闭包和range

概念

闭包包含了函数的入口地址和其关联的环境

闭包和普通函数

最大的区别在于,闭包函数中可以引用闭包外的变量

闭包与range

当闭包和range同时使用,可能会出现下面的错误,最终协程会打印出values切片的最后一个值,因为当前的val值引用的是同一个地址的数据,在range循环的过程中,会不断的在val地址中更新数据,但是在闭包中,由于引用了外部的变量val,所以在访问时会获取val地址中的值,可能会获取最后放入其中的值,而不是遍历所有值,从而导致错误


import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	links := []string{"https://www.baidu.com",
		"https://www.jd.com/",
		"https://www.taobao.com"}

	for _, val := range links {
		go func() {
			fmt.Println(val)
		}()
	}
	time.Sleep(2 * time.Second)
}

运行结果

https://www.taobao.com
https://www.taobao.com
https://www.taobao.com

修复

修复该问题的办法是通过函数传递参数

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	links := []string{"https://www.baidu.com",
		"https://www.jd.com/",
		"https://www.taobao.com"}

	for _, val := range links {
		go func(val string) {
			fmt.Println(val)
		}(val)
	}
	time.Sleep(2 * time.Second)
}

运行结果

https://www.baidu.com
https://www.taobao.com
https://www.jd.com/

 

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
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内容概要:本文介绍了一套基于YOLOv5的实时打架行为识别与预警系统,旨在提升公共安全监控的智能化水平。系统通过四个核心模块实现完整功能:数据准备与标注、YOLOv5模型训练、实时视频流识别以及PyQt5开发的可视化界面。利用公开或自定义采集的打架行为数据集,经过标注数据增强后,使用YOLOv5进行训练,获得高精度检测模型(准确率超92%)。模型部署于实时摄像头视频流中,结合OpenCV实现行为检测与即时预警,并通过PyQt5构建用户友好的图形界面,支持状态显示、报警提示等交互功能。系统具备低延迟(0.2秒内响应)、高准确性与可扩展性,适用于多种公共场景的安全监控。 适合人群:具备Python编程基础、熟悉深度学习框架(如PyTorch)的高校学生、科研人员及从事计算机视觉、安防系统开发的工程师,尤其适合需要完成毕业设计或实际安防项目的从业者。 使用场景及目标:①应用于商场、校园、地铁站等人流密集场所,实现对打架行为的自动识别与实时预警;②帮助开发者掌握从数据处理、模型训练到系统集成的全流程技术栈,理解YOLOv5在真实场景中的落地方法;③拓展至边缘设备部署、多行为识别等高级应用。 阅读建议:建议按照“数据→模型→识别→界面”的顺序逐步实践,配合提供的代码链接与密码下载完整资源,边学边调,重点关注模型训练参数设置与实时推理性能优化。
### 闭包与装饰器的定义 #### 闭包 在 Python 中,闭包是指一个嵌套函数可以访问其外层函数作用域内的变量,即使这个外层函数已经执行完毕并返回[^1]。这种特性使得闭包能够记住它创建时所处的作用域中的状态。 ```python def outer_function(x): def inner_function(y): return x + y # 访问外部函数的变量 x return inner_function closure_example = outer_function(10) print(closure_example(5)) # 输出 15 ``` 上述代码展示了如何通过内部函数 `inner_function` 来捕获外部函数 `outer_function` 的局部变量 `x` 并形成闭包[^5]。 --- #### 装饰器 装饰器是一种用于修改其他函数行为的高阶函数。它可以接受一个函数作为输入,并返回一个新的函数,在不改变原函数源码的情况下增强或修改其功能[^2]。 ```python def my_decorator(func): def wrapper(): print("Something is happening before the function is called.") func() print("Something is happening after the function is called.") return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello!") say_hello() # 输出: # Something is happening before the function is called. # Hello! # Something is happening after the function is called. ``` 在此例子中,`my_decorator` 是一个装饰器,它增强了 `say_hello` 函数的功能[^4]。 --- ### 区别与联系 尽管闭包装饰器都涉及函数嵌套以及对外部作用域的引用,但两者的用途不同: - **闭包** 主要关注的是保存状态,允许内部函数在其生命周期结束后仍然能访问外部作用域的数据。 - **装饰器** 则更侧重于动态地扩展已有函数的行为,而无需更改原始函数的内容。 两者之间的一个重要联系在于:装饰器通常利用闭包机制实现其核心逻辑[^3]。 --- ### 编程中的应用 #### 应用场景一:延迟计算 闭包可用于推迟某些昂贵运算直到真正需要的时候才被执行。 ```python def create_adder(x): def adder(y): return x + y return adder add_five = create_adder(5) result = add_five(7) # 延迟到此处才完成加法操作 print(result) # 输出 12 ``` 此案例体现了闭包对于封装数据的强大能力。 #### 应用场景二:日志记录 装饰器常用来为多个函数添加统一的日志处理逻辑而不影响原有业务流程。 ```python import time def log_execution_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"{func.__name__} executed in {end_time - start_time:.4f}s") return result return wrapper @log_execution_time def heavy_computation(n): total = sum(i * i for i in range(n)) return total heavy_computation(1_000_000) # 自动打印运行耗时 ``` 这里展示了一个典型的基于装饰器的时间测量工具。 ---
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