출을 보여주기 위해 다음 방법 중 하나로 다음 함수를 호출할 수 있습니다.

Python
1
show_ar gs
(
arg
=
"테스트", ㅋㅋㅋ
ㅋㅋㅋ ( 테스트)ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
Python
1
show_args
(
arg
=
"test")
(
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 1
show_args
"테스트"
,
3)

함수 호출에서 키워드 인수는 키워드가 아닌 인수 앞에 오면 안 됩니다. 따라서 다음 호출은 실패합니다.

Python
1
show_ar gs
(
def_arg
=
4)
함수는 매개변수에 중복된 값을 제공할 수 없으므로 다음 호출 방법은 불법입니다.

Python
1
show_ar gs
(
"테스트"
,
arg)
=
"테스트 중"

위 예에서 매개변수 arg는 위치 매개변수이므로 "test" 값이 할당됩니다. 그리고 이를 arg 키워드에 다시 할당하려는 것은 다중 할당을 시도하는 것을 의미하며 이는 불법입니다.

전달된 모든 키워드 매개변수는 함수에서 허용하는 매개변수와 일치해야 하며, 선택적 매개변수가 아닌 매개변수를 포함하는 키워드의 순서는 중요하지 않으므로 매개변수 순서를 반대로하여 다음과 같이 쓰는 것이 허용됩니다.

Python
1
show_args( def_arg="테스트", arg="테스트")

3. Python은 튜플 형식으로 전달된 모든 매개변수를 허용하는 이러한 함수 정의도 지원합니다.

Python
1
2
def write_multiple_items(file, separator, * args ):
파일 .write(separator.join(args))

모든 매개변수는 일반 매개변수를 따라야 합니다. 이 예에서는 매개변수 파일과 구분 기호 뒤에 원하는 수의 매개변수가 있습니다. 다음은 위에 정의된 함수를 호출하는 예입니다.

파이썬
1
2
f = open( "테스트 .txt", "wb" )
write_multiple_items(f, " ", "one", "둘", " 3", "4", "5")

위 매개변수 1, 2, 3, 4, 5는 함께 번들로 묶여 매개변수 args를 통해 액세스할 수 있는 튜플을 형성합니다.

함수 매개변수 압축 해제

때때로 함수 호출의 매개변수가 튜플, 목록 또는 사전의 형태로 존재할 수 있습니다. 이러한 매개변수는 "*" 또는 "**" 연산자를 사용하여 호출할 함수 내에서 압축을 풀 수 있습니다. 다음 함수를 예로 들어 보겠습니다. 이 함수는 두 개의 위치 매개변수를 받아들이고 두 매개변수의 값을 출력합니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Python
1
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def
print_args(
a
,
b)
:
​​​​
인쇄
a
print b

함수에 제공된 매개변수 값이 목록 형식인 경우 다음과 같이 해당 값을 함수에 직접 압축해제할 수 있습니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

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> >
>>>
print_args
(
*
args
)
1
2

마찬가지로 키워드가 있는 경우 사전을 사용하여 kwarg에서 값으로의 매핑 관계를 저장할 수 있으며 "**" 연산자를 사용하여 아래와 같이 키워드 매개변수를 함수에 압축 해제할 수 있습니다.

파이썬
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>> def par rot (전압, state='a stiff', action='voom'):
" -- 이 앵무새는 그렇지 않을 거예요"
, action,                                                                   전압,
"전압이 통과합니다." "!"
>>> , "상태" : "bleedin' death", "action": "붐" }>>> parrot (**d)>>>
이 앵무새 wouldn't VOOM if
you put 4 백만 볼트 를 통해 it. E's bleed in' demised "*"와 "**"를 사용하여 함수를 정의하세요때때로 함수를 정의할 때 개수를 알 수 없는 경우가 있습니다. 이전에 매개변수. 그 결과 다음과 같은 서명된 함수 정의가 생성됩니다. 파이썬
1

show_args(
arg
,
*
args
,
*
*
kwargs
)

"*args" 매개변수는 알 수 없는 위치 매개변수 시퀀스 길이를 나타내는 반면 "**kwargs"는 키워드 및 값 매핑 관계를 포함하는 사전을 나타냅니다. 이는 원하는 수의 키워드 및 값 매핑을 포함할 수 있으며 함수 정의 "*args"는 "**kwargs" 앞에 와야 합니다. 아래 코드는 이러한 상황을 보여줍니다.

파이썬
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12 13*
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def
show_args
(
arg
,
*
args
,
*
kwargs
) : Arg in
Args :
Args forg. key,
value in kwar gs:
                                                                                                   , value
>>> args = [1, 2, 3, 4 ]
>>> kwargs = dict(name= '테스트 중', 나이 =24, 연도=2014)
>> show_args ("안녕", *args, **kwargs)
hey
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4 ㅋㅋㅋ

함수에 일반 매개변수를 제공해야 하지만 아래와 같이 "*args" 및 "**kwargs"는 선택 사항입니다.

2
>>>
show_args
(
"안녕"
,
*
args
,
**
kwargs
)
안녕

함수 호출에서는 일반 매개변수가 일반적인 방식으로 제공되지만, 선택적 매개변수는 언패킹 형태로 함수 호출에서 도달할 수 있습니다.

익명 함수

Python은 람다 키워드를 사용하여 생성된 익명 함수도 지원합니다. Python에서 람다 표현식의 형식은 다음과 같습니다.

