Python函数语法及使用教程

a, b b, a bprint() # 仅打印无 语句# 调用函数无返回值实际返回 None fib(2000)print() # 输出None3.闭包闭包是这样一种情况: 处于嵌套函数当中, 有一个内部函数, 它引用了外部函数的局部变量, 除此之外存在关键表现即, 外部函数返回这个内部函数。条件存在嵌套函数结构内部函数定义在外部函数内。内部函数引用外部函数的局部变量。外部函数返回内部函数对象。def ():def (x):x * # 引用外部变量# 返回内部函数 (2)print((5)) # 输出10闭包记住了 2应用场景1. 数据封装与状态保持闭包能够将变量进行隐藏, 它是仅仅凭借返回的函数接口来实施操作行为的, 这样便能够实现简单的状态管理。def ():count 0def ():count # 声明修改外部变量count 1countc ()print(c()) # 输出1将“print(c())”进行输出, 其结果为“2处在被闭包保存状态下的count发生的显示呈现”。2. 函数工厂根据参数动态生成具有不同行为的函数。def (n):def adder(x):x nadderadd5 (5)print(add5(3)) # 输出83. 装饰器一项在某种环境里堪称极为强大的功能之一的事物是装饰器, 它具备这样的特性, 即在不针对原函数代码作出修改的情形之下, 可以基于动态方式来增强函数功能, 并且能够将开放封闭原则予以完美呈现。1基础原理将原函数当作参数接收, 返回新函数的那种函数, 被称为是装饰器, 它属于高阶函数。那个新函数也就是闭包, 它把原函数调用以及额外的增强逻辑给封装起来了。def (func):def (*args, **):print(f 函数 {func.} 开始执行) func(*args, **) # 调用原函数print(f 函数 {func.} 执行完毕) # 等价于 add (add)def add(a, b):a badd(2, 3)# 输出# 函数 add 开始执行# 函数 add 执行完毕2进阶特性1. 保留原函数元数据运用.wraps装饰器, 能够留存被装饰函数的元数据, 像 、这样。from wrapsdef (func):wraps(func) # 复制原函数元数据到def (*args, **):# 增强逻辑func(*args, **)2. 带参数的装饰器通过三层嵌套结构允许装饰器接收参数实现动态配置。def ():def (func):wraps(func)def (*args, **):(3)def (name):fHello, {name}!print((Alice)) # 输出依次是, “你好, 爱丽丝”, 其中这一句是“你好, 爱丽丝”, 随后, 跟上仍旧这句“你好, 爱丽丝”且句末置标点。3多个装饰器的执行顺序存在多个装饰器, 当它们都作用于同一个函数的时候, 按照那种“从下到上、靠近函数的先去加以执行”的顺序来进行操作。 # 先执行def demo():pass# 等价于 demo ((demo))实战案例关于函数语法的掌握而言, 关键之处在于将理论与实践相结合, 以下借助典型案例, 进而巩固核心知识点, 同时解决实际开发之中的常见问题。案例 1参数传递错误排查问题: 在调用函数之际, 出现提示“缺少位置参数”或者“意外的关键字参数”。分析: 参数传递的方式跟函数定义并不匹配, 像针对仅位置参数而言, 如果采用关键字进行传递, 或者参数顺序存在错误。解决: 核查函数定义的参数类型, 保证调用的方式能够契合位置/关键字的要求。案例 2此字段的默认参数陷阱问题默认参数为列表时多次调用函数导致列表内容累积。def (item, items):items.(item)itemsprint((1)) # 输出print((2)) # 输出预期缘由是, 默认参数于函数定义之际进行计算及缓存, 在多次调用时会共享同一个列表对象。要解决时, 需用None当作默认值, 并在函数内部对可变对象予以初始化。def (item, itemsNone):if items is None:items items.(item)items案例 3闭包实现带状态的函数将需求明确表达为, 要去实现出一个计数器, 这个计数器每次被调用的时候, 都要进行自增操作, 而后返回当前的计数值, 并且不需要去使用全局变量。至于相应方案表述为, 借助闭包来保存计数状态。def ():count 0def ():countcount 1count ()print(()) # 1print(()) # 2 ()print(()) # 1独立计数器不影响 案例 4装饰器实现权限验证要点在于, 针对多个函数, 要去添加权限检查, 而且是只有管理员才被允许去执行这些函数在方案里用到的是, 利用装饰器来统一达成权限验证这一逻辑。from wrapsdef (func):wraps(func)def (user, *args, **):要是用户获取到的“role”的值不等于“admin”。raise (仅管理员可执行此操作)func(user, *args, **)def (user, ):print(f删除资源 {})admin {role: admin}(admin, 123) # 正常执行guest {role: guest}(guest, abc) # 抛出案例 5函数参数的类型注解与检查需求: 给函数增添参数类型提示, 并且于运行阶段查证参数类型是否准确。方案: 运用3.5 以上的类型注解, 并搭配模块以及装饰器达成类型检查。from wrapsfrom , UnionT (T)def (func):wraps(func)def (*args, **):# 获取函数参数的类型注解 func.# 检查位置参数类型针对i, 对于(arg以及name)而言 通过(经由zip(args以及func..))达成。if name in and not (arg, ):引发格式化参数 {名称} 应当是 {} 类型, 实际却是 {类型参数}。func(*args, **)定义一个名叫add整型函数, 它接收两个整型参数a和b, 返回值为整型。a badd(2, 3) # 正常执行把“2”添加进去时, 3这个值, 会出现抛出的情况, 即参数a应该是某种类型, 然而实际呈现的却是。案例 6高阶函数实现数据处理流水线需求: 针对列表当中的数据, 依照顺序逐个应用多个不同的处理函数, 像过滤掉某些元素、将元素进行转换、按照特定规则排序等操作, 从而构建成一条处理的流水线。方案: 去定义具有更高阶性质的函数, 该函数接收数据以及处理函数所组成的列表, 之后按照给定的顺序依次去执行这些处理。def (data, ):for func in :data func(data)data# 定义处理函数def ():n for n in if n % 2 0def ():n **2 for n indef ():()# 构建流水线, ,data 1, 2, 3, 4, 5, 6 (data, )print() # 输出4, 16, 36过滤偶数→平方→升序排序