函數的特殊使用方式

来源:https://www.cnblogs.com/sibide/archive/2023/01/01/17018461.html
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5.4 函數的特殊使用方式

5.4.1 匿名函數

所謂匿名函數，即不再使用def語句這樣標準形式定義的函數。Python中可以使用lambda關鍵字來創建匿名函數。用lambda創建的匿名函數的函數體比def定義的函數體要簡單。語法如下：

lambda [參數1[,參數2],....參數n]]:表達式

lam_sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print(lam_sum(10, 20))

30

上述代碼中，第一行定義了一個lambda函數，執行兩個數的和運算，並且把該lambda函數命名為lam_sum。然後通過lam_sum()函數實現求和的功能。
Lambda創建的匿名函數中只能封裝有限的邏輯進去。
lambda函數擁有自己的命名空間，且不能訪問自有參數列表之外或全局命名空間里的參數。
實際上，一般在使用匿名函數時是不會再為創建的匿名函數命名的。因為這樣失去了匿名函數的簡便性。在有些場景是需要傳入函數，需要的邏輯並不是很複雜。但是又不想再創建一個，這個時候就可以直接使用匿名函數了。如下：

print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))

[1, 4, 9, 16, 25]

5.4.2 遞歸調用

在Python定義函數時，函數體中可以調用其他函數，甚至可以調用自己。這種自己調用自己的方式叫做遞歸調用。下麵是一個遞歸式函數定義：

def recursion():
return recursion()

顯然，對於上面定義的函數，如果你運行它，你將發現運行一段時間後，這個程式崩潰了(引發異常)。
從理論上說，這個程式將不斷運行下去，但每次調用函數時，都將消耗一些記憶體。因此函數調用次數達到一定的程度(且之前的函數調用未返回)後，將耗盡所有的記憶體空間，導致程式終止並顯示錯誤消息“超過最大遞歸深度(maximum recursion depth exceeded，預設最大為1000次)”。
可以通過以下代碼修改最大遞歸深度：

import sys
sys.setrecursionlimit(99999)

這個函數中的遞歸稱為無窮遞歸(就像以 while True 打頭且不包含 break 和 return 語句的迴圈被稱為無限迴圈一樣)，因為它從理論上說永遠不會結束。你想要的是能對你有所幫助的遞歸函數，這樣的遞歸函數通常包含下麵兩部分。
基線條件：滿足這種條件時函數將直接返回一個值。
遞歸條件：包含一個或多個調用，這些調用旨在解決問題的一部分。
這裡的關鍵是，通過將問題分解為較小的部分，可避免遞歸沒完沒了，因為問題終將被分解成基線條件可以解決的最小問題。
那麼如何讓函數調用自身呢？這沒有看起來那麼難懂。前面說過，每次調用函數時，都將為此創建一個新的命名空間。這意味著函數調用自身時，是兩個不同的函數［更準確地說，是不同版本(即命名空間不同)的同一個函數］在交流。你可將此視為兩個屬於相同物種的動物在彼此交流。
遞歸示例1：通過遞歸的方式求一個數的階乘

def factorial(p_int=0):
if p_int == 0:  # 基線條件
	    return 1
else:  #  遞歸條件
return p_int * factorial(p_int - 1)


print(factorial(10))

3628800

遞歸示例2：通過遞歸的方式求冪

def power(x, n):
    return 1 if n == 0 else x * power(x, n - 1)


print(power(2, 10))

1024

遞歸示例3：通過遞歸的方式解決漢諾塔問題

def move(n, a='A', b='B', c='C'):
    if n == 1:
        print('移動', a, '-->', c)
    else:
        move(n - 1, a, c, b)
        move(1, a, b, c)
        move(n - 1, b, a, c)


move(4)

移動 A --> B
移動 A --> C
移動 B --> C
移動 A --> B
移動 C --> A
移動 C --> B
移動 A --> B
移動 A --> C
移動 B --> C
移動 B --> A
移動 C --> A
移動 B --> C
移動 A --> B
移動 A --> C
移動 B --> C

在某些特殊的問題中，如果通過普通的迴圈方式雖然也可以實現，但在使用了遞歸的方式後代碼更加簡單。邏輯也更加清楚。
理論上，所有的遞歸函數都可以寫成迴圈的方式，但迴圈的邏輯不如遞歸清晰。
使用遞歸函數需要註意防止棧溢出。在電腦中，函數調用是通過棧（stack）這種數據結構實現的，每當進入一個函數調用，棧就會加一層棧幀，每當函數返回，棧就會減一層棧幀。由於棧的大小不是無限的，所以，遞歸調用的次數過多會導致棧溢出。

5.4.3 偏函數

參考：偏函數
介紹函數參數的時候，我們講到，通過設定參數的預設值，可以降低函數調用的難度。而偏函數也可以做到這一點。
int()函數可以把字元串轉換為整數，當僅傳入字元串時，int()函數預設按十進位轉換：
>>> int('12345')

