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。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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