lambda表达式返回匿名函数
- python使用lambda创建匿名函数，lambda的主题是一个表达式而不是代码块
- 格式：
lambda 参数 : 表达式，返回lambda函数，匿名函数的返回值即表达式的运算值
a = lambda x, y: x + y # lambda表达式返回匿名函数，然后变量a指向此匿名函数
print(a) # lambda函数： <function <lambda> at 0x000001FE58231E18>
a(1, 2) # 返回：3
# 直接调用lambda匿名函数本身
(lambda x, y: x+y)(x=1, y=2) # 返回：3
# lambda作为函数返回值
def test():
return lambda x, y: x + y
b = test()
print(b) # 函数类型：<function test.<locals>.<lambda> at 0x000001FE585A5730>
b(1, 2) # 返回：3
高阶函数
- 函数作为参数值，应用广泛，类似于：f(g(x))
- 函数作为返回值，往往形成闭包，类似于：f(x)(y)
- 关于闭包：
- 有权访问另一个函数作用域内变量的函数都是闭包。
- 闭包就是 一个函数引用另一个函数中的变量，因为变量被引用着所以不会被回收(正好印证了垃圾回收机制的引用计数机制)。
- 闭包影响的是变量的生命周期，因此可以用于封装一个私有变量，这是优点也是缺点，缺点就是不必要的闭包只会徒增内存消耗。
1. 柯里化函数
- 柯里化：将原来接受两个/多个参数的函数改为接受一个参数的函数，该函数返回嵌套在该函数里接收所有剩余参数的函数。
- 柯里化函数的运行过程就是参数的收集过程，我们将每一次传入的参数收集起来，并在最里层的函数中进行处理。
f(x, y) 转化为 f(x)(y)
def add(x, y):
return x+y
def currying_add(x):
def inner_add(y):
return x+y
return inner_add # 返回内嵌的函数
def currying_add(x):
return lambda y: x+y # 直接使用lambda表达式，返回匿名的函数
currying_add(4)(5) # 同 add(4, 5)
2. 装饰器
- 装饰器就是一个闭包，为了不影响现有的函数，将被装饰的函数作为参数传递给一个装饰器函数，并返回增强后的被装饰的函数。
- 带参装饰器和无参装饰器
def logger(fn):
def wrap(*args, **kwargs)
ret = fn(*args, **kwargs) # 闭包，fn函数没有被回收，所以fn就会替换指向add
print('函数参数类型：{}，{}'.format(args, wargs))
return ret
return wrap
# 语法糖： 等价于add = logger(add)，add被包装函数替换
@logger
def add(x, y):
return x+y
foo = logger(add)
foo(1, 2) # 实参为args，输出：函数参数类型：'(1, 2), {}'，返回：3
foo(x=1, y=2) # 实参为kwargs，输出：函数参数类型：'(), {x=1, y=2}'，返回：3
add = logger(add) # 因为add作为实参传递给fn之后，fn被wrap引用所以fn并没有销毁，这里的add增强后的函数
add(1, 2) # 此处的add是增强后的add
@property装饰器
- python内置的
@property装饰器就是负责把一个方法变成只读属性调用。
class A(object):
_name = 'testA'
@property
def test(self):
return self._name
@property # 定义对象的读取getter属性test2
def test2(self):
return self._age
@test2.setter # 定义对象的写setter属性
def test2(self, age):
self._age = age
a = A()
print(a.test) # 把test()方法作为属性调用，不用加上小括号，返回：'testA'
print(a.test()) # 报错：TypeError: 'str' object is not callable
a.test2 = 24
print(a.test2) # 返回：24
