python学习日记【10 - 高阶函数及装饰器】

高阶函数

• 接受一个或者多函数作为参数
• 将函数作为返回值

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
def fn(fun, list1):# 接受一个或者多函数作为参数
    new_list = []
    for i in list1:
        if fun(i):
            new_list.append(i)
    return new_list # 将函数作为返回值
lst = fn(fn2, list1)
print(lst)

匿名函数

• lambda函数
• 语法：

lambda 参数 ： 表达式

• 定义不常用的函数

• filter（） 这个函数是一个过滤器，可以过滤一些可迭代的对象

• filter的两个参数： 过滤的条件 过滤的序列

print((lambda a, b : a + b)(1, 2)) # lambda 传参方式1
fn6 = lambda a, b : a + b # lambda 传参方式2
print(fn6(5, 6))
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
s = lambda i : i % 3 == 0
print(list(filter(s, list1))) # filter 的使用

闭包

• 将函数作为返回值也是高阶函数我们也称为闭包
• 闭包的好处
  • 通过闭包可以创建一些只有当前函数能访问的变量
  • 可以将一些私有数据藏到闭包中
• 行成闭包的条件
  • 函数嵌套
  • 将内部函数作为返回值返回
  • 内部函数必须要使用到外部函数的变量

def func_out(num1):
    # 函数嵌套
    def func_inner(num2):
        nonlocal num1 # 使用外部函数的变量或者参数
        num1 = 10
        result = num1 + num2
        print('结果：', result)
    print(num1)
    func_inner(1)
    print(num1)
    return func_inner # 将内部函数作为返回值返回
f = func_out(1)

装饰器

• 我们可以直接通过修改函数中的代码来完成需求，但是会产生以下一些问题
  • 如果修改的函数多，修改起来会比较麻烦
  • 不方便后期的维护
  • 这样做会违反开闭原则(ocp)
    • 程序的设计，要求开发对程序的扩展，要关闭对程序的修改

装饰器的使用

• 通过装饰器，可以在不修改原来函数的情况下来对函数进行扩展
• 在开发中，我们都是通过装饰器来扩展函数的功能的

def strat_end(old):
    def new_fun(*args, **kwargs):
        print('函数开始执行。。。。。')
        r = old(*args, **kwargs)
        print('函数执行结束。。。。。')
        return r
    return new_fun
# 装饰器的语法糖的一个写法  @strat_end 等价于speak = strat_end（speak）
@strat_end
def speak():
    print('同学们好好学习啊')

speak()