Python高阶技巧(十二)-灵析社区

一.闭包

可以保存函数内变量，不会随着函数调用完而销毁

(1) 基本定义

• 在函数嵌套的前提下，内部函数使用了外部函数的变量，并且外部函数返回了内部函数，我们把这个使用外部函数变量的内部函数称为闭包。
• 使用示例：

# 1.在函数嵌套(函数中定义函数)的前提下
def func_out(num1):
    def func_inner(num2):
        # 2.内部函数使用了外部函数的变量
        num = num1 + num2
        print(f"num的值为：{num}")

    # 3.外部函数返回了内部函数
    return func_inner

# 创建闭包实例
f = func_out(10)
# 执行闭包
f(6) # 打印 num的值为：16

(2) 修改外部函数变量的值

• 在闭包函数（内部函数中）想要修改外部函数的变量值，必须用nonlocal声明这个外部变量

# 1.在函数嵌套(函数中定义函数)的前提下
def func_out(num1):
    def func_inner(num2):
        # 声明外部变量
        nonlocal num1
        # 2.内部函数使用了外部函数的变量
        num1 += num2
        print(f"num1的值为：{num1}")

    # 3.外部函数返回了内部函数
    return func_inner


# 创建闭包实例
f = func_out(10)
# 执行闭包
f(8)  # 打印 num的值为：18

(3) 小结

• 优点:无需定义全局变量即可实现通过函数，持续的访问、修改某个值闭包使用的变量于所在的函数内，难以被错误的调用修改，可使变量更安全不易被恶意行为修改
• 缺点:由于内部函数持续引用外部函数的值，所以会导致这一部分内存空间不被释放，一直占用内存（额外的内存占用）

二.装饰器

也是一种闭包，可在不破坏目标函数原有的代码和功能的前提下，为目标函数增加新功能

(1) 基本使用

• 装饰器就是把一个函数当做参数传递给闭包中的外部函数，同时在内部函数中使用这个函数，并给他添加新的功能。
• 外部函数只能有一个参数，往往是被装饰的函数
• 内部函数可以根据被装饰的函数提供多个参数以及返回值

# 定义一个装饰器
def remind(func):
    # 为目标函数增加新功能
    def inner():
        print("我睡觉了")
        func()
        print("我起床了")

    return inner


# 需要被装饰的函数
def sleep():
    import random
    import time
    print("睡眠中...")
    time.sleep(random.randint(1, 5))
    
# 未装饰
sleep()
# 打印
# 睡眠中...

# 使用装饰器装饰函数(增加睡前起床提醒)
# 返回增强后的inner函数
fn = remind(sleep)
fn()
# 打印
# 我睡觉了
# 睡眠中...
# 我起床了

(2) 语法糖使用

• 可直接在需要被装饰的函数上加@装饰器名字，解释器碰到时会自动执行装饰过程，简化使用流程

# 定义一个装饰器
def remind(func):
    def inner():
        print("我睡觉了")
        func()
        print("我起床了")

    return inner


# 需要被装饰的函数
# 解释器遇到@remind 会立即执行 sleep = remind(sleep)
@remind
def sleep():
    import random
    import time
    print("睡眠中...")
    time.sleep(random.randint(1, 5))

# 通过语法糖注解，直接调用即可达到效果
sleep()
# 打印
# 我睡觉了
# 睡眠中...
# 我起床了

(3) 多个装饰器使用

• 将装饰器都写在需要被装饰的函数上面即可
• 谁离被装饰的函数最近，谁就先去装饰函数

# 定义装饰器1
def remind(func):
    def inner():
        print("我睡觉了")
        func()
        print("我起床了")

    return inner


# 定义装饰器2
def study(func):
    def inner():
        func()
        print("我要敲代码啦")

    return inner


# 谁近谁先装饰
@study   # 2.执行 sleep = study(remind(sleep))
@remind  # 1.执行 sleep = remind(sleep)
def sleep():
    import random
    import time
    print("睡眠中...")
    time.sleep(random.randint(1, 5))


sleep()
# 打印
# 我睡觉了
# 睡眠中...
# 我起床了
# 我要敲代码啦

(4) 带参数的装饰器

• 需要再增加一层函数嵌套来接收传递的参数

# 第一层：用于接收装饰器传递的参数
def logging(flag):
    # 第二层：外部函数用于接收待装饰函数
    def decorator(fn):
        # 第三层：内部函数用于装饰接收的函数
        def inner(num1, num2):
            # 使用参数
            if flag == "+":
                print(">正在进行加法运算<")
            elif flag == "-":
                print(">正在进行减法运算<")
            result = fn(num1, num2)
            return result
		
        return inner

    # 返回装饰器
    return decorator


# 被带有参数的装饰器装饰的函数
@logging('+')
def add(a, b):
    result = a + b
    return result


result = add(1, 3)
print(result)

(5) 类装饰器(了解即可)

• 一个类里面一旦实现了__call__方法，那么这个类创建的对象就是一个可调用对象，可以像调用函数一样进行调用

# 定义类
class Login:
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("登录中。。。")

# 创建实例
login = Login()
# 如函数般调用
login()  # 打印 登录中。。。

• 类装饰器装饰函数的功能通过call方法实现

# 定义类装饰器
class Check:
    # 接收待装饰的函数
    def __init__(self, fn):   # fn = comment
        self.__fn = fn
	
    def __call__(self, *args: object, **kwargs: object) -> object:
        print("登录")
        self.__fn()   # comment()


# 被装饰的函数
@Check  # comment = Check(comment)
def comment():
    print("发表评论")


comment()

