這篇文章帶給大家的內容是關於Python動態定義函數的方法介紹,有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你有幫助。
基於 MIT 授權協定
在 Python 中,沒有可以在執行時間簡化函數定義的語法糖。然而,這並不意味著它就不可能,或難以實現。
from types import FunctionType foo_code = compile('def foo(): return "bar"', "<string>", "exec") foo_func = FunctionType(foo_code.co_consts[0], globals(), "foo") print(foo_func())</string>
輸出:
bar
剖析
逐行檢視程式碼,你會發現語言/解釋器的屏障是多麼脆弱。
>>> from types import FunctionType
Python 文件通常不會列出那些非用於手動創建的類別的特徵(這是完全合理的)。有三種方法可以解決這個問題:help()、inspect(無法查看內建方法)、以及最後的解決方案,也就是查看 CPython 原始碼。 (建議:python教學)
在本例中,help() 與inspect 都可以完成工作,但是查看實際的原始碼,則會揭示關於資料類型的更多細節。
>>> from inspect import signature >>> signature(FunctionType) <signature></signature>
1. code
內部是一個PyCodeobject ,作為types.CodeType 對外開放。非內建方法擁有一個__code__ 屬性,該屬性保存了對應的代碼物件。利用內建的 compile() 方法,可以在運行期建立types.CodeType 物件。
2. globals
如果一個函數引用的變數不是在局部定義的,而是作為參數轉入、由預設參數值提供、或透過閉包上下文提供,則它會在globals 字典中尋找。
內建的 globals() 方法會傳回一個對目前模組的全域符號表(global symbol table)的引用 ,因此能被用來提供一個總是與目前表的狀態相符的字典。傳入任意其它的字典也是可以的(FunctionType((lambda: bar).__code__, {"bar" : "baz"}, "foo")() == "baz")。
3. name(可選)
控制所傳回的函數的__name__ 屬性。只真正對 lambdas 有用(由於匿名性,它們通常沒有名稱),並且重新命名函數。
4. argdefs(可選)
透過傳入一個包含任意類型的物件的元組,提供了一個方式來供應預設參數值(def foo(bar="baz" ))。 (FunctionType((lambda bar: bar).__code__, {}, "foo", (10,))() == 10)。
5. closure(可選)
(如果需要在CPython(PyPy,Jython,...)以外的其它Python VM 中執行,可能不應該觸及,因為它嚴重地依賴實作細節)。
一個cell 物件的元組。創建 cell 物件並非完全是直截了當的,因為需要呼叫 CPython 的內部元件,但有一個函式庫可以令它更加方便:exalt (無恥的廣告)。 (譯註:這個函式庫是作者開發的。)
>>> foo_code = compile('def foo(): return "bar"', "<string>", "exec")</string>
compile() 是內建方法,因此同時也是文件豐富的。
exec 模式被用到,因為定義函數需要用多個語句。
>>> foo_func = FunctionType(foo_code.co_consts[0], globals(), "foo")
聚合全部內容,並將動態建立的函數指定給一個變數。
那個被前一句程式碼編譯成的函數,成為了產生的程式碼物件的第一個常數,因此僅僅指向 foo_code 是不充分的。這是 exec 模式的直接後果,因為產生的程式碼物件可以包含多個常數。
>>> print(foo_func())
動態產生的函數可以像其它函數一樣被呼叫。
最後
除了做實驗,需要用到動態建立函數的場景很少。
玩(Toying around) Python 的內部構件是深入學習這門語言的好方法。
如果需要,可以毫不費力地越過解釋器/語言的界線。
以上是Python動態定義函數的方法介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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