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【Python之路】特別篇

 highoo 2019-03-20
前情提要

1. 作用域

  在python中,函數(shù)會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的作用域。python開發(fā)者可能會(huì)說函數(shù)有自己的命名空間,差不多一個(gè)意思。這意味著在函數(shù)內(nèi)部碰到一個(gè)變量的時(shí)候函數(shù)會(huì)優(yōu)先在自己的命名空間里面去尋找。

python中的作用域分4種情況:

  • L:local,局部作用域,即函數(shù)中定義的變量;

  • E:enclosing,嵌套的父級(jí)函數(shù)的局部作用域,即包含此函數(shù)的上級(jí)函數(shù)的局部作用域,但不是全局的;

  • G:globa,全局變量,就是模塊級(jí)別定義的變量;

  • B:built-in,系統(tǒng)固定模塊里面的變量,比如int, bytearray等。

搜索變量的優(yōu)先級(jí)順序依次是:作用域局部 > 外層作用域 > 當(dāng)前模塊中的全局 > python內(nèi)置作用域,也就是LEGB。

當(dāng)然,local和enclosing是相對(duì)的,enclosing變量相對(duì)上層來說也是local。

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x = int(2.9# int built-in
  
g_count = 0  # global
def outer():
    o_count = 1  # enclosing
    def inner():
        i_count = 2  # local
        print(o_count)
    # print(i_count) 找不到
    inner()
outer()
  
# print(o_count) #找不到

在Python中,只有模塊(module),類(class)以及函數(shù)(def、lambda)才會(huì)引入新的作用域,其它的代碼塊(如if、try、for等)是不會(huì)引入新的作用域的。

讓我們寫一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)看一下 global 和 local 有什么不同:

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>>> a_string = "This is a global variable"
>>> def foo():
...     print locals()
>>> print globals()
{..., 'a_string': 'This is a global variable'}
>>> foo() # 2
{}

內(nèi)置的函數(shù)globals返回一個(gè)包含所有python解釋器知道的變量名稱的字典。

在#2我調(diào)用了函數(shù) foo 把函數(shù)內(nèi)部本地作用域里面的內(nèi)容打印出來。

我們能夠看到,函數(shù)foo有自己獨(dú)立的命名空間,雖然暫時(shí)命名空間里面什么都還沒有。

global關(guān)鍵字 

當(dāng)內(nèi)部作用域想修改外部作用域的變量時(shí),就要用到global和nonlocal關(guān)鍵字了,當(dāng)修改的變量是在全局作用域(global作用域)上的,就要使用global先聲明一下,代碼如下:

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count = 10
def outer():
    global count
    print(count)
    count = 100
    print(count)
outer()
#10
#100

nonlocal關(guān)鍵字 

global關(guān)鍵字聲明的變量必須在全局作用域上,不能嵌套作用域上,當(dāng)要修改嵌套作用域(enclosing作用域,外層非全局作用域)中的變量怎么辦呢,這時(shí)就需要nonlocal關(guān)鍵字了

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def outer():
    count = 10
    def inner():
        nonlocal count
        count = 20
        print(count)
    inner()
    print(count)
outer()
#20
#20 

2. 變量解析規(guī)則

當(dāng)然這并不是說我們?cè)诤瘮?shù)里面就不能訪問外面的全局變量。

在python的作用域規(guī)則里面,創(chuàng)建變量一定會(huì)一定會(huì)在當(dāng)前作用域里創(chuàng)建一個(gè)變量,

但是訪問或者修改變量時(shí)會(huì)先在當(dāng)前作用域查找變量,沒有找到匹配變量的話會(huì)依次向上在閉合的作用域里面進(jìn)行查看找。

所以如果我們修改函數(shù)foo的實(shí)現(xiàn)讓它打印全局的作用域里的變量也是可以的:

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>>> a_string = "This is a global variable"
>>> def foo():
...     print a_string # 1
>>> foo()
This is a global variable

在#1處,python解釋器會(huì)嘗試查找變量a_string,當(dāng)然在函數(shù)的本地作用域里面是找不到的,所以接著會(huì)去上層的作用域里面去查找。

但是另一方面,假如我們?cè)诤瘮?shù)內(nèi)部給全局變量賦值,結(jié)果卻和我們想的不一樣:

