python之闭包、装饰器

本文深入解析Python中的闭包概念,包括其定义、工作原理及代码示例。同时,探讨装饰器的作用与应用场景,如日志记录、性能测试等,通过具体案例展示如何使用装饰器增强函数功能。

 什么叫闭包?

在一个函数的内部定义了另一个函数,外部的我们叫他外函数,内部的我们叫他内函数。 

在一个外函数中定义了一个内函数,内函数里运用了外函数的临时变量,并且外函数的返回值是内函数的引用。这样就构成了一个闭包。

一般情况下,在我们认知当中,如果一个函数结束,函数的内部所有东西都会释放掉,还给内存,局部变量都会消失。但是闭包是一种特殊情况,如果外函数在结束的时候发现有自己的临时变量将来会在内部函数中用到,就把这个临时变量绑定给了内部函数,然后自己再结束。

代码例子

def outer( a ):
 4     b = 10  # a和b都是闭包变量
 5     c = [a] #这里对应修改闭包变量的方法2
 6     # inner是内函数
 7     def inner():
 8         #内函数中想修改闭包变量
 9         # 方法1 nonlocal关键字声明
10         nonlocal  b
11         b+=1
12         # 方法二,把闭包变量修改成可变数据类型 比如列表
13         c[0] += 1
14         print(c[0])
15         print(b)
16     # 外函数的返回值是内函数的引用
17     return inner

装饰器   

定义:

python的装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。简单的说装饰器就是一个用来返回函数的函数。

应用场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。

装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。

作用:

简而言之,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。代码要遵循开放封闭原则   

开放:对扩展开发

封闭:已实现的功能代码块最好不动

装饰器案例:

 def w1(func):
    def inner():
        #验证1
        #验证2
        #验证3
        func()
    return inner

@w1     #语法糖
def f1():
    print('f1')

@w1
def f2():
    print('f2')

@w1
def f3():
    print('f3')

@w1
def f4():
    print('f4)

 装饰器这一语法体现了Python中函数是对象、是变量,可以作为参数、可以是返回值,非常的灵活与强大。

 

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
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