一.高阶函数
高阶函数至少满足以下一个条件
- 接受一个或者多个函数作为参数
- 返回一个函数
1. 内建函数-高阶函数
- sorted(iterable[, key][, reverse]) --> list
- filter(function or None, iterable) --> filter object
- map(func, *iterables) --> map objec
2. 柯里化(Currying)
- 指的是将原来接受两个参数的函数变成新的接受一个参数的过程，新的函数返回一个以原有第二个参数为参数的函数
- z=f(x,y) 转化成 z=f(x)(y) 的形式
def add(x,y):
return x + y
#add(5,6)
def add(x):
def _add(y):
return x + y
return _add
#add(5)(6)
二.装饰器
自身是函数， 可以增强其他函数功能
一般接受一个函数对象作为参数，以对其进行增强
1.装饰器(无参)
- 它是一个函数
- 函数作为它的形参
- 返回值是函数
- 可以使用
@functionname方式，简化调用
def add(x,y):
return x + y
def logger(fn):
def warpper(*args,**kwargs):
print("args={},kwargs={}".format(args,kwargs))
x = fn(*args,**kwargs)
return x
return warpper
logger(add)(4,y=5)
以下add 的使用装饰器的代码
def logger(fn):
def warpper(*args,**kwargs):
print("args={},kwargs={}".format(args,kwargs))
x = fn(*args,**kwargs)
return x
return warpper
@logger # add = logger(add)
def add(x,y):
return x + y
add(4,y=5) # logger(add)(4,y=5) - > warpper(4,y=5)
2.装饰器(带参数)
- 它是一个函数
- 函数作为它的形参
- 返回值是一个不带参的装饰器函数
- 可以使用
@functionname(参数列表)方式调用 - 可以看作在装饰器外层又加了一层函数
def copy_properties(fn):
"""
将装饰器函数的属性 修改 成被装饰器装饰的函数的属性
"""
def _copy(decorator_fn):
decorator_fn.__name__ = fn.__name__
decorator_fn.__doc__ = fn.__doc__
return decorator_fn
return _copy
def logger(fn):
def wrapper(*args,**kwargs):
"""This is function warpper"""
x = fn(*args,**kwargs)
return x
copy_properties(fn)(wrapper)
return wrapper
@logger
def add(x,y):
"""Thie is function add"""
return x + y
add.__doc__
可以修改成如下代码
def copy_properties(fn):
"""
将装饰器函数的属性 修改 成被装饰器装饰的函数的属性
"""
def _copy(decorator_fn):
decorator_fn.__name__ = fn.__name__
decorator_fn.__doc__ = fn.__doc__
return decorator_fn
return _copy
def logger(fn):
#warpper = copy_properties(fn)(wrapper)
@copy_properties(fn)
def wrapper(*args,**kwargs):
"""This is function warpper"""
x = fn(*args,**kwargs)
return x
return wrapper
@logger
def add(x,y):
"""Thie is function add"""
return x + y
add.__doc__
import time
import datetime
# 获取函数的执行时长，对时长超过阀值的函数记录
def logger(duration):
def _logger(fn):
@copy_properties(fn) # wrapper=wrapper(fn)(warpper)
def wrapper(*args,**kwargs):
start = datetime.datetime.now()
ret = fn(*args,**kwargs)
delta = (datetime.datetime.now()-start).total_seconds()
print("so slow") if delta > duration else print('so fase')
return ret
return wrapper
return _logger
@logger(5) # add= logger(5)
def add(x,y):
time.sleep(5)
return x + y
print(add(5,6))