12345

但int()函數還提供額外的base參數，預設值為10。如果傳入base參數，就可以做N進位的轉換：
>>> int('12345', base=8)

5349

>>> int('12345', 16)

74565

假設要轉換大量的二進位字元串，每次都傳入int(x, base=2)非常麻煩，於是，我們想到，可以定義一個int2()的函數，預設把base=2傳進去：

def int2(x, base=2):
    return int(x, base)

這樣，我們轉換二進位就非常方便了：

>>> int2('1000000')

64

>>> int2('1010101')

85

functools.partial就是幫助我們創建一個偏函數的，不需要我們自己定義int2()，可以直接使用下麵的代碼創建一個新的函數int2：
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')

64

>>> int2('1010101')

85

所以，簡單總結functools.partial的作用就是，把一個函數的某些參數給固定住（也就是設置預設值），返回一個新的函數，調用這個新函數會更簡單。
註意到上面的新的int2函數，僅僅是把base參數重新設定預設值為2，但也可以在函數調用時傳入其他值：
>>> int2('1000000', base=10)

1000000

最後，創建偏函數時，實際上可以接收函數對象、*args和**kw這3個參數，當傳入：
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
實際上固定了int()函數的關鍵字參數base，也就是：

>>> int2('10010')
相當於：
>>> kw = { 'base': 2 }
>>> int('10010', **kw)
當傳入：
>>> max2 = functools.partial(max, 10)
實際上會把10作為args的一部分自動加到左邊，也就是：
>>> max2(5, 6, 7)
相當於：
>>> args = (10, 5, 6, 7)
>>> max(args)

10

當函數的參數個數太多，需要簡化時，使用functools.partial可以創建一個新的函數，這個新函數可以固定住原函數的部分參數，從而在調用時更簡單。

5.4.4 閉包

閉包就是一種函數的嵌套，首先定義了一個函數，稱之為外部函數。在這個外部函數體中又定義了一個內部函數，並且這個內部函數體中使用到了外部函數的變數。外部函數最後return了內部函數。那麼這個外部函數以及內部函數就構成了一個特殊的對象，稱之為閉包。
閉包避免了使用全局變數，使得局部變數在函數外被訪問成為可能，相比較面向對象，不用繼承那麼多的額外方法，閉包占用了更少的空間。
閉包示例

a = 1


def out_fun(b):
    c = 3

    def in_fun(d):
        print(a + b + c + d)

    return in_fun


infun = out_fun(2)
infun(4)

10

可以看到，在內部函數in_fun中訪問到了全局變數a、外部函數out_fun的局部變數c以及參數b。

5.4.4.2 裝飾器

裝飾器(decorator)的本質：函數閉包(function closure)的語法糖(Syntactic sugar)。通過給函數裝飾，可以加強函數的功能或者增加原本函數沒有的功能。
裝飾器在第一次調用被裝飾函數時進行增強，並且只增強一次。
讓我們先從一個簡單的函數開始吧。假設現在有一個函數，用來計算從1到100累加之和，並輸出結果。為了避免計算太快，我們在使用迴圈累加時設置等待0.01秒，函數定義如下：

def mysum1():
    from time import sleep
    total = 0
    for _ in range(101):
        sleep(0.01)
        total += _
    print(total)

mysum1()

5050

此時，如果我們想要知道調用這個函數執行一共花了多少時間，我們可以在執行前後獲取時間再經過計算得到，也可以通過改造函數，在函數內部函數體前後獲取時間計算得到。但是這兩種方法都比較麻煩，尤其是第二種方法，需要侵入式修改函數代碼。
這個時候就可以通過為函數添加裝飾器來實現了。下麵是創建裝飾器的一般方法：
裝飾器的簡單定義

def decorator1(func):

    def inner():
        print('在這裡執行被裝飾函數執行前的增強操作')

        func()  # 執行被裝飾的函數

        print('在這裡執行被裝飾函數執行前的增強操作')

    return inner

從上面可以看出，裝飾器也是一個函數。只不過裝飾器接收的參數是被裝飾的函數。然後再裝飾器內部定義一個函數，該內部函數體中執行要增強的操作代碼以及執行被裝飾的函數。最後再return該內部函數。
接下來是用裝飾器來對某個函數進行裝飾。我們以上面定義的mysum1函數來進行裝飾：
裝飾器的使用

@decorator1
def mysum1():
    from time import sleep
    total = 0
    for _ in range(101):
        sleep(0.01)
        total += _
    print(total)
mysum1()

在這裡執行被裝飾函數執行前的增強操作
5050
在這裡執行被裝飾函數執行前的增強操作

由上面可以看出，如果要裝飾某個函數，只需要在定義這個函數時，在def語句的上一行添加@裝飾器函數即可。
對於裝飾器裝飾一個函數：

@decorator
def myfun():
    print("hello")

上面的代碼等價於：

def myfun():
    print("hello")
   
myfun = decorator(myfun)

