python 基本函数与复杂函数（闭包，装饰器）

一、基本函数

1、定义基本函数

def sum(形参):
"""
函数说明
"""
　　函数体
    #return 返回值

sum(实参)

 

2、定义衍生函数

python匿名函数

f=lambda x,n:x ** n # lambda 参数1，参数2：返回值
print(f(2,3))

 

3、函数参数与传参

（1）设置默认参数

def addoneoradd(a,b=1):
"""
+1 or +
"""
    return a+b

addoneoradd(1)
addoneoradd(1,2)

 

4、内置函数

#反射相关
hasattr(object，name)#判断对象object是否包含名为name的特性，返回True或者False
hasattr(list, 'append')

getattr(object，name)#

setattr(object，name，value)　　# 根据字符串的形式 , 动态的设置一个成员(在内存中)

delattr (object，name)

 

#基础数据类型相关
数据转换
bool,int,float,complex(2,3),bin(整转二)，oct(整转八)，hex(整转十六),list(转list兼定义),tuple(转tuple兼定义),dict(转dict兼定义)，set(转set兼定义)，frozenset(转frozenset兼定义)，ord(字母转ASCII)，chr(ascii转字母)，repr(返回对象的string格式)，len(长度)，sorted(无序转有序)，enumerate(加序列号)
数据运算
abs(求绝对值)，divmod(除，余数)，round(num,小数点数，#四舍五入)，pow(num，次方数，#求幂)，sum(求和)，max(最大值)，min()
其它
all(所有真判定真)，any(一有真判定真)，zip(keys列表，values列表，#返回字典)，filter(函数映射，列表，返回经函数处理后的可迭代对象，特点会减少)，map(函数映射，列表，返回经函数处理后的可迭代对象，特点数目不变)

 

#面向对象相关
type(判定类型)，classmethod(转为类方法)，staticmethod(转静态方法)，property(方法转变量)，super(多继承重要方法)，issubclass(判定子类)，isinstance(obj，实例，判定实例)，

 

 

#其它
#字符串代码
eval(字符串转可执行代码并执行返回)，exec(字符串转可执行代码并执行不返回)，compile(字符串source和代码文件filename选一，model编译代码的种类，可以指定为 ‘exec’,’eval’,’single’)
#当source中包含流程语句时，model应指定为‘exec’；当source中只包含一个简单的求值表达式，model应指定为‘eval’；当source中包含了交互式命令语句，model应指定为'single'。

#文件操作

open(文件名，模式，字符编码encoding，#打开一个文件对象，手动关闭)，with open(文件名，模式，字符编码encoding，#打开一个文件对象，自动关闭)，read(一次性读取，全部加载到内存)，readlines(逐行读取，一行行读取到内存)，write(写文件内容)，tell(返回光标现在位置)，seek(移动数,1为当前2为末尾，光标移动指定数目)

二、复杂函数

函数内存在其他函数的调用或定义就是复杂函数

1、闭包

（1）闭包定义：封装了数据和函数的函数，其实就是两个函数的嵌套，并且具备特征：一个内层函数调用了外层函数的"变量"

（2）闭包的目的：为了数据安全，函数内的数据是以局部变量存在

def out(k):
      b = 1
　　def in(x):
　　　　print(k + b)
　 　return in
t = out(2)
3

 

2、装饰器

python的装饰器本质上是一个Python函数，作用是在其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。装饰器就是一个用来返回函数的函数。

#带函数参数装饰器，初级装饰器
def debug(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):  # 形参
        print (f'Prepare and do ') #先
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper  # 返回

#所装饰的函数
@debug
def say(something):
    print "hello {}!".format(something) #后

 

#自带参数装饰器，只需要再原来的装饰器上加一层函数，接收装饰器的参数
#第一层传装饰器参数，第二层传函数，第三层传函数参数，依次返回函数结果，第三层函数，第二层函数
def set_lever(lever_num):
    def wrapper(func):
        def inner(*args, **kwargs):
            if lever_num == 1:
                print("已经获得1的权限")
            elif lever_num == 2:
                print("已经获得2的权限")
            ret = func(*args, **kwargs)
            return ret
        return inner
    return wrapper

#装饰

@set_lever(1)
def text1():
    # print("hi")
    return "hi , 已经拥有1权限了"

 

#装饰器经过函数的传递之后已经改变了元信息，这是装饰器的缺点
#能保留元信息的装饰器
import functools
def node(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        print "print from node"
    return wrapped

@node
def func():
        print "print from func"
print func.__name__

func()

 

#装饰器综合应用，日志信息
def logging(level):
    def wrapper(func):
        def inner_wrapper(*args, **kwargs):
            print "[{level}]: enter function {func}()".format(
                level=level,
                func=func.__name__)
            return func(*args, **kwargs)
        return inner_wrapper
    return wrapper

@logging(level='INFO')
def say(something):
    print "say {}!".format(something)

# 如果没有使用@语法，等同于
# say = logging(level='INFO')(say)

@logging(level='DEBUG')
def do(something):
    print "do {}...".format(something)

if __name__ == '__main__':
    say('hello')
    do("my work")