Python进阶学习

假期补习补习Python，防止以后用到炸锅。

闭包

在Python语言中，一切皆对象。

闭包：一个函数定义中引用了函数外定义的变量，并且该函数可以在其定义环境外被执行。

闭包 = 函数 + 环境变量

def curve_pre():
    a = 25
    def curve(x):
        return a * x ** 2
    return curve

a = 10
f = curve_pre()
print(f(2))

输出结果：
100

def f1():
    a = 10
    def f2():
        # a此时被认为是局部变量
        a = 20
        print(a)
    print(a)
    f2()
    print(a)
    
f1()

输出结果：
10
20
10

上述例子并不是闭包，因为a并不是环境变量了，而是变成了局部变量。

匿名函数

语法： lambda 参数列表 : 表达式

1.使用lambda关键字创建匿名函数。

2.所谓匿名函数，就是没有名字的函数。

3.匿名函数冒号后面的表达式有且只能有一个，注意：是表达式，而不是语句。

4.匿名函数自带return，而return的结果就是表达式的计算后的结果。

def add(x, y):
    return x + y
等价于：
lambda x, y: x + y

在进行匿名函数调用的时候，直接将函数赋值给一个变量即可

f = lambda x, y: x + y
print(f(1, 2))

输出结果：
3

匿名函数中常用三元表达式进行相关功能实现。Python中的三元表达式

其他语言中如C,C++,java的三元表达式：

x > y ? x : y

Python中的三元表达式：

条件为真时的结果 if 条件判断 else 条件为假时的返回结果

f = lambda x, y: x if x > y else y
print(f(1, 2))

输出结果：
2

(1) map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。

l = [1, 2, 3, 4, 5]

def square(x):
    return x * x

r = map(square, l)
print(list(r))

输出结果：
[1, 4, 9, 16, 25]

map与lambda：
上述代码可改变为：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
r = map(lambda x: x * x, l)
print(list(r))

输出结果：
[1, 4, 9, 16, 25]

注意：map与lambda并不能提高代码运行上的效率，只是使得代码更加简洁。

(2) reduce：

在Python 3.x，reduce已不在全局命名空间内，所以想要使用需要先引入

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。

from functools import reduce

l = [1, 2, 3, 4, 5]
r = reduce(lambda x, y: x + y, l)
print(r)

输出结果：
15

(3) filter：

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。

l = [1, 0, 0, 1, 0, 2]
r = filter(lambda x: True if x != 0 else False, l)
print(list(r))

输出结果：
[1, 1, 2]

该函数特别适合做集合的过滤

高阶函数

高阶函数：map、reduce、filter

高阶函数就是一个函数可以用来接收另一个函数作为参数

装饰器

框架中普遍大量使用装饰器，所以装饰器很重要。装饰器是一种设计模式，类似于Java中的注解

提高可扩展性，不改变原有函数而增加新的功能

import time

def f1():
    print("This is a function")

def dec(func):
    def t():
        print(time.time())
        func()
    return t

f = dec(f1)
f()

输出结果:
1581738874.1218472
This is a function

语法糖：@符

语法糖（Syntactic sugar），也译为糖衣语法，是由英国计算机科学家彼得·约翰·兰达（Peter J. Landin）发明的一个术语，指计算机语言中添加的某种语法，这种语法对语言的功能并没有影响，但是更方便程序员使用。通常来说使用语法糖能够增加程序的可读性，从而减少程序代码出错的机会。

解决调用时复杂的问题。

装饰器不需要改变调用

import time

def dec(func):
    def t():
        print(time.time())
        func()
    return t

@dec
def f1():
    print("This is a function")

f1()

输出结果：
1581743959.2179737
This is a function

可变参数问题：

使用*args定义可变参数

import time

def dec(func):
    def t(*args):
        print(time.time())
        func(*args)
    return t

@dec
def f1(name):
    print("f1" + name)

@dec
def f2(name1, name2):
    print("f2：" + name1 + name2)

f1('f1')
f2('This is a function', 'f2')

输出结果：
1581745067.4728582
f1：f1
1581745067.4728582
f2：This is a functionf2