當一個裝飾器裝飾函數時，函數的功能增強了，因為在調用這個函數時，實際上調用的是在定義裝飾器函數時，其內部函數。而此時內部函數是由增強功能命令和原被裝飾函數組成。
創建一個統計函數運行時長的裝飾器

import time


def decorator1(func):
    def inner():
        begin = time.time()

        func()  # 執行被裝飾的函數

        end = time.time()
        print(f"函數`{func.__name__}`運行的總時間為：{end - begin:.3} 秒")

    return inner


@decorator1
def mysum1():
    from time import sleep
    total = 0
    for _ in range(101):
        sleep(0.01)
        total += _
    print(total)


mysum1()

5050
函數mysum1運行的總時間為：1.59 秒

5.4.4.2.2 被裝飾函數接收參數

在上面的例子中，通過裝飾器函數decorator裝飾的函數是不能有輸入參數的，在實際使用中並不是很方便。
通過對裝飾器進行改造可以避免這種情況，從而使裝飾器函數有更廣泛的用途。
裝飾器定義：讓被裝飾函數接收參數

import time


def decorator2(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        begin = time.time()

        func(*args, **kwargs)  # 執行被裝飾的函數

        end = time.time()
        print(f"函數`{func.__name__}`運行的總時間為：{end - begin:.3}")

    return inner

需要改造的地方：
1、為裝飾器函數decorator的內部函數inner在定義時增加收集位置形參和收集關鍵字形參
2、在裝飾器函數decorator的內部函數inner函數體中，執行被裝飾器裝飾的函數func時，通過參數解包的方式傳入參數。
裝飾帶有參數的函數：

@decorator2
def mysum2(a, b):
    from time import sleep
    total = a
    for _ in range(total + 1, b + 1):
        sleep(0.01)
        total += _
    print(total)


mysum2(1, 100)

5050
函數mysum1運行的總時間為：1.56

5.4.4.2.3 裝飾器函數接收參數

通過上面對裝飾器進行改造，可以使的被裝飾的函數可以輸入參數。上面的裝飾器函數decorator2可以計算被裝飾的函數執行時間，但是只能獲取到執行一次的時間。如果想要通過參數獲取執行任一次的時間，則需要使得裝飾器可以接收參數。
裝飾器定義：裝飾器接收參數

import time


def decorator3(n):
    def inner(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            begin = time.time()
            for _ in range(iteration):
                func(*args, **kwargs)
            end = time.time()
            print(f"函數`{func.__name__}`運行的總時間為：{end - begin:.3}")

        return wrapper

    return inner

需要改造的地方：
1、裝飾器函數此時並不是通過參數來傳入被裝飾的函數，而是定義裝飾器自己的參數，演示時使用的是一個位置參數n，在後續如果遇到比較複雜的情況下也可以使用關鍵字形參、*args、**kwargs等收集參數。
2、內部函數inner用來收集被裝飾的函數。
3、內部函數inner的內部函數wrapper用來收集被裝飾的函數的參數。並編寫需要增強的命令。最終要執行被裝飾的函數其實就是執行這個wrapper函數。
裝飾器接收參數：

import time


def decorator3(n):
    def inner(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            begin = time.time()
            for _ in range(n):
                func(*args, **kwargs)
            end = time.time()
            print(f"函數`{func.__name__}`運行的總時間為：{end - begin:.3}")

        return wrapper

    return inner


@decorator3(10)
def mysum3(a, b):
    from time import sleep
    total = a
    for _ in range(total + 1, b + 1):
        sleep(0.01)
        total += _
    print(total)


mysum3(1, 10)
# 等價於：mysum3 = decorator3(10)(mysum3)

55
55
55
55
55
55
55
55
55
55
函數mysum3運行的總時間為：1.41

5.4.4.2.4 裝飾器的返回值

如果你瞭解了上一節的內容，很容易想到只要在wrapper函數中return就是被裝飾函數的返回值。
裝飾器定義：接收被裝飾函數的返回值

import time


def decorator3(n):
    def inner(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            begin = time.time()
            for _ in range(n):
                func(*args, **kwargs)
            end = time.time()
            print(f"函數`{func.__name__}`運行的總時間為：{end - begin:.3}")
            return end - begin
        return wrapper

    return inner

1、在上面的代碼中，return end – begin就是被裝飾器的返回值。可以通過變數進行接收。

@decorator3(3)
def mysum3(a, b):
    from time import sleep
    total = a
    for _ in range(total + 1, b + 1):
        sleep(0.01)
        total += _
    print(total)


total_time = mysum3(1, 10)
print(total_time)

函數mysum3運行的總時間為：1.42
1.4218323230743408

5.4.4.2.5 多個裝飾器裝飾同一個函數

對於某個函數，可以使用多個裝飾器對其進行裝飾，寫法如下：

@decorator1
@decorator2
def 被裝飾函數():
	pass

對於被多個裝飾器裝飾的函數，其裝飾順序為由最近到遠，即decorator2會先裝飾，然後是decorator1。

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