Day7函数式编程3/3

装饰器

由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数。

>>> def now():
...     print('2018-3-27')
...
>>> f = now
>>> f()
2018-3-27

函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字:

>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'

现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。 本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可以定义如下:

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

观察上面的log,因为它是一个decorator,所以接受一个函数作为参数,并返回一个函数。我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:

@log
def now():
    print('2018-3-27')

调用now()函数,不仅会运行now()函数本身,还会在运行now()函数前打印一行日志:

>>> now()
call now():
2018-3-27

@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句: now = log(now) 由于log()是一个decorator,返回一个函数,所以,原来的now()函数仍然存在,只是现在同名的now变量指向了新的函数,于是调用now()将执行新函数,即在log()函数中返回的wrapper()函数。 wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw),因此,wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内,首先打印日志,再紧接着调用原始函数。 如果decorator本身需要传入参数,那就需要编写一个返回decorator的高阶函数。

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator
@log('execute')
def now():
print('2018-3-27')

>>> now()
execute now():
2018-3-27

和两层嵌套的decorator相比,3层嵌套的效果是这样的: >>> now = log('execute')(now)

>>> now.__name__
'wrapper'

因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper',所以,需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中,否则,有些依赖函数签名的代码执行就会出错。 把测量程序运行时间的功能做成一个装饰器:

import time, functools
def metric(fn):
    @functools.wraps(fn)
    def decorater_timer(*args,**kw):
        t1 = time.time()
        result = fn(*args,**kw)
        t2 = time.time()
        print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__, t2 - t1))
        return result
    return decorater_timer

偏函数

Python的functools模块提供了很多有用的功能,其中一个就是偏函数(Partial function)。要注意,这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。 在介绍函数参数的时候,我们讲到,通过设定参数的默认值,可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下: int()函数可以把字符串转换为整数,当仅传入字符串时,int()函数默认按十进制转换:

>>> int('12345')
12345

int()函数还提供额外的base参数,默认值为10。如果传入base参数,就可以做N进制的转换:

>>> int('12345', base=8)
5349
>>> int('12345', 16)
74565

假设要转换大量的二进制字符串,每次都传入int(x, base=2)非常麻烦,于是,我们想到,可以定义一个int2()的函数,默认把base=2传进去:

def int2(x, base=2):
    return int(x, base)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义int2(),可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

注意到上面的新的int2函数,仅仅是把base参数重新设定默认值为2,但也可以在函数调用时传入其他值:

>>> int2('1000000', base=10)
1000000

当函数的参数个数太多,需要简化时,使用functools.partial可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单。

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