day09-函数高级
1.函数嵌套
python中以函数为作用域,在作用域中定义的相关数据只能被当前作用域或子作用域使用。
NAME = "武沛齐"
print(NAME)
def func():
print(NAME)
func()
1.1 函数在作用域中
其实,函数也是定义在作用域中的数据,在执行函数时候,也同样遵循:优先在自己作用域中寻找,没有则向上一接作用域寻找,例如:
# 1. 在全局作用域定义了函数func
def func():
print("你好")
# 2. 在全局作用域找到func函数并执行。
func()
# 3.在全局作用域定义了execute函数
def execute():
print("开始")
# 优先在当前函数作用域找func函数,没有则向上级作用域中寻找。
func()
print("结束")
# 4.在全局作用域执行execute函数
execute()
此处,有一个易错点:作用域中的值在被调用时到底是啥?
-
情景1
def func(): print("你好") func() def execute(): print("开始") func() print("结束") execute() # 打印你好 def func(): print(666) func()
-
情景2
def func(): print("你好") func() def execute(): print("开始") func() print("结束") def func(): print(666) func() execute() # 打印666
1.2 函数定义的位置
上述示例中的函数均定义在全局作用域,其实函数也可以定义在局部作用域,这样函数被局部作用域和其子作用域中调用(函数的嵌套)。
def func():
print("沙河高晓松")
def handler():
print("昌平吴彦祖")
def inner():
print("朝阳大妈")
inner()
func()
print("海淀网友")
handler()
到现在你会发现,只要理解数据定义时所存在的作用域,并根据从上到下代码执行过程进行分析,再怎么嵌套都可以搞定。
现在的你可能有疑问:为什么要这么嵌套定义?把函数都定义在全局不好吗?
其实,大多数情况下我们都会将函数定义在全局,不会嵌套着定义函数。不过,当我们定义一个函数去实现某功能,想要将内部功能拆分成N个函数,又担心这个N个函数放在全局会与其他函数名冲突时(尤其多人协同开发)可以选择使用函数的嵌套。
def f1():
pass
def f2():
pass
def func():
f1()
f2()
def func():
def f1():
pass
def f2():
pass
f1()
f2()
"""
生成图片验证码的示例代码,需要提前安装pillow模块(Python中操作图片的一个第三方模块)
pip3 install pillow
"""
import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
def create_image_code(img_file_path, text=None, size=(120, 30), mode="RGB", bg_color=(255, 255, 255)):
""" 生成一个图片验证码 """
_letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy" # 小写字母,去除可能干扰的i,l,o,z
_upper_cases = _letter_cases.upper() # 大写字母
_numbers = ''.join(map(str, range(3, 10))) # 数字
chars = ''.join((_letter_cases, _upper_cases, _numbers))
width, height = size # 宽高
# 创建图形
img = Image.new(mode, size, bg_color)
draw = ImageDraw.Draw(img) # 创建画笔
def get_chars():
"""生成给定长度的字符串,返回列表格式"""
return random.sample(chars, 4)
def create_lines():
"""绘制干扰线"""
line_num = random.randint(*(1, 2)) # 干扰线条数
for i in range(line_num):
# 起始点
begin = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1]))
# 结束点
end = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1]))
draw.line([begin, end], fill=(0, 0, 0))
def create_points():
"""绘制干扰点"""
chance = min(100, max(0, int(2))) # 大小限制在[0, 100]
for w in range(width):
for h in range(height):
tmp = random.randint(0, 100)
if tmp > 100 - chance:
draw.point((w, h), fill=(0, 0, 0))
def create_code():
"""绘制验证码字符"""
if text:
code_string = text
else:
char_list = get_chars()
code_string = ''.join(char_list) # 每个字符前后以空格隔开
# Win系统字体
# font = ImageFont.truetype(r"C:\Windows\Fonts\SEGOEPR.TTF", size=24)
# Mac系统字体
# font = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/SFNSRounded.ttf", size=24)
# 项目字体文件
font = ImageFont.truetype("MSYH.TTC", size=15)
draw.text([0, 0], code_string, "red", font=font)
return code_string
create_lines()
create_points()
code = create_code()
# 将图片写入到文件
with open(img_file_path, mode='wb') as img_object:
img.save(img_object)
return code
code = create_image_code("a2.png")
print(code)
1.3 嵌套引发的作用域问题
基于内存和执行过程分析作用域。
name = "武沛齐"
def run():
name = "alex"
def inner():
print(name)
inner()
run()
name = "武沛齐"
def run():
name = "alex"
def inner():
print(name)
return inner
v1 = run()
v1()
v2 = run()
v2()
name = "武沛齐"
def run():
name = "alex"
def inner():
print(name)
return [inner,inner,inner]
func_list = run()
func_list[2]()
func_list[1]()
funcs = run()
funcs[2]()
funcs[1]()
三句话搞定作用域:
- 优先在自己的作用域找,自己没有就去上级作用域。
- 在作用域中寻找值时,要确保此次此刻值是什么。
- 分析函数的执行,并确定函数
作用域链
。(函数嵌套)
练习题
-
分析代码,写结果
name = '武沛齐' def func(): def inner(): print(name) res = inner() return res v = func() # 打印武沛齐 print(v) # None
-
分析代码,写结果
name = '武沛齐' def func(): def inner(): print(name) return "alex" res = inner() return res v = func() # 打印武沛齐 print(v) # alex