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>>> a_string = "This is a global variable"
>>> def foo():
...     a_string = "test" # 1
...     print locals()
>>> foo()
{'a_string': 'test'}
>>> a_string # 2
'This is a global variable'

我們能夠看到,全局變量能夠被訪問到(如果是可變數(shù)據(jù)類型(像list,dict這些)甚至能夠被更改)但是賦值不行。

在函數(shù)內(nèi)部的#1處,我們實(shí)際上新創(chuàng)建了一個(gè)局部變量,隱藏全局作用域中的同名變量。

我們可以通過打印出局部命名空間中的內(nèi)容得出這個(gè)結(jié)論。

我們也能看到在#2處打印出來的變量a_string的值并沒有改變。

3. 變量生存周期

值得注意的一個(gè)點(diǎn)是,變量不僅是生存在一個(gè)個(gè)的命名空間內(nèi),他們都有自己的生存周期,請(qǐng)看下面這個(gè)例子:

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>>> def foo():
...     x = 1
>>> foo()
>>> print x # 1
Traceback (most recent call last):
  ...
NameError: name 'x' is not defined

#1處發(fā)生的錯(cuò)誤不僅僅是因?yàn)?code>作用域規(guī)則導(dǎo)致的(盡管這是拋出了NameError的錯(cuò)誤的原因)

它還和python以及其它很多編程語言中函數(shù)調(diào)用實(shí)現(xiàn)的機(jī)制有關(guān)。

在這個(gè)地方這個(gè)執(zhí)行時(shí)間點(diǎn)并沒有什么有效的語法讓我們能夠獲取變量x的值,因?yàn)樗@個(gè)時(shí)候壓根不存在!

函數(shù)foo的命名空間隨著函數(shù)調(diào)用開始而開始,結(jié)束而銷毀。

4. 嵌套函數(shù)

Python允許創(chuàng)建嵌套函數(shù)。這意味著我們可以在函數(shù)里面定義函數(shù)而且現(xiàn)有的作用域和變量生存周期依舊適用。

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>>> def outer():
...     x = 1
...     def inner():
...         print x # 1
...     inner() # 2
...
>>> outer()
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python解釋器需找一個(gè)叫x的本地變量,查找失敗之后會(huì)繼續(xù)在上層的作用域里面尋找。

這個(gè)上層的作用域定義在另外一個(gè)函數(shù)里面。

對(duì)函數(shù)outer來說,變量x是一個(gè)本地變量,但是如先前提到的一樣,

函數(shù)inner可以訪問封閉的作用域(至少可以讀和修改)。

在#2處,我們調(diào)用函數(shù)inner,非常重要的一點(diǎn)是:

inner也僅僅是一個(gè)遵循python變量解析規(guī)則的變量名,python解釋器會(huì)優(yōu)先在outer的作用域里面對(duì)變量名inner查找匹配的變量.

5. 閉包

我們先不急著定義什么是閉包,先來看看一段代碼:

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>>> def outer():
...     x = 1
...     def inner():
...         print x # 1
...     return inner
>>> foo = outer()
>>> foo.func_closure
(<cell at 0x...: int object at 0x...>,)

inner作為一個(gè)函數(shù)被outer返回,保存在一個(gè)變量foo,并且我們能夠?qū)λM(jìn)行調(diào)用foo()。

不過它會(huì)正常的運(yùn)行嗎?我們先來看看作用域規(guī)則。

所有的東西都在python的作用域規(guī)則下進(jìn)行工作:“x是函數(shù)outer里的一個(gè)局部變量。

當(dāng)函數(shù)inner在#1處打印x的時(shí)候,python解釋器會(huì)在inner內(nèi)部查找相應(yīng)的變量,當(dāng)然會(huì)找不到,

所以接著會(huì)到封閉作用域里面查找,并且會(huì)找到匹配。

但是從變量的生存周期來看,該怎么理解呢?

