一、上節回顧

Python2與Python3字符編碼問題，不管你是初學者還是已經對Python的項目了如指掌了，都會犯一些編碼上面的錯誤。我在這里簡單歸納Python3和Python2各自的區別。

首先是Python3-->代碼文件都是用utf-8來解釋的。將代碼和文件讀到內存中就變成了Unicode，這也就是為什么Python只有encode沒有decode了，因為內存中都將字符編碼變成了Unicode，而Unicode是萬國碼，可以“翻譯”所以格式編碼的格式。Python3中str和bytes是兩種格式，bytes可以當做二進制的表現形式。

Python2使用系統默認的字符編碼解釋代碼，所以要用utf-8解釋代碼，就必須在頭部申明；并且Python2中有解碼和編碼，但是解碼動作是必須的而編碼動作可以忽略，因為Python代碼加載到內存中就是Unicode，這一點和python3一樣；Python2中還需要注意的就是str和bytes是一個意思。Python2 里面的str就是Python3中的bytes格式，而Python3中的str其實就是Unicode.

函數基礎（這里我就是用遞歸函數中的二分查找）

為什么使用函數：將將程序進行模塊設計

定義函數有三種形式：

- 無參函數

- 有參函數

- 空函數

PS：如果函數有多個返回值，那么返回的來的數據格式是元組

- 如何在函數傳入參數時限定參數數據格式。

def leon(x:int,y:int)->int:

pass

其中這里指定了x,y都必須是int類型 " -> "的意思是函數返回值也必須是int類型

print(yan.__annotations__):顯示形參的限定數據格式以及返回值的格式

a = [1,2,3,4,5,7,9,10,11,12,14,15,16,17,19,21] #形參中的num

def calc(num,find_num):

print(num)

mid = int(len(num) / 2) #中間數的下標

if mid == 0: #遞歸函數非常重要的判斷條件

if num[mid] == find_num:

print("find it %s"%find_num)

else:

print("cannt find num")

if num[mid] == find_num: #直接找到不用遞歸，結束函數

print("find_num %s"%find_num)

elif num[mid] > find_num: #find_num應該在左邊，向下遞歸

calc(num[0:mid],find_num)

elif num[mid] < find_num: #find_num應該在右邊，向下遞歸

calc(num[mid+1:],find_num)

calc(a,12)

匿名函數

c = lambda x:x+1 #x就是形參，c就是這個匿名函數的對象

print(c(22))

高階函數-特性

1. 把一個函數的內存地址傳給另外一個函數，當做參數

2.一個函數把另外一個函數的當做返回值返回

def calc(a,b,c):

print(c(a) + c(b))

calc(-5,10,abs) #引用上一節的實例，將-5和10絕對值相加

二、高階函數（補充）

函數是第一類對象

函數可以被賦值

可以被當做參數

可以當做返回值

可以作為容器類型的元素

#函數可以被賦值

def leon():

print("in the leon")

l = leon

l()

#函數可以被當做參數

def yan(x): #這里x形參，其實就是我們調用實參的函數名

x() #運行函數

y = yan(leon)

#函數當做返回值

def jian(x): 和上面一樣這這也必須傳入一個函數

return x

j = jian(leon) #這里需要注意一點就是這里的意思是運行jian這個函數而這個函數返回的是x 也就是leon這個函數的內存地址，也就是說這時候leon這個函數并沒有被執行

j() #運行 leon函數

#可以做為容器類型的元素

leon_dict = {"leon":leon}

leon_dict["leon"]() #這樣也可以運行leon這個函數

三、閉包函數

1.什么是閉包？我來看一下，比較官網的概念（這不是我在官網上面找的，不過沒有關系，反正你們也看不懂）：

閉包（Closure）是詞法閉包（Lexical Closure）的簡稱，是引用了自由變量的函數。這個被引用的自由變量將和這個函數一同存在，即使已經離開了創造它的環境也不例外。所以，閉包是由函數和與其相關的引用環境組合而成的實體。

懵逼了？不存在的。下面我用簡潔的說一下，但是有一點很重要，閉包是裝飾器中的重點，如果沒有把閉包正真理解，那么學完裝飾器之后會很快忘記。我們通過一個列子來說明下

import requests #首先導入一個模塊，這個可以不用記

def get(url): #定義一個get函數里面需要傳一個url的位置參數

def wapper(): #在定義一個wapper函數

res = requests.get(url) #這一步就是打開一個網頁

return res.text #將網頁以文字的形式返回

return wapper #返回最里層的wapper函數

g = get("http://www.baidu.com") #調用：首先因為作用域的原因，我們無法訪問到里層的wapper函數，所以我們直接調用get函數這里返回了一個wapper函數

print(g()) # 然后我在調用g（get函數）的對象，這樣是不是就訪問到里層的wapper函數呢

PS：這里我們可以把函數當做一個特殊的變量，當代碼從上向下執行的時候，如果函數不被調用話，函數內的代碼是不會被執行的。就拿上面的上面的舉例，當我們執行get函數的時候，這時候會返回一個wapper函數的內存地址，但是這個時候wapper函數并沒有被執行也就是說g()這時候返回的狀態其實就是wapper，這是我們只需要將g運行，就等于運行了wapper內的代碼。

