python中的匿名函数及编写无参数decorator详解
一、前言
高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x2 时，除了定义一个 f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出，匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是：
def f(x):
return x * x关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。
使用匿名函数，可以不必定义函数名，直接创建一个函数对象，很多时候可以简化代码：
>>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y)) [9, 5, 3, 1, 0]
返回函数的时候，也可以返回匿名函数：
>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x >>> myabs(-1) 1 >>> myabs(1) 1
二、举例
利用匿名函数简化以下代码：
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])定义匿名函数时，没有return关键字，且表达式的值就是函数返回值。参考代码:
print filter(lambda s: s and len(s.strip())>0, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])
三、python 编写无参数 decorator
Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。
使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。
考察一个@log的定义：
def log(f):
def fn(x):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(x)
return fn对于阶乘函数，@log工作得很好：
@log
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)结果：
call factorial()...3628800
但是，对于参数不是一个的函数，调用将报错：
@log
def add(x, y):
return x + y
print add(1, 2)结果：
Traceback (most recent call last): File "test.py", line 15, in <module> print add(1,2) TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given)
因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。
要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：
def log(f):
def fn(*args, **kw):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(*args, **kw)
return fn现在，对于任意函数，@log 都能正常工作。
四、举例
请编写一个@performance，它可以打印出函数调用的时间。
计算函数调用的时间可以记录调用前后的当前时间戳，然后计算两个时间戳的差。参考代码:
import time
def performance(f):
def fn(*args, **kw):
t1 = time.time()
r = f(*args, **kw)
t2 = time.time()
print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1))
return r
return fn
@performance
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)到此这篇关于python中的匿名函数及编写无参数decorator详解的文章就介绍到这了,更多相关python匿名函数及无参数decorator内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
Python中执行JavaScript实现数据抓取的多种方法
JavaScript是一门强大的脚本语言,广泛应用于网页前端开发、构建交互式用户界面以及处理各种客户端端任务,有时可能需要在Python环境中执行JavaScript代码,本文将介绍多种方法,帮助你在Python中执行 JavaScript代码,并提供详尽的示例代码,使你能够轻松掌握这一技能2023-11-11
Python利用matplotlib.pyplot.boxplot()绘制箱型图实例代码
相信大家应该都知道Python绘制箱线图主要用matplotlib库里pyplot模块里的boxplot()函数,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python利用matplotlib.pyplot.boxplot()绘制箱型图的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-08-08
这篇文章主要介绍了讲解Python中fileno()方法的使用,是Python入门中的基础知识,需要的朋友可以参考下2015-05-05
我们都知道在使用pandas处理数据的时候,往往会需要合并两个或者多个DataFrame的操作,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python pandas DataFrame数据拼接方法的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-07-07
下面小编就为大家带来一篇python爬虫_微信公众号推送信息爬取的实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2017-10-10
在工作中难免会遇到需要批量整理文件的情况,当需要从一堆文件中将部分文件批量地转移时,如果手工一一转移难免浪费时间,这篇文章主要给大家介绍了关于如何在python中用os模块实现批量移动文件的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-05-05
Pampy是Python的一个模式匹配类库，一个只有150行的类库，该库优雅、高效值得广大Python的码农加入自己基本开发栈中。本文就来讲讲Pampy的用法，需要的可以参考一下2022-07-07
这篇文章主要介绍了利用Python爬虫实现抢购某宝秒杀商品，文章基于python的相关资料展开详细的内容介绍具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下2022-06-06
这篇文章主要介绍了Python中如何实现MOOC扫码登录，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2023-01-01
这篇文章主要介绍了python+opencv实现车牌定位功能，需要实现对给定的车牌进行车牌识别，本文通过实例代码讲解,需要的朋友可以参考下2019-12-12
最新评论