Python基础及语法（六）

柯里化

z = f(x, y)转换成 z = f(x)(y)的形式

def add_front(x, y):  # 柯里化前
    return x+y


def add_after(x):  # 柯里化后
    def inner(y):
        return x+y
    return inner


print(add_front(4, 5))  # 9
print(add_after(4)(5))  # 9

装饰器

为一个封装好的函数添加功能

如为一个函数添加返回传参内容：

def logger(fn):
    def inner(*args, **kwargs):
        ret = fn(*args, **kwargs)
        print(args, kwargs)  # (4,) {'y': 5}
        return ret
    return inner


@logger  # 装饰器
def add(x, y):
    return x+y


print(add(4, y=5))  # 9

带参装饰器

import time


def logger(n):
    def logger_(fn):
        def inner(*args, **kwargs):
            ret = fn(*args, **kwargs)
            time.sleep(n)  # 等待3秒
            print(args, kwargs)  # (4,) {'y': 5}
            return ret
        return inner
    return logger_


@logger(3)  # 带参装饰器
def add(x, y):
    return x+y


print(add(4, y=5))  # 9

属性更新

 from functools import wraps

from functools import wraps
import time


def logger(n):
    def logger_(fn):
        @wraps(fn)  # 如果不使用则最后输出inner inner's
        def inner(*args, **kwargs):
            """inner's"""
            ret = fn(*args, **kwargs)
            time.sleep(n)  # 等待3秒
            print(args, kwargs)  # (4,) {'y': 5}
            return ret
        return inner
    return logger_


@logger(3)  # 带参装饰器
def add(x, y):
    """add's"""
    return x+y


print(add(4, y=5))  # 9
print(add.__name__, add.__doc__)  # add add'

注解

因Python是动态语言，所以注解只是友好的提示，不能避免类型使用错误。

def add(x: int, y: int) -> int:  # 函数注解
    """

    :param x: int
    :param y: int
    :return: int
    """
    return x+y


a: int = 4  # 类型注解
b: int = 5
print(add(a, b))  # 9

inspect模块

import inspect


def add(x: int, y: int, *args: int, **kwargs: int) -> int:  # 函数注解
    """

    :param x: int
    :param y: int
    :return: int
    """
    return x+y+sum(args)++sum(kwargs.values())


a: int = 4  # 类型注解
b: int = 5
print(add(a, b, 1, 2, 3, c=6, d=7, e=8, f=9))  # 45
print(inspect.isfunction(add))  # True，isfunction判断是否为函数，返回True或False，此外还有其它is函数用法相似
sig = inspect.signature(add)  # (x:int, y:int) -> int，signature获取签名
print(sig.return_annotation)  # 获得返回值注解
print(sig.parameters)  # OrderedDict([('x', <Parameter "x:int">), ('y', <Parameter "y:int">),
# ('args', <Parameter "*args:int">), ('kwargs', <Parameter "**kwargs:int">)])， 获得所有型参，返回有序字典
for k, v in sig.parameters.items():  # 该字典提供4个属性，以此是名字，缺省值，类型注解，传参类型
    print(k, v, v.name, v.default, v.annotation, v.kind)
# x x:int x <class 'inspect._empty'> <class 'int'> POSITIONAL_OR_KEYWORD
# y y:int y <class 'inspect._empty'> <class 'int'> POSITIONAL_OR_KEYWORD
# args *args:int args <class 'inspect._empty'> <class 'int'> VAR_POSITIONAL
# kwargs **kwargs:int kwargs <class 'inspect._empty'> <class 'int'> VAR_KEYWORD

 functools模块

reduce函数

import functools
print(functools.reduce(lambda x, y: x+y, range(10), 100))  # 145, reduce接受3个参数，依次是双参函数，迭代器，起始值

partial偏函数

import functools
import inspect


def add(x, y=0):
    return x+y


new_add = functools.partial(add, x=1, y=2)  # 保留原函数，重新定义函数型参的缺省值，生成新的函数
print(new_add(y=5))  # 6
print(inspect.signature(new_add))  # (*, x=1, y=2)

lru_cache装饰器

import functools


@functools.lru_cache()  # 用内存空间换时间，本质是一个字典，记录数据，对重复计算的时候有一定优化
def fib(n, a=1, b=1):
    return 1 if n < 3 else fib(n-1, b, a+b) + fib(n-2, b, a+b)


print(fib(101))