-
分析代码,写结果
name = 'root' def func(): def inner(): print(name) return 'admin' return inner v = func() # v=inner result = v() # 打印root print(result) # admin
-
分析代码,写结果
def func(): name = '武沛齐' def inner(): print(name) return '路飞' return inner v11 = func() data = v11() # 打印武沛齐 print(data) # 路飞 v2 = func()() # 打印武沛齐 print(v2) # 路飞
-
分析代码,写结果
def func(name): # name="alex" def inner(): print(name) return 'luffy' return inner v1 = func('武沛齐')() # 打印武沛齐 print(v1) # luffy v2 = func('alex')() # 打印alex print(v2) # luffy
def func(name):
def inner():
print(name)
return 'luffy'
return inner
v1 = func('武沛齐')
v2 = func('alex')
v1() # 打印武沛齐
v2() # 打印alex
- 分析代码,写结果
def func(name=None):
if not name:
name= '武沛齐'
def inner():
print(name)
return 'root'
return inner
v1 = func()() # 打印武沛齐
v2 = func('alex')() # 打印alex
print(v1,v2) # v1=root,v2=root
2.闭包
闭包,简而言之就是将数据封装在一个包(区域)中,使用时再去里面取。(本质上 闭包是基于函数嵌套搞出来一个中特殊嵌套)
-
闭包应用场景1:封装数据防止污染全局。
name = "武沛齐" def f1(): print(name, age) def f2(): print(name, age) def f3(): print(name, age) def f4(): pass
def func(age): name = "武沛齐" def f1(): print(name, age) def f2(): print(name, age) def f3(): print(name, age) f1() f2() f3() func(123)
-
闭包应用场景2:封装数据封到一个包里,使用时在取。
def task(arg):
def inner():
print(arg)
return inner
v1 = task(11)
v2 = task(22)
v3 = task(33)
v1()
v2()
v3()
def task(arg):
def inner():
print(arg)
return inner
inner_func_list = []
for val in [11,22,33]:
inner_func_list.append( task(val) )
inner_func_list[0]() # 11
inner_func_list[1]() # 22
inner_func_list[2]() # 33
""" 基于多线程去下载视频 """
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor
import requests
def download_video(url):
res = requests.get(
url=url,
headers={
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36 FS"
}
)
return res.content
def outer(file_name):
def write_file(response):
content = response.result()
with open(file_name, mode='wb') as file_object:
file_object.write(content)
return write_file
POOL = ThreadPoolExecutor(10)
video_dict = [
("东北F4模仿秀.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0300f570000bvbmace0gvch7lo53oog"),
("卡特扣篮.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f3e0000bv52fpn5t6p007e34q1g"),
("罗斯mvp.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f240000buuer5aa4tij4gv6ajqg")
]
for item in video_dict:
future = POOL.submit(download_video, url=item[1])
future.add_done_callback(outer(item[0]))
POOL.shutdown()
3.装饰器
现在给你一个函数,在不修改函数源码的前提下,实现在函数执行前和执行后分别输入 "before" 和 "after"。
def func():
print("我是func函数")
value = (11,22,33,44)
return value
result = func()
print(result)
3.1 第一回合
你的实现思路:
def func():
print("before")
print("我是func函数")
value = (11,22,33,44)
print("after")
return value
result = func()
我的实现思路:
def func():
print("我是func函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
def outer(origin):
def inner():
print('inner')
origin()
print("after")
return inner
func = outer(func)
result = func()
处理返回值:
def func():
print("我是func函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
def outer(origin):
def inner():
print('inner')
res = origin()
print("after")
return res
return inner
func = outer(func)
result = func()
3.2 第二回合
在Python中有个一个特殊的语法:在某个函数上方使用@函数名,
@函数名
def xxx():
pass则python内部会自动执行函数名(xxx),执行完之后,再将结果赋值给xxx
def outer(origin):
def inner():
print('inner')
res = origin()
print("after")
return res
return inner
@outer
def func():
print("我是func函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
func()
3.3 第三回合
请在这3个函数执行前和执行后分别输入 "before" 和 "after"
def func1():
print("我是func1函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
def func2():
print("我是func2函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
def func3():
