装饰器_一(Pyhton中的闭包)

本文详细解析了Python中的闭包概念,通过实例展示了如何利用闭包实现计算器的加减乘除功能,并介绍了nonlocal关键字的使用,用于在内嵌函数中修改外部函数的变量。

· 闭包

闭包是什么:
如果在一个函数中,定义了另外一个函数,并且那个函数使用了外函数的变量,并且外边那个函数返回了里边这个函数的引用。那么称为里边的这个函数为闭包。例如:

def greater(name):
    def say_hello():
        print('hello my name is %s' % name)
    return say_hello

   hello = greater('as')
   hello()

闭包对于我们到底有什么用?
用闭包实现一个计算器的加减乘除:

def calculator(option):
    if option == 1:
        def add(x, y):
            return x + y
        return add
    if option == 2:
        def minus(x, y):
            return x - y
        return minus
    if option == 3:
        def multipy(x, y):
            return x * y
        return multipy
    if option == 4:
        def divide(x, y):
            return x / y
        return divide
    else:
        print('操作符不正确')

add = calculator(1)
print(add(1, 3))
print(add(1, 4))
multipy = calculator(3)
print(multipy(1, 5))
print(multipy(2, 5))
nonlocal关键字:
    如果想要修改外面函数的变量,这时候应该用nolocal关键字,来把这个变量标示为外面函数的变量:
    以下代码修改了name,使用了nonlocal关键字,不会报错:
def greet(name):
    print('outer name is %s' % name)
    def say_hello():
        nonlocal name
        name = 'China_' + name
        print('inter name is %s' % name)
    return say_hello

greet('HK')()
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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