zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Python进阶内容(一)--- 高阶函数 High order function

    0. 问题

    # 本文将围绕这段代码进行Python中高阶函数相关内容的讲解
    # 文中所有代码的兼容性要求为:Python 3.6,IPython 6.1.0
    
    def addspam(fn):
        def new(*args):
            print("spam,spam,spam")
            return fn(*args)
        return new
    
    @addspam
    def useful(a,b):
        print(a**2+b**2)
    
    if __name__ == "__main__":    
        useful(1,2)

    1. Python中一切皆对象

    你已经学习了Python中的list, tuple, dict等内置数据结构,当你执行:alist = [1, 2, 3] 时,你就创建了一个List对象,并且用alist这个变量引用它:

     当然你也可以自己定义一个类:

    class House(object): 
        def __init__(self, area, city): 
            self.area = area 
            self.city = city 
    
        def sell(self, price): 
            [...] #other code 
            return price                   
    
    # 然后创建一个类的对象:
    house = House(200, 'Shanghai')

    OK,你立马就在上海有了一套200平米的房子,它有一些属性(area, city),和一些方法(__init__, self):

    2. 函数是第一类对象

    和list, tuple, dict以及House instance一样,当你定义一个函数时,函数也是对象:

    def func(a, b): 
        return a + b

    在全局域,函数对象func(a,b)被函数名func引用着,它接收两个参数a和b,计算这两个参数的和作为返回值。

    所谓第一类对象,意思是可以用标识符给对象命名,并且对象可以被当作数据处理:例如赋值、作为参数传递给函数,或者作为返回值return 等

    因此,你完全可以用其他变量名引用这个函数对象:

    def func(a, b): 
        return a + b
    
    add = func

    这样,你就可以像调用func(1, 2)一样,通过新的引用add调用函数了:

    print(func(1, 2))
    print(add(1, 2)) #the same as func(1, 2)

    或者将函数对象作为参数,传递给另一个函数:

    def func(a, b): 
        return a + b
    
    def caller_func(f): 
        return f(1, 2) 
    
    if __name__ == "__main__": 
        print(caller_func(func)) 

    可以看到,

    • 函数对象func(a,b)作为参数传递给caller_func(f)函数,传参过程类似于一个赋值操作f=func;
    • 于是函数对象func(a,b),被caller_func函数作用域中的局部变量f引用,f实际指向了函数func;
    • 当执行return f(1, 2)的时候,相当于执行了return func(1, 2);

    因此输出结果为3。

    3. 函数对象 vs 函数调用

    无论是把函数赋值给新的标识符,还是作为参数传递给新的函数,针对的都是函数对象本身,而不是函数的调用。

    用一个更加简单,但从外观上看,更容易产生混淆的例子来说明这个问题。例如定义了下面这个函数:

    def func(): 
        return "hello,world"
    
    # 然后分别执行两次赋值:
    ref1 = func   #将函数对象赋值给ref1 
    ref2 = func() #调用函数,将函数的返回值("hello,world"字符串)赋值给ref2
    # 很多初学者会混淆这两种赋值,通过Python内建的type函数,可以查看一下这两次赋值的结果:
    
    In [4]: type(ref1)
    Out[4]: function
    
    In [5]: type(ref2)
    Out[5]: str
    
    # 可以看到,ref1引用了函数对象本身,而ref2则引用了函数的返回值。
    # 通过内建的callable函数,可以进一步验证ref1是可调用的,而ref2是不可调用的:
    
    In [9]: callable(ref1)
    Out[9]: True
    
    In [10]: callable(ref2)
    Out[10]: False

    4. 闭包&LEGB法则

    所谓闭包,就是将“组成函数的语句和这些语句的执行环境”打包在一起时得到的对象

    听上去的确有些复杂,还是用一个栗子来帮助理解一下。假设我们在foo.py模块中做了如下定义:

    # foo.py 
    filename = "foo.py" 
    def call_func(f): 
        return f() #如前面介绍的,f引用一个函数对象,然后调用它

    在另一个func.py模块中,写下了这样的代码:

    # func.py 
    import foo #导入foo.py 
    filename = "func.py" 
    
    def show_filename(): 
        return "filename: %s" % filename 
    
    if __name__ == "__main__": 
        print(foo.call_func(show_filename))
    