print("我是func3函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
func1()
func2()
func3()
你的实现思路:
def func1():
print('before')
print("我是func1函数")
value = (11, 22, 33, 44)
print("after")
return value
def func2():
print('before')
print("我是func2函数")
value = (11, 22, 33, 44)
print("after")
return value
def func3():
print('before')
print("我是func3函数")
value = (11, 22, 33, 44)
print("after")
return value
func1()
func2()
func3()
我的实现思路:
def outer(origin):
def inner():
print("before 110")
res = origin() # 调用原来的func函数
print("after")
return res
return inner
@outer
def func1():
print("我是func1函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
@outer
def func2():
print("我是func2函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
@outer
def func3():
print("我是func3函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
func1()
func2()
func3()
装饰器,在不修改原函数内容的前提下,通过@函数可以实现在函数前后自定义执行一些功能(批量操作会更有意义)。
优化
优化以支持多个参数的情况。
def outer(origin):
def inner(*args, **kwargs):
print("before 110")
res = origin(*args, **kwargs) # 调用原来的func函数
print("after")
return res
return inner
@outer # func1 = outer(func1)
def func1(a1):
print("我是func1函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
@outer # func2 = outer(func2)
def func2(a1, a2):
print("我是func2函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
@outer # func3 = outer(func3)
def func3(a1):
print("我是func3函数")
value = (11, 22, 33, 44)
return value
func1(1)
func2(11, a2=22)
func3(999)
其中,我的那种写法就称为装饰器。
-
实现原理:基于@语法和函数闭包,将原函数封装在闭包中,然后将函数赋值为一个新的函数(内层函数),执行函数时再在内层函数中执行闭包中的原函数。
-
实现效果:可以在不改变原函数内部代码 和 调用方式的前提下,实现在函数执行和执行扩展功能。
-
适用场景:多个函数系统统一在 执行前后自定义一些功能。
-
装饰器示例
def outer(origin): def inner(*args, **kwargs): # 执行前 res = origin(*args, **kwargs) # 调用原来的func函数 # 执行后 return res return inner @outer def func(): pass func()
伪应用场景
在以后编写一个网站时,如果项目共有100个页面,其中99个是需要登录成功之后才有权限访问,就可以基于装饰器来实现。
pip3 install flask
基于第三方模块Flask(框架)快速写一个网站:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
def index():
return "首页"
def info():
return "用户中心"
def order():
return "订单中心"
def login():
return "登录页面"
app.add_url_rule("/index/", view_func=index)
app.add_url_rule("/info/", view_func=info)
app.add_url_rule("/login/", view_func=login)
app.run()
基于装饰器实现的伪代码:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
def auth(func):
def inner(*args, **kwargs):
# 在此处,判断如果用户是否已经登录,已登录则继续往下,未登录则自动跳转到登录页面。
return func(*args, **kwargs)
return inner
@auth
def index():
return "首页"
@auth
def info():
return "用户中心"
@auth
def order():
return "订单中心"
def login():
return "登录页面"
app.add_url_rule("/index/", view_func=index, endpoint='index')
app.add_url_rule("/info/", view_func=info, endpoint='info')
app.add_url_rule("/order/", view_func=order, endpoint='order')
app.add_url_rule("/login/", view_func=login, endpoint='login')
app.run()
重要补充:functools
你会发现装饰器实际上就是将原函数更改为其他的函数,然后再此函数中再去调用原函数。
def handler():
pass
handler()
print(handler.__name__) # handler
def auth(func):
def inner(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
return inner
@auth
def handler():
pass
handler()
print(handler.__name__) # inner
import functools
def auth(func):
@functools.wraps(func)
def inner(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs)
return inner
@auth
def handler():
pass
handler()
print(handler.__name__) # handler
其实,一般情况下大家不用functools也可以实现装饰器的基本功能,但后期在项目开发时,不加functools会出错(内部会读取__name__
,且__name__
重名的话就报错),所以在此大家就要规范起来自己的写法。
import functools
def auth(func):
@functools.wraps(func) # inner.__name__=func.__name__,inner.__doc__=func.__doc__
def inner(*args, **kwargs):
"""巴巴里吧"""
res = func(*args, **kwargs) # 执行原函数
return res
return inner
总结
- 函数可以定义在全局、也可以定义另外一个函数中(函数的嵌套)
- 学会分析函数执行的步骤(内存中作用域的管理)
- 闭包,基于函数的嵌套,可以将数据封装到一个包中,以后再去调用。
- 装饰器
