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python3命名空间与作用域,闭包函数,装饰器

时间:2018-09-06 12:24:56      阅读:210      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:py3   函数调用   obj   访问   文件的   name   %s   pycha   cti   

一.命名空间与作用域

命名空间是名字和对象的映射,就像是字典,key是变量名,value是变量的值

1.命名空间

name=‘egon‘  #定义变量

def func():  #定义函数
    pass

class Foo:  #定义类
    pass

2.命名空间的分类

(1)内置名称空间: 随着python解释器的启动而产生,包括异常类型、内建函数和特殊方法,可以代码中任意地方调用

print(sum)
print(max)
print(min)


print(max([1,2,3]))

import builtins
for i in dir(builtins):   #打印所有的内置函数
    print(i)

(2)全局名称空间:文件的执行会产生全局名称空间,指的是文件级别定义的名字都会放入该空间

x=1 #全局命名空间

def func(): 
    money=2000   #非全局
    x=2
    print(‘func‘)
print(x)
print(func)
func()

(3)局部名称空间:调用函数时会产生局部名称空间,只在函数调用时临时绑定,调用结束解绑定

x=10000    #全局
def func():
    x=1    #局部
    def f1():
        pass

3.作用域

命名空间的可见性就是作用域

  • 1. 全局作用域:内置名称空间,全局名称空间
  • 2. 局部作用域:局部名称空间

名字的查找顺序:局部名称空间---》全局名层空间---》内置名称空间

 

查看全局作用域内的名字:gloabls()

查看局部作用域内的名字:locals()

 

全局作用域的名字:全局有效,在任何位置都能被访问到,除非del删掉,否则会一直存活到文件执行完毕

局部作用域的名字:局部有效,只能在局部范围调用,只在函数调用时才有效,调用结束就失效

x=1000
def func(y):
    x=2
    print(locals())
    print(globals())

func(1)
输出:
{‘y‘: 1, ‘x‘: 2}
{‘__loader__‘: <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x10c436c88>, ‘__package__‘: None, ‘__cached__‘: None, ‘__file__‘: ‘/Users/hexin/PycharmProjects/py3/day4/2.py‘, ‘func‘: <function func at 0x10c3c9f28>, ‘__builtins__‘: <module ‘builtins‘ (built-in)>, ‘__spec__‘: None, ‘__doc__‘: None, ‘time‘: <module ‘time‘ (built-in)>, ‘__name__‘: ‘__main__‘, ‘x‘: 1000}

四.闭包函数

简单来说,一个闭包就是你调用了一个函数A,这个函数A返回了一个函数B给你。这个返回的函数B就叫做闭包。

闭包函数须满足以下条件:

1. 定义在内部函数;
2. 包含对外部作用域而非全局作用域的引用;

def f1():
    x = 1
    def f2():
        print(x)
    return f2

f=f1()
print(f)

x=100
f()
print(x)

输出:
<function f1.<locals>.f2 at 0x107714400>
1
100



 闭包的应用

from urllib.request import urlopen

def index(url):
    def get():
        return urlopen(url).read()
    return get

oldboy=index(‘http://crm.oldboyedu.com‘)

print(oldboy().decode(‘utf-8‘))

 五。装饰器

1.定义

装饰器:修饰别人的工具,修饰添加功能,工具指的是函数

装饰器本身可以是任何可调用对象,被装饰的对象也可以是任意可调用对象

 

 

2.为什么要用装饰器?

开放封闭原则:对修改是封闭的,对扩展是开放的
装饰器就是为了在不修改被装饰对象的源代码以及调用方式的前提下,为其添加新功能

 

3.装饰器的实现

装饰器的功能是将被装饰的函数当作参数传递给与装饰器对应的函数(名称相同的函数),并返回包装后的被装饰的函数”

直接看示意图,其中 a 为与装饰器 @a 对应的函数, b 为装饰器修饰的函数,装饰器@a的作用是:

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 简而言之:@a 就是将 b 传递给 a(),并返回新的 b = a(b)

 

def a(name):      #与装饰器对应的函数
    return name()

@a            #装饰器  b = a(b)
def b():        #被装饰函数
    print(‘hexin‘)

  

输出

hexin

解析过程是这样子的:
1.python 解释器发现@a,就去调用与其对应的函数( a 函数)
2.a 函数调用前要指定一个参数,传入的就是@a下面修饰的函数,也就是 b()
3.a() 函数执行,调用 b(),b() 打印“hexin”

 

装饰器的应用

import time

def timmer(func):
    def wrapper():
        start_time=time.time()
        func()       #index()
        stop_time=time.time()
        print(run time is %s %(stop_time-start_time))
    return wrapper


@timmer       #index=timmer(index)
def index():
    time.sleep(1)
    print(welcome to index)

index()

输出:
welcome to index
run time is 1.005241870880127




#--------------------------------------------------------------
login_user={user:None,status:False}
def auth(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        if login_user[user] and login_user[status]:
            res=func(*args,**kwargs)
            return res
        else:
            name=input(请输入用户名: )
            password=input(请输入密码: )
            if name == hexin and password == 123:
                login_user[user]=hexin
                login_user[status]=True
                print(\033[45mlogin successful\033[0m)
                res=func(*args,**kwargs)
                return res
            else:
                print(\033[45mlogin err\033[0m)
    return wrapper

@auth     #index=auth(index)
def index():
    print(welcome to index page)

@auth      #home=auth(home)
def home(name):
    print(%s welcome to home page %name)


index()
home(hexin)

输出:
请输入用户名: heixn
请输入密码: 123
login err
请输入用户名: hexin
请输入密码: 123
login successful
hexin welcome to home page

装饰器的基本框架:

def timer(func):
    def wrapper():
        func()
    return wrapper

 带参数

def timer(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        func(*args,**kwargs)
    return wrapper

python3命名空间与作用域,闭包函数,装饰器

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原文地址:https://www.cnblogs.com/qingsheng/p/9597182.html

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