    # 注意:实际发生调用的位置,是在foo.call_func函数中
    # 当我们用python func.py命令执行func.py时输出结果为:
    
    $ python func.py 
    filename:func.py

    尽管foo.py模块中也定义了同名的filename变量,实际调用show_filename的位置也是在foo.py的call_func内部。但是很显然show_filename()函数使用的是相同环境(func.py模块)中定义的那个filename变量。

    对于嵌套函数,这一机制则会表现的更加明显:闭包将会捕捉内层函数执行所需的整个环境

    #enclosed.py
    import foo
    def wrapper():
        filename = "enclosed.py"
        def show_filename():
            return "filename: %s" % filename
        print(foo.call_func(show_filename))    
    
    if __name__ == "__main__":
        wrapper()                             #输出:filename: enclosed.py

    当代码执行到show_filename中的return "filename: %s" % filename语句时,解析器按照下面的顺序查找filename变量:
    • Local - 本地函数(show_filename)内部,通过任何方式赋值的,而且没有被global关键字声明为全局变量的filename变量;
    • Enclosing - 直接外围空间(上层函数wrapper)的本地作用域,查找filename变量(如果有多层嵌套,则由内而外逐层查找,直至最外层的函数);
    • Global - 全局空间(模块enclosed.py),在模块顶层赋值的filename变量;
    • Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找filename变量;
    在任何一层找到了符合要求的filename变量,则不再向更外层查找。如果直到Builtin层仍没有找到符合要求的变量,则抛出NameError异常。这就是变量名解析的LEGB法则。
    总结:
    1. 闭包最重要的使用价值在于:封存函数执行的上下文环境;
    2. 闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中,也遵循LEGB规则逐层查找,直至找到符合要求的变量,或者抛出异常。

    5. 装饰器&语法糖(syntax sugar)

    那么闭包和装饰器又有什么关系呢?上文提到闭包的重要特性:封存上下文,这一特性可以巧妙的被用于现有函数的包装,从而为现有函数增加功能,而这就是装饰器。还是举个例子,代码如下:
    import functools
    
    # 我们定义了一个函数lazy_sum,作用是对alist中的所有元素求和后返回。
    # 但是出于某种原因,我并不想马上返回计算结果,而是在之后的某个地方,通过显示的调用输出结果。
    # 于是我用一个wrapper函数对其进行包装:
    def wrapper():
        alist = range(1, 101)  # alist假设为1到100的整数列表:alist = range(1, 101)
    
        def lazy_sum():
            return functools.reduce(lambda x, y: x + y, alist)
    
        return lazy_sum
    
    lazy_sum = wrapper()  # wrapper() 返回的是lazy_sum函数对象
    
    if __name__ == "__main__":
        lazy_sum()  # 5050

    这是一个典型的Lazy Evaluation的例子。我们知道,一般情况下,局部变量在函数返回时,就会被垃圾回收器回收,不能再被使用。但这里的alist却没有,它随着lazy_sum函数对象的返回被一并返回了(这个说法不准确,实际上是通过__globals__属性,包含在了lazy_sum的执行环境中),从而延长了生命周期。当在if语句块中调用lazy_sum()的时候,解析器会从上下文中(这里是Enclosing层的wrapper函数的局部作用域中)找到alist列表,计算结果,返回5050。

    当你需要动态的给已定义的函数增加功能时,比如参数检查,类似的原理就变得很有用:

    def add(a, b):
        return a+b
    
    In [4]: add(5, 'hello')
    ---------------------------------------------------------------------------
    TypeError                                 Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-10-e88fbc1efa39> in <module>()
    ----> 1 add(5,"hello")
    
    <ipython-input-9-02b3d3d6caec> in add(a, b)
          1 def add(a, b):
    ----> 2     return a+b
    
    TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

    这是很简单的一个函数:计算a+b的和返回,但我们知道Python是 动态类型+强类型 的语言,你并不能保证用户传入的参数a和b一定是两个整型,他有可能传入了一个整型和一个字符串类型的值:解析器无情的抛出了一个TypeError异常。
    动态类型:在运行期间确定变量的类型,Python确定一个变量的类型是在你第一次给他赋值的时候;
    强类型:有强制的类型定义,你有一个整数,除非显示的类型转换,否则绝不能将它当作一个字符串(例如直接尝试将一个整型和一个字符串做+运算);