我們的變量x是函數(shù)outer的一個(gè)本地變量,這意味著只有當(dāng)函數(shù)outer正在運(yùn)行的時(shí)候才會(huì)存在。

根據(jù)我們已知的python運(yùn)行模式,我們沒法在函數(shù)outer返回之后繼續(xù)調(diào)用函數(shù)inner,在函數(shù)inner被調(diào)用的時(shí)候,變量x早已不復(fù)存在,可能會(huì)發(fā)生一個(gè)運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤。

萬萬沒想到,返回的函數(shù)inner居然能夠正常工作。

Python支持一個(gè)叫做函數(shù)閉包的特性,用人話來講就是:

嵌套定義在非全局作用域里面的函數(shù)能夠記住它在被定義的時(shí)候它所處的封閉命名空間。

這能夠通過查看函數(shù)的func_closure屬性得出結(jié)論,這個(gè)屬性里面包含封閉作用域里面的值

(只會(huì)包含被捕捉到的值,比如x,如果在outer里面還定義了其他的值,封閉作用域里面是不會(huì)有的)

記住,每次函數(shù)outer被調(diào)用的時(shí)候,函數(shù)inner都會(huì)被重新定義。

閉包用途:

用途1
用途2

 

 


裝飾器需要掌握知識(shí)

  • 作用域知識(shí)(LEGB)
  • 函數(shù)知識(shí)

    • 函數(shù)名可以作為參數(shù)輸入

    • 函數(shù)名可以作為返回值
  • 閉包
    • 在內(nèi)部函數(shù)里,對(duì)外部作用域的變量引用,那么內(nèi)部函數(shù)就是一個(gè)閉包

寫代碼要遵循開發(fā)封閉原則,雖然在這個(gè)原則是用的面向?qū)ο箝_發(fā),但是也適用于函數(shù)式編程,簡(jiǎn)單來說,它規(guī)定已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的功能代碼不允許被修改,但可以被擴(kuò)展,即:

  • 封閉:已實(shí)現(xiàn)的功能代碼塊

  • 開放:對(duì)擴(kuò)展開發(fā)

如果需要在  函數(shù)執(zhí)行前 額外執(zhí)行其他功能的話,我們就可以用到裝飾器來實(shí)現(xiàn)~

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def index():
    print("Hello !")
    return True
     
index()

如果我們需要在函數(shù) f1執(zhí)行前先輸出一句 Start ,函數(shù)執(zhí)行后輸出一句 End  ,那么我們可以這樣做:

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def outer(func):
    def inner():
        print("Start")
        result = func()
        print("End")
        return result
    return inner
@outer     # index = outer(index)
def index():
    print("Hello !")
    return True
result = index()
  
# Start
# Hello !
# End

當(dāng)寫完這段代碼后(函數(shù)未被執(zhí)行、未被執(zhí)行、未被執(zhí)行),python解釋器就會(huì)從上到下解釋代碼,步驟如下:

1.先把 def outer(func) 函數(shù)加載到內(nèi)存

2.執(zhí)行@outer

執(zhí)行@outer 時(shí) , 先把 index 函數(shù) 加載到內(nèi)存 ! 并且內(nèi)部會(huì)執(zhí)行如下操作: 

1.執(zhí)行 outer 函數(shù),將 index 作為參數(shù)傳遞   ( 此時(shí) func = index )

2.將 outer 函數(shù)返回值 ( return inner ),重新賦值給 index  (index = inner)

然后執(zhí)行下面的 result = index()  => 相當(dāng)于 執(zhí)行了 inner() 函數(shù)!!!


 

問題:如果被裝飾的函數(shù)如果有參數(shù)呢?

一個(gè)參數(shù)
兩個(gè)參數(shù)

問題:可以裝飾具有處理n個(gè)參數(shù)的函數(shù)的裝飾器嗎?

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def outer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("start")
        result = func(*args,**kwargs)
        print("end")
        return result
    return inner
@outer
def index1(a1,):
    print(a1)
    return True
@outer
def index2(a1,a2):
    print(a1,a2)
    return True
@outer
def index3(a1,a2,a3):
    print(a1,a2,a3)
    return True
index1(5)
index2(5,6)
index3(5,6,7)

 

多層裝飾器

問題:一個(gè)函數(shù)可以被多個(gè)裝飾器裝飾嗎?