- 实现原理:基于@语法和函数闭包,将原函数封装在闭包中,然后将函数赋值为一个新的函数(内层函数),执行函数时再在内层函数中执行闭包中的原函数。
- 实现效果:可以在不改变原函数内部代码 和 调用方式的前提下,实现在函数执行和执行扩展功能。
- 适用场景:多个函数系统统一在 执行前后自定义一些功能。
- 装饰器示例
import functools def auth(func): @functools.wraps(func) def inner(*args, **kwargs): """巴巴里吧""" res = func(*args, **kwargs) # 执行原函数 return res return inner
练习
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请为以下所有函数编写一个装饰器,添加上装饰器后可以实现:执行func时,先执行func函数内部代码,再输出 "after"
def func(a1): return a1 + "傻叉" def base(a1,a2): return a1 + a2 + '傻缺' def foo(a1,a2,a3,a4): return a1 + a2 + a3 + a4 + '傻蛋'
import functools def dec(origin): @functools.wraps(origin) def inner(*args, **kwargs): res = origin(*args, **kwargs) print("after") return res return inner @dec def func(a1): return a1 + "傻叉" @dec def base(a1, a2): return a1 + a2 + '傻缺' @dec def foo(a1, a2, a3, a4): return a1 + a2 + a3 + a4 + '傻蛋' func("1") base("1", "2") foo("1", "2", "3", "4")
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请为以下所有函数编写一个装饰器,添加上装饰器后可以实现:将被装饰的函数执行5次,讲每次执行函数的结果按照顺序放到列表中,最终返回列表。
import random def func(): return random.randint(1,4) result = func() # 内部自动执行5次,并将每次执行的结果追加到列表最终返回给result print(result)
import random import functools def dec(origin): @functools.wraps(origin) def inner(*args, **kwargs): data_list = [] for i in range(5): res = origin(*args, **kwargs) data_list.append(res) return data_list return inner @dec def func(): return random.randint(1, 4) result = func() # 内部自动执行5次,并将每次执行的结果追加到列表最终返回给result print(result)
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请为以下函数编写一个装饰器,添加上装饰器后可以实现: 检查文件所在路径(文件件)是否存在,如果不存在自动创建文件夹(保证写入文件不报错)。
def write_user_info(path): file_obj = open(path, mode='w', encoding='utf-8') file_obj.write("武沛齐") file_obj.close() write_user_info('/usr/bin/xxx/xxx.png')
import functools import os def check(origin): @functools.wraps(origin) def inner(path): # 获取上级路径 folder_path = os.path.dirname(path) if not os.path.exists(folder_path): os.makedirs(folder_path) res = origin(path) return res return inner @check def write_user_info(path): file_obj = open(path, mode='w', encoding='utf-8') file_obj.write("武沛齐") file_obj.close() write_user_info('files/xxx.png')
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分析代码写结果:
def get_data(): scores = [] def inner(val): scores.append(val) print(scores) return inner func = get_data() func(10) # [10] func(20) # [10, 20] func(30) # [10, 20, 30]
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看代码写结果
name = "武沛齐" def foo(): print(name) def func(): name = "root" foo() func() # 武沛齐
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看代码写结果
name = "武沛齐" def func(): name = "root" def foo(): print(name) foo() func() # root
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看代码写结果
def func(val): def inner(a1, a2): return a1 + a2 + val return inner data_list = [] for i in range(10): data_list.append( func(i) ) print(data_list) # [<function func.<locals>.inner at 0x0000024AB7733280>, <function func.<locals>.inner at 0x0000024AC82E63A0>, <function func.<locals>.inner at 0x0000024AC82E6550>, <function func.<locals>.inner at 0x0000024AC8BF5940>, <function func.<locals>.inner at 0x0000024AC8BF59D0>, <function func.<locals>.inner at 0x0000024AC8BF5A60>, <function func.<locals>.inner at 0x0000024AC8BF5AF0>, <function func.<locals>.inner at 0x0000024AC8BF5B80>, <function func.<locals>.inner at 0x0000024AC8BF5C10>, <function func.<locals>.inner at 0x0000024AC8BF5CA0>]
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看代码写结果
def func(val): def inner(a1, a2): return a1 + a2 + val return inner data_list = [] for i in range(10): data_list.append(func(i)) v1 = data_list[0](11,22) v2 = data_list[2](33,11) print(v1) # 33 print(v2) # 46