python的递归,闭包,装饰器,以及继承类的方法

本文探讨了Python中装饰器的应用,包括带参数及无参数的装饰器使用方法,并详细解析了类方法重写时如何正确调用父类方法的不同方式。

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递归

递归就是自己调用自己,最经典的递归案例是青蛙跳台阶问题(斐波那契)

def jumping_stairs(stairs_num):
    """
    青蛙跳台阶/斐波那契
    :param stairs_num: 台阶数
    :return: 
    """
    if stairs_num <= 3:
        return stairs_num
    return jumping_stairs(stairs_num - 1) + jumping_stairs(stairs_num - 2)

闭包

  1. 函数嵌套
  2. 内部函数必须使用了外部函数的变量或者参数
  3. 外部函数返回内部函数的引用(也就是函数名) 这个使用了外部函数变量的内部函数称为闭包
    在这里插入图片描述

装饰器

装饰器实质上也是一个闭包函数,也就是说,他也是一个函数嵌套。可以在不改变原函数的情况下,对已有函数进行额外的功能扩展。
装饰器就是特殊的闭包函数(特殊在外面函数的参数为一个函数的引用,也是就是外面的大函数传递的是被装饰函数的引用。这个函数的引用会在里面函数调用)

被装饰的函数带参数(很简单,内函数和被装饰的函数带相同的参数即可)

# 不带返回值的
import time
def showtime(func):
    def wrapper(a, b):
        start_time = time.time()
        func(a,b)
        end_time = time.time()
        print('spend is {}'.format(end_time - start_time))

    return wrapper

@showtime #add = showtime(add)      add() = showtime(add)()  
def add(a, b):
    print(a+b)
    time.sleep(1)

@showtime #sub = showtime(sub)      sub() = showtime(sub)()
def sub(a,b):
    print(a-b)
    time.sleep(1)

add(5,4)
sub(3,2)


# 带返回值的

import time
def showtime(func):
    def wrapper(a, b):
        start_time = time.time()
        func(a,b)
        end_time = time.time()
        print('spend is {}'.format(end_time - start_time))
        return '被装饰函数的返回值 {}'.format(end_time - start_time)
    return wrapper

@showtime #   add = showtime(add)     add() = showtime(add)()
def add(a, b):
    print("a+b", a+b)
    time.sleep(1)

@showtime #   sub = showtime(sub)     sub() = showtime(sub)()
def sub(a,b):
    print("a-b", a-b)
    time.sleep(1)

print(add(5,4))
print(sub(3,1))

被装饰的函数不带参数(内函数和被装饰的函数均不带参数即可)

import time
def showtime(func):
    def wrapper():
        start_time = time.time()
        func()
        end_time = time.time()
        print('spend is {}'.format(end_time - start_time))

    return wrapper

@showtime  #foo = showtime(foo)   foo() = showtime(foo)()
def foo():
    print('foo..')
    time.sleep(3)

@showtime #doo = showtime(doo)     doo() = showtime(doo)()
def doo():
    print('doo..')
    time.sleep(2)

foo()
doo()

装饰器函数带参数(三层嵌套即可)

import time
def time_logger(flag = 0):
    def showtime(func):
        def wrapper(a, b):
            start_time = time.time()
            func(a,b)
            end_time = time.time()
            print('spend is {}'.format(end_time - start_time))

            if flag:
                print('将此操作保留至日志')

        return wrapper

    return showtime

@time_logger(2)  #得到闭包函数showtime,add = showtime(add)
def add(a, b):
    print(a+b)
    time.sleep(1)

add(3,4)

类继承之后重写方法时,继承父类的方法里面的内容

总的来说有三种方法
方法 1
父类名.init(self, 父类同类参数)
父类名.method(self, 父类同类参数)
父类名.init(self, 参数) 父类名; ()中一定有 self +参数

方法2
super(子类名,self).init(父类同类参数)
super(子类名,self).method(父类同类参数)
super(子类名,self).init(参数) 子类名; ()中参数一定没self

方法3
super().init(父类同类参数)
super().method(父类同类参数)
super().init(参数) ()中参数一定没self

方法1

没有参数

class TestClass1():
    def __init__(self):
        print("我是父类__init方法__里面的动作")



class TestClass2(TestClass1):
    def __init__(self):
        super(TestClass2, self).__init__()
        print("我是子类__init__重写后自己实现的动作")

a = TestClass2()

一个参数

class TestClass1():
    def __init__(self, arg):
        print(arg)
        print("我是父类__init方法__里面的动作")

class TestClass2(TestClass1):
    def __init__(self, arg):
        super(TestClass2, self).__init__(arg)
        print(arg)
        print("我是子类__init__重写后自己实现的动作")

a = TestClass2("参数")

两个参数

class TestClass1():
    def __init__(self, arg, arg2):
        print(arg)
        print("我是父类__init方法__里面的动作")



class TestClass2(TestClass1):
    def __init__(self, arg, arg2):
        super(TestClass2, self).__init__(arg, arg2)
        print(arg)
        print("我是子类__init__重写后自己实现的动作")

a = TestClass2("参数", "参数2")

方法2

无参数

class TestClass1():
    def __init__(self):
        print("我是父类__init方法__里面的动作")

class TestClass2(TestClass1):
    def __init__(self):
        TestClass1.__init__(self)
        print("我是子类__init__重写后自己实现的动作")

a = TestClass2()

一个参数

class TestClass1():
    def __init__(self, arg):
        print(arg)
        print("我是父类__init方法__里面的动作")



class TestClass2(TestClass1):
    def __init__(self, arg):
        TestClass1.__init__(self, arg)
        print(arg)
        print("我是子类__init__重写后自己实现的动作")

a = TestClass2("参数")

两个参数

class TestClass1():
    def __init__(self, arg, arg2):
        print(arg)
        print("我是父类__init方法__里面的动作")



class TestClass2(TestClass1):
    def __init__(self, arg, arg2):
        TestClass1.__init__(self, arg, arg2)
        print(arg)
        print("我是子类__init__重写后自己实现的动作")

a = TestClass2("参数", "参数2")

方法三

无参数

class TestClass1():
    def __init__(self):
        print("我是父类__init方法__里面的动作")

class TestClass2(TestClass1):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        print("我是子类__init__重写后自己实现的动作")
a = TestClass2()

一个参数

class TestClass1():
    def __init__(self, arg):
        print("我是父类__init方法__里面的动作", arg)

class TestClass2(TestClass1):
    def __init__(self, arg):
        super().__init__(arg)
        print("我是子类__init__重写后自己实现的动作", arg)
a = TestClass2("arg")
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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