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def outer_0(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("0.5")
        result = func(*args,**kwargs)
        return result
    return inner
def outer_1(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        print("123")
        result = func(*args,**kwargs)
        print("456")
        return result
    return inner
@outer_0
@outer_1
def index(a1,a2):
    print(a1,a2)
    return True
index(1,2)

1.先把 outer_0 、outer_1 和 index 加載到內(nèi)存

2.執(zhí)行 @outer_0 時(shí), func = @outer_1 和 index 函數(shù)的結(jié)合體

3.然后執(zhí)行 @outer_0 的 inner , 其中包含了 @outer_1 和index  =>  所以先執(zhí)行 @outer_1

4.當(dāng)執(zhí)行 @outer_1 時(shí), func = index , 并執(zhí)行 inner -> 再執(zhí)行 func  即 index 函數(shù)

(原理同 只有一個(gè)裝飾器一樣 , 可以 把 @outer_1 和 def index 看成一個(gè) 結(jié)成的函數(shù)  => 當(dāng)作只有一個(gè) 裝飾器@outer_0)

 

帶參數(shù)的裝飾器

  裝飾器還有更大的靈活性,例如帶參數(shù)的裝飾器:在上面的裝飾器調(diào)用中,比如@show_time,

  該裝飾器唯一的參數(shù)就是執(zhí)行業(yè)務(wù)的函數(shù)。

  裝飾器的語法允許我們?cè)谡{(diào)用時(shí),提供其它參數(shù),比如@decorator(a)。這樣,就為裝飾器的編寫和使用提供了更大的靈活性。

復(fù)制代碼
import time
def time_logger(flag=0):
 
    def show_time(func):
 
            def wrapper(*args,**kwargs):
                start_time=time.time()
                func(*args,**kwargs)
                end_time=time.time()
                print('spend %s'%(end_time-start_time))
 
                if flag:
                    print('將這個(gè)操作的時(shí)間記錄到日志中')

            return wrapper

    return show_time
 
@time_logger(3)
def add(*args,**kwargs):
    time.sleep(1)
    sum=0
    for i in args:
        sum+=i
    print(sum)
 
add(2,7,5)
復(fù)制代碼

  @time_logger(3) 做了兩件事:

 ?。?)time_logger(3):得到閉包函數(shù)show_time,里面保存環(huán)境變量flag

 ?。?)@show_time   :add=show_time(add)

  上面的time_logger是允許帶參數(shù)的裝飾器。它實(shí)際上是對(duì)原有裝飾器的一個(gè)函數(shù)封裝,并返回一個(gè)裝飾器(一個(gè)含有參數(shù)的閉包函數(shù))。

  當(dāng)我們使用@time_logger(3)調(diào)用的時(shí)候,Python能夠發(fā)現(xiàn)這一層的封裝,并把參數(shù)傳遞到裝飾器的環(huán)境中。

 

類裝飾器

  再來看看類裝飾器,相比函數(shù)裝飾器,類裝飾器具有靈活度大、高內(nèi)聚、封裝性等優(yōu)點(diǎn)。

  使用類裝飾器還可以依靠類內(nèi)部的__call__方法,當(dāng)使用 @ 形式將裝飾器附加到函數(shù)上時(shí),就會(huì)調(diào)用此方法。

復(fù)制代碼
import time
class Foo(object):
    def __init__(self, func):
        self._func = func

    def __call__(self):
        start_time=time.time()
        self._func()
        end_time=time.time()
        print('spend %s'%(end_time-start_time))

@Foo  #bar=Foo(bar)
def bar():
    print ('bar')
    time.sleep(2)

bar()    #bar=Foo(bar)()>>>>>>>沒有嵌套關(guān)系了,直接active Foo的 __call__方法
復(fù)制代碼

注意 :

  使用裝飾器極大地復(fù)用了代碼,但是他有一個(gè)缺點(diǎn)就是原函數(shù)的元信息不見了,比如函數(shù)的docstring、__name__、參數(shù)列表,:

  我們有functools.wraps,wraps本身也是一個(gè)裝飾器,它能把原函數(shù)的元信息拷貝到裝飾器函數(shù)中,這使得裝飾器函數(shù)也有和原函數(shù)一樣的元信息了。

復(fù)制代碼
from functools import wraps
 
def logged(func):
 
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print (func.__name__ + " was called")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
 
@logged
def cal(x):
   return x + x * x
 
print(cal.__name__)         #cal
復(fù)制代碼

 

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