闭包

理解闭包与装饰器

1.什么是闭包?
多层函数嵌套,(函数里面还有定义函数,一般是两个),往往内层函数会用到外层函数的变量,把内层函数以及外部函数的变量当成一个特殊的对象,这就是闭包。闭包比面向对象更纯净、更轻量,既有数据又有执行数据的代码;比普通函数功能更强大,不仅有代码还有数据;

2.匿名函数、普通函数、闭包、面向对象的区别?
1). 匿名函数能够完成基本的简单功能,传递是这个函数的引用 只有功能。
2). 普通函数能够完成较为复杂的功能,传递是这个函数的引用 只有功能。
3). 闭包能够将较为复杂的功能,传递是这个闭包中的函数以及数据,占用资源比较小。
4). 对象能够完成最为复杂的功能,传递是数据+功能,但占用大量空间,浪费资源。

3.什么是装饰器?
利用闭包的基本原理,对一个目标函数进行装饰,即在执行一个目标函数之前或之后执行一些特定的事情。

通用的装饰器示例如下:

def set_func(func):         
	print("---开始进行装饰")         
	def call_func(*args, **kwargs):                   
		print("---这是目标函数之前做的事情----")  #  如果需要的话                   
		ret = func(*args, ** kwargs)  # 拆包        
		print("---这是目标函数之后做的事情----")  # 如果需要的话                  
 		return ret  # 如果需要有返回值的话可以加上返回值         
 	return call_func  


 @set_func  # 相当于 test1 = set_func(test1)
 def test1(*args, **kwargs):    
 """函数内部要做的功能"""         
 	return "ok"  # 如果需要的话,否则就返回None 
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值