# day12 函数高级

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课程目标:掌握函数嵌套、闭包、装饰器等高级知识点。

今日概要:

  • 函数的嵌套
  • 闭包
  • 装饰器

上述内容均属于函数部分必备知识,以后开发时直接和间接都会使用,请务必理解(重在理解,不要去死记硬背)。

# 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()
    
    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()
    

# 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于中调用(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中操作图片中一个第三方模块)
	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()

image-20201229131739455

name = "武沛齐"

def run():
    name = "alex"
    def inner():
        print(name)
	return inner
    
v1 = run()
v1()

v2 = run()
v2()

image-20201229132237241

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]()

image-20201229132648896

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

  1. 分析代码,写结果

    name = '武沛齐'
    
    def func():
        def inner():
            print(name)
        res = inner()
        return res
    
    v = func()
    print(v)
    
    # 武沛齐
    # None
    
  2. 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()
    print(v)
    
    # 武沛齐
    # alex
    
  3. 分析代码,写结果

    name = 'root'
    
    def func():
        def inner():
            print(name)
            return 'admin'
        return inner
    
    v = func()
    result = v()
    print(result)
    
    # root
    # admin
    
  4. 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()
    print(data)
    
    
    v2 = func()()
    print(v2)
    
  5. 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')()
    print(v1)
    
    v2 = func('alex')()
    print(v2)
    

    image-20201229140559322

    def func(name):
        def inner():
            print(name)
            return 'luffy'
        return inner
    
    v1 = func('武沛齐')
    v2 = func('alex')
    v1()
    v2()
    

    image-20201229165929911

  6. 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()()
    v2 = func('alex')()
    print(v1,v2)
    
    # 武沛齐
    # alex
    # root root
    

    image-20201229171258454

# 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。 image-20201229181719550

    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()
    

    image-20201229185549102

# 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糖:

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)
    def inner(*args, **kwargs):
        """巴巴里吧"""
        res = func(*args, **kwargs)  # 执行原函数
        return res

    return inner

# 总结

  1. 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)

  2. 学会分析函数执行的步骤(内存中作用域的管理)

  3. 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。

  4. 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
      

# 作业

  1. 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'
    
  2. 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) 
    
  3. 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')
    
  4. 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)
    func(20)
    func(30)
    
  5. 看代码写结果

    name = "武沛齐"
    
    
    def foo():
        print(name)
    
    
    def func():
        name = "root"
        foo()
    
    
    func()
    
  6. 看代码写结果

    name = "武沛齐"
    
    
    def func():
        name = "root"
    
        def foo():
            print(name)
    
        foo()
    
    
    func()
    
  7. 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)
    
  8. 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)
    print(v2)
    
上次更新: 5/9/2021, 10:04:58 AM