Python
1
lambda_expr
::
=
"람다"
[매개변수_목록
]
:
 표현

Lambda 표현식은 평가된 함수 객체를 반환하며 명명된 함수와 동일한 속성을 갖습니다. Python에서 람다 표현식은 일반적으로 다음과 같이 매우 간단한 함수에만 사용됩니다.

파이썬
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11 12x
13
14
>>>
square
=
lambda
x
:
*
*2>>> for i in range ( 10)
:
square(i)014
1 6
2536
49
64
81
>>>

위의 람다 표현식은 아래의 이름이 지정된 함수와 동일한 작업을 수행합니다.

Python
1
2
def
square
(
x)return
:
​​ ​
x**2

중첩 함수 및 클로저

함수 내부에 함수를 정의하면 아래와 같이 중첩 함수가 생성됩니다.

Python
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`
`
`
python
def
outer():
      outer_var = " 외부 변수" ㅋㅋ ~                   `
`
`

이 유형의 함수 정의에서 내부 함수는 외부 함수 내부에서만 유효하므로 내부 함수를 반환(외부 범위로 이동)하거나 다른 함수에 전달해야 하는 경우 일반적으로 중첩 함수를 사용하는 것이 더 좋습니다. 편리한. 위의 중첩 함수에서는 외부 함수가 호출될 때마다 새로운 중첩 함수 인스턴스가 생성되는데, 이는 외부 함수가 실행될 때마다 내부 함수 정의가 실행되고 해당 함수 본문은 실행되지 않기 때문입니다.

중첩 함수는 자신이 생성된 환경에 액세스할 수 있으며 이는 Python 함수 정의 의미론의 직접적인 결과입니다. 한 가지 결과는 외부 함수가 실행을 완료한 후에도 외부 함수에 정의된 변수를 내부 함수에서 참조할 수 있다는 것입니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Python
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def
외부
(
)
:
outer_var
=
"외부 변수"
def inner ():
                                     outer_var return
inner
>> x =
외부()
>> ;>
x
> 내부적으로 중첩된 함수는 외부 함수의 변수를 참조합니다. 이면 중첩된 함수가 참조 변수에 대해 닫혀 있다고 말합니다. 아래와 같이 함수 개체의 특수 속성 "__closure__"를 사용하여 이 포함된 변수에 액세스할 수 있습니다. Python
1

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>>>
ㅋㅋㅋ
<
cell
at
0x029E4470
:
str
object
at>>>
0x02A0FD90
>
,
)
cl
[0].cell_contents'외부변수'

Python의 클로저는 이상한 동작을 합니다. Python 2.x 이하에서는 불변 유형(예: 문자열 및 숫자)을 가리키는 변수가 클로저 내에서 바운스될 수 없습니다. 다음 예는 이를 보여줍니다.

파이썬
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12130
def
counter
(
)
:
count
=
   def c()
:
                                                                          return
c
>> c()
추적
(가장 최근 전화 마지막
)
:
  File "", line 1, in <모듈>
  File "", line 4, in c
UnboundLocalError: local variable 'count' 참조된 이전에 할당

신뢰할 수 없는 해결책은 다음과 같이 변경 가능한 유형을 사용하여 클로저를 캡처하는 것입니다.

Python
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89 : 0
count
=
[
0
]
​​​​
def
​​​ ​​
count
[
]
+= 1                                                     반환
c >> c =
카운터 ()>>> c
()1
>> c ()
2
> 3
Python 3에서는 아래 표시된 클로저 범위 문제를 해결하기 위해 "nonlocal" 키워드를 도입했습니다. 이 튜토리얼의 네임스페이스 섹션에서는 이러한 기발한 용도에 대해 더 자세히 설명합니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
Python

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def
카운터
(
)
:
count
=
0
                            
비지역
count
+          

클로저는 상태(클래스와는 다름)를 유지하는 데 사용할 수 있습니다. 일부 간단한 경우에는 클래스보다 더 간결하고 읽기 쉬운 솔루션을 제공할 수도 있습니다. 이 점을 설명하기 위해 tech_pro 로깅 예제를 사용합니다. 클래스 기반 객체 지향 아이디어를 사용하고 다양한 수준에서 로그를 인쇄할 수 있는 매우 간단한 로깅 API를 가정해 보겠습니다.

Python
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8
9
10.
self
,level
level
)
:
self
.
_level
=
def __call__
(
self, message ): _level,
메시지
)) log_info =
Log
(
"info")
log_warning = Log("경고")
log_error = Log("오류")

다음과 같이 클로저를 사용하여 동일한 기능을 구현할 수도 있습니다.

Python
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
def
make_log
(
level
)
:
def
_
(message(
)
:
​​​​​​​​​​​​
print
(
" {}: {}"
.
format
level
, message))
반품
_ log_info =
make_log
("info")log_ 경고 = make_log( "경고")
log_error
= make_log
(
"오류"
) 심지어는 두 버전 모두 동일한 기능을 구현하지만 클로저 기반 버전이 더 깔끔하고 읽기 쉽습니다. 클로저는 또한 매우 널리 사용되는 기능인 "함수 수정자"라고 불리는 주요 Python 함수 중 하나에서 매우 중요한 역할을 하며 다음 튜토리얼에서 이에 대해 설명할 것입니다.

위 내용은 Python의 함수에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명：
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
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