四、函數的嵌套調用

嵌套調用其實很好理解，就是在一個函數中調用另一個函數的結果，也就是return的東西，同樣的我們看一段非常簡單的代碼來看一下。

#嵌套調用，在一個函數中調用另一個函數的功能

#calc這個函數就是在對比兩個數字的大小

def calc2(x,y):

if x >y :

return x

else:

return y

#我靠老板非常變態，然你直接計算四個數字的大小，擦。

def calc4(a,b,c,d):

res1 = calc2(a,b) #res1的值，這里不就是calc2這個函數比較時最大的哪一個嗎。

res2 = calc2(res1,c)

res3 = calc2(res2,d)

return res3

通過上面的代碼我們做一記憶。什么時候會用到嵌套調用呢？很顯然，就是我們這個函數（calc4）需要另外一個函數的實行結果（return的y或者x）。

五、裝飾器（高級的閉包函數）

就拿下面的這段代碼來說。如何在不改源代碼的情況下實現計算代碼的運行時間

def geturl(url):

response = requests.get(url)

print(response.status_code)

geturl(http://www.baidu.com)

def timer(func):

def wapper(url):

start_time = time.time()

func(url)

stop_time = time.time()

so_time_is = stop_time - start_time

print("運行時間%s"%so_time_is)

return wapper

@timer

def geturl(url):

response = requests.get(url)

print(response.status_code)

python = geturl(http://www.baidu.com)

圖解代碼

裝飾器必備：

@timer就是裝飾器，意思是裝飾它下面的函數，而裝飾器和被裝飾的都是一個函數。

timer（裝飾器函數），首先它會有一個位置參數（func）名字隨意，但是必須并且只能是一個位置參數

func參數就是被裝飾的geturl這個函數

為什么func是geturl這個函數呢-->上面寫了一個裝飾器功能：geturl=timer(geturl)，我們看到這里的timer中傳入的其實就是func函數所以func = geturl（被裝飾的函數）

分析geturl=timer(geturl)，首先我們可以得知timer這是一個閉包函數，當我們執行這個閉包函數，會把里層的函數（wapper）返回，也就是說timer(geturl)其實就是返回的wapper，所以就可以這樣理解了geturl==wapper，所以當我們運行geturl的時候就相當于在執行wapper()這樣的一個操作；如果這里實在記不住，就這樣。咱上面不是有一個閉包函數嗎？你就把geturl=timer(geturl)中的geturl(執行函數的返回結果)當做上面g（函數調用的返回結果），然后在分別再執行了下"g"或者"geturl”這個對象。

如果被裝飾者有位置參數的話，我們需要在wapper函數中加上對應的位置參數用來接收，如果長度是不固定的話還可以用*args和**kwargs

六、有參裝飾器

聽著名字顧名思義，就是在裝飾器中還有位置參數。

#一個low得不能再low得驗證腳本，如果是顯示環境中所有數據必須是由數據庫或者一個靜態文件提供，并且登錄成功時，需要保存用戶的一個狀態

def auth(auth_type): #有參裝飾器名稱

def auth_deco(func): #定義第二層函數名稱

def wrapper(*args,**kwargs): #最里層函數，主要實現認證功能

if auth_type == "file":

username = input("username>>:").strip()

password = input("username>>").strip()

if username == "leon" and password == "loveleon":

res = func(*args,**kwargs)

return res

elif auth_type == "mysql_auth":

print("mysql_auth...")

return func(*args,**kwargs)

return wrapper #第二層返回的是wrapper函數，其實就是home

return auth_deco #第一層返回的結果等于第二層函數的名稱

@auth('file')

def home():

print("welcome")

home() #執行home-->wrapper

有參函數必備知識：

套路，通過上面無參裝飾器，我們得出了geturl=timer(geturl)這個等式。回到有參裝飾器，我們又會有什么樣子的等式呢？首先@auth("file")是一個裝飾器也就是一個函數，所以我們定義了一個auth(auth_type)這個函數，而這個函數返回的是什么呢？沒有錯就是第二層函數；到了這里我們就會發現@auth("file")其實就是@auth_deco，現在我們知道了現在裝飾器其實就是auth_deco，那剩下的還不知道怎么寫嗎？