    因此,为了更加优雅的使用add函数,我们需要在执行求和运算前,对a和b进行参数检查。这时候装饰器就显得非常有用:

    # func.py
    
    def add(a, b):
        return a + b
    
    def checkParams(fn):
        def wrapper(a, b):
            if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)):    # 检查参数a和b是否都为整型或浮点型
                return fn(a, b)                                                # 是,则调用fn(a, b)返回计算结果
            logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")            # 否,则通过logging记录错误信息,并友好退出
            return
        return wrapper     # fn引用add,被封存在闭包的执行环境中返回
    
    if __name__ == "__main__":
        #将add函数对象传入,fn指向add
        #等号左侧的add,指向checkParams的返回值wrapper
        add = checkParams(add)      
        add(3, 'hello')     #经过类型检查,不会计算结果,而是记录日志并退出

    注意checkParams函数:

    • 首先看参数fn,当我们调用checkParams(add)的时候,它将成为函数对象add的一个本地(Local)引用;
    • 在checkParams内部,我们定义了一个wrapper函数,添加了参数类型检查的功能,然后调用了fn(a, b),根据LEGB法则,解释器将搜索几个作用域,并最终在(Enclosing层)checkParams函数的本地作用域中找到fn;
    • 注意最后的return wrapper,这将创建一个闭包,fn变量(add函数对象的一个引用)将会封存在闭包的执行环境中,不会随着checkParams的返回而被回收;

    当调用add = checkParams(add)时,add指向了新的wrapper对象,它添加了参数检查和记录日志的功能,同时又能够通过封存的fn,继续调用原始的add进行求和运算。因此调用add(3, 'hello')将不会返回计算结果,而是打印出日志:

    $ python func.py 
    WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added

    有人觉得add = checkParams(add)这样的写法未免太过麻烦,于是Python提供了一种更优雅的写法,被称为语法糖

    import logging
    
    logging.basicConfig(level = logging.INFO)
    
    @checkParams
    def add(a, b):
        return a + b
    
    def checkParams(fn):
        def wrapper(a, b):
            if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)):    # 检查参数a和b是否都为整型或浮点型
                return fn(a, b)                                                # 是,则调用fn(a, b)返回计算结果
            logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")            # 否,则通过logging记录错误信息,并友好退出
            return
        return wrapper     # fn引用add,被封存在闭包的执行环境中返回
    
    if __name__ == "__main__":    
        add(3, 'hello')     #经过类型检查,不会计算结果,而是记录日志并退出

    这只是一种写法上的优化,解释器仍然会将它转化为add = checkParams(add)来执行。

    6. 回归问题

    def addspam(fn):
        def new(*args):
            print("spam,spam,spam")
            return fn(*args)
        return new
    
    @addspam
    def useful(a,b):
        print(a**2+b**2)
    
    if __name__ == "__main__":    
        useful(1,2)

    首先看第二段代码:

    • @addspam装饰器,相当于执行了useful = addspam(useful)。这里 传递给addspam的参数是useful这个函数对象本身,而不是它的调用结果;

    再回到addspam函数体:

    • return new 返回一个闭包,fn被封存在闭包的执行环境中,不会随着addspam函数的返回被回收;
    • 而fn此时是useful的一个引用,当执行return fn(*args)时,实际相当于执行了return useful(*args);

    最后附上一张代码执行过程中的引用关系图,帮助你进行理解:

    From:http://pythontutor.com/visualize.html#mode=edit

    From:https://www.zhihu.com/question/25950466

  • 相关阅读:
    SQL SERVER2005中将普通表修改为分区表
    手把手教你建立SQL数据库的表分区
    捕获input 文本框内容改变的事件(onchange,onblur,onPropertyChange比较)
    sql语句求排名
    带输出参数的插入语句
    js Base64.encode(str)_decode(str).html
    jquery.base64.js(完美解决中文乱码) 免费版
    sql数据库如何获取某个字段里的最大值?
    C#里封装 继承 多态
    C#中的属性get和set()方法
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/echo1937/p/7595269.html
Copyright © 2011-2022 走看看