整理公式，auth('file')-----------(return)> auth_deco----->@auth_deco ->home=auth_deco(home)

如果記不住？如果實在是記不住，其實就可以這樣理解，有參裝飾器無非就是在無參裝飾器上面加了一層(三層)，然后在第一層返回了第二層的函數，而到了第二層就和我們普通用的裝飾器是一毛一樣了

七、模塊導入

import ，創建一個leonyan.py的模塊文件，等待被導入

a = 10

b = 20

c = 30

def read1():

print("in the read1")

def read2():

print("in the read2")

導入leonyan.py文件（調用模塊文件和模塊文件在同一目錄下）

import leonyan #Python IDE這行會爆紅，但是不用管

leonyan.read1() #執行leonyan這個包中的read1函數

leonyan.read2() #執行leonyan這個包中read2函數

print(leonyan.a + leonyan.b + leonyan.c ) #輸出60

總結：在Python中包的導入（import ***）會干三個事情：1：創建新的作用域；2：執行該作用域的頂級代碼，比如你導入的那個包中有print執行后就會直接在屏幕中輸出print的內容；3：得到一個模塊名，綁定到該模塊內的代碼

在模塊導入的時候給模塊起別名

import leonyan as ly

import pandas as pd #這是一個第三方模塊，以后的博客中會寫到，這是一個用于做統計的

給模塊起別名還是挺多的，在有些模塊的官方文檔中，還是比較推薦這種方法的，比如pandas的官方文檔中就是起了一個pd別名，總之as就是一個模塊起別名

from *** import ***

from leonyan import read1 #引入直接調用

read1()

如果在調用模塊的函數作用域中有相同的同名的，會將調用過來的覆蓋。

在form ** import ** 中控制需要引用的變量（函數其實在未被執行的時候也是一個存放在內存中的變量）

from leonyan import read1,read2 在同一行中可以引用多個，只需要用逗號隔開就行了

print(read1)

print(read2)

#這里打印的就是read1和read2的內存地址

#需求我現在只需要導入read2

這時候我們就可以在leonyan這個函數中加上這么一行：

__all__ = ["read2"] #這里的意思就是別的文件調用為的時候用from ** import ** 只能拿到read2 這個函數的內存地址，也就是只有read2可以被調用

把模塊當做一個腳本執行

我們可以通過模塊的全局變量__name__來查看模塊名：

當做腳本運行：

__name__ 等于'__main__'

作用：用來控制.py文件在不同的應用場景下執行不同的邏輯

if __name__ == '__main__':

#fib.py

def fib(n): # write Fibonacci series up to n

a, b = 0, 1

while b < n:

print(b, end=' ')

a, b = b, a+b

print()

def fib2(n): # return Fibonacci series up to n

result = []

a, b = 0, 1

while b < n:

result.append(b)

a, b = b, a+b

return result

if __name__ == "__main__":

import sys

fib(int(sys.argv[1]))

代碼執行 Python flb.py 100

只需要簡單了解的Python模塊導入搜索路徑

內建(build-in) --> sys.path（sys.path是一個列表，而且第一個位置就是當前文件夾）

模塊導入的重點-->包的導入

在實際的開發環境中，你不可能一個文件的代碼寫到底，當然你也有可能會引用同文件夾中的其他模塊，但是你有沒有想過這一個項目不可能是你一個寫的，都是很多人協作開發。這樣就存在這樣的一個問題了；不同的人不可能用一臺電腦，也不可能在一個文件夾下面寫寫功能。他們也有自己的代碼文件夾，然后大家把功能通過接口的方式，提供調用。這時候就面臨這不同文件夾的調用問題。而這種問題也需要通過from ** import ** 調用。

上圖中我運行“模塊導入.py”這個文件夾，首先我from Pythonscript.leonyan.command import config，因為我們得運行腳本和需要導入的包都在Pythonscript的目錄下面所以我直接通過絕對路徑導入，然后一層一層“.”下去，知道最后import了這個config文件，這里我們需要注意一點：當腳本在最外層運行的時候sys.path 列表中的第一個參數就是運行腳本的目錄，這是什么意思，這代表著你在別的包中有調用了其他的東西比如說我的config.py是調用了bing.py文件，這時候就必須寫絕對路徑，因為這在sys.path文件夾中已經找不到了，也就是導入不進來。

總結：包的導入其實都是很簡單的，你需要記住一點：當你導入Python內建或者下載的第三方模塊直接用import 導入，如果是自己寫的就用from ** import ** 使用絕對目錄導入就行了，也就是從調用腳本的上級目錄開始導入。這樣可以保證不會報模塊導入的錯誤了。

以上這篇詳談Python高階函數與函數裝飾器(推薦)就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python四大高阶函数_详谈Python高阶函数与函数装饰器(推荐)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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