三.property属性

把类中的一个方法当作属性进行使用，简化开发

例如我们如果想获取和修改私有属性必须通过类方法修改，示例代码：

class Person:
    def __init__(self):
        self.__age = 18

    def age(self):
        return self.__age

    def set_age(self, new_age):
        self.__age = new_age


p = Person()
age = p.age()
print(f"修改前年龄是：{age}") # 打印 修改前年龄是：18
p.set_age(66)
age = p.age()
print(f"修改后年龄是：{age}")  # 打印 修改后年龄是：66

• 通过使用如下两种方式可简化上述代码的使用

(1) 装饰器方式使用

• @property表示把方法当作属性使用，表示当获取属性时执行下面修饰的方法
• @方法名.setter表示把方法当作属性使用，表示当设置属性值时会执行下面修饰的方法

class Person:
    def __init__(self):
        self.__age = 18

    @property
    def age(self):
        return self.__age

    @age.setter
    def age(self, new_age):
        self.__age = new_age


p = Person()
# 可直接通过对象.属性使用
print(f"修改前年龄是：{p.age}") # 打印 修改前年龄是：18
p.age = 66
print(f"修改后年龄是：{p.age}") # 打印 修改后年龄是：66

(2) 类属性方式使用

• property的参数说明：
• 属性名 = property(获取值方法,设置值方法)
• 第一个参数：获取属性时要执行的方法
• 第二个参数：设置属性时要执行的方法

class Person:
    def __init__(self):
        self.__age = 18

    def get_age(self):
        return self.__age

    def set_age(self, new_age):
        self.__age = new_age

    # 类属性方式的property属性
    age = property(get_age, set_age)


p = Person()
print(f"修改前年龄是：{p.age}") # 打印 修改前年龄是：18
p.age = 66
print(f"修改后年龄是：{p.age}") # 打印 修改后年龄是：66

四.上下文管理器

由实现了__enter__()和__exit__()方法的类创建的对象

• 在文件操作篇提到过使用with语句可以自动调用关闭文件操作，即使出现异常也会自动调用关闭文件操作。

with open("guanzhi.txt", "w") as f:
    f.write("hello world")

• 使用with语句简化操作是建立在上下文管理器上的，open函数创建的f文件对象就是一个上下文管理器对象
• __enter表示上文方法，需要返回一个操作文件对象
• __exit__表示下文方法，with语句执行完成会自动执行，即使出现异常也会执行该方法

# 定义一个File类
class File:
    def __init__(self, file_name, file_model):
        self.file_name = file_name
        self.file_model = file_model

    # 实现__enter__()和__exit__()方法
    def __enter__(self):
        print("这是上文")
        self.file = open(self.file_name, self.file_model)
        return self.file

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print("这是下文")
        self.file.close()


# 使用with语句来完成文件操作
with File("1.txt", "w") as f:
    f.write("hello world")

五.深拷贝浅拷贝

开辟新的内存空间接收变量

• 调用id()可获得变量的内存地址

(1) 浅拷贝

(1.1) 可变类型浅拷贝

• 使用copy函数进行浅拷贝，只对可变类型的第一层对象进行拷贝

对拷贝的对象开辟新的内存空间进行存储

不会拷贝对象内部的子对象

import copy

a = [1, 2, 3]
b = [11, 22, 33]
c = [a, b]
# 普通赋值，指向同一空间
d = c
print(f"c内存地址:{id(c)}")  # 打印 c内存地址:2265505547072
print(f"d内存地址:{id(d)}")  # 打印 d内存地址:2265505547072


a = [1, 2, 3]
b = [11, 22, 33]
c = [a, b]
# 浅拷贝，指向不同空间
d = copy.copy(c)
print(f"c内存地址:{id(c)}")  # 打印 c内存地址:2265505547648
print(f"d内存地址:{id(d)}")  # 打印 d内存地址:2265505548608

# 不会拷贝对象内部的子对象
print(id(a)) # 打印 2135734964288
print(id(c[0])) # 打印 2135734964288
print(id(d[0])) # 打印 2135734964288

(1.2) 不可变类型浅拷贝

• 不可变类型进行浅拷贝不会给拷贝的对象开辟新的内存空间，只是拷贝了这个对象的引用

a = (1, 2, 3)
b = (11, 22, 33)
c = (a, b)
# 浅拷贝效果与普通赋值一样
d = c
e = copy.copy(c)
print(f"c内存地址:{id(c)}") # c内存地址:1536064302016
print(f"d内存地址:{id(d)}") # d内存地址:1536064302016
print(f"e内存地址:{id(e)}") # e内存地址:1536064302016

(2) 深拷贝

保障数据的独立性

(2.1) 可变类型深拷贝

使用deepcopy函数进行深拷贝，会对可变类型内每一层可变类型对象进行拷贝，开辟新的内存空间进行存储

import copy

a = [1, 2, 3]
b = [11, 22, 33]
c = [a, b]

d = copy.deepcopy(c)
print(f"c内存地址:{id(c)}") # 打印 c内存地址:2603978212160
print(f"d内存地址:{id(d)}") # 打印 d内存地址:2603978215488

# 内部的可变类型也会拷贝
print(id(a)) # 打印 2603978215104
print(id(c[0])) # 打印 2603978215104
print(id(d[0])) # 打印 2603978212992

(2.2) 不可变类型深拷贝

• 不可变类型进行深拷贝不会给拷贝的对象开辟新的内存空间，只是拷贝了这个对象的引用

a = (1, 2, 3)
b = (11, 22, 33)
c = (a, b)

d = copy.deepcopy(c)
print(f"c内存地址:{id(c)}")  # 打印  c内存地址:1312354282432
print(f"e内存地址:{id(d)}")  # 打印  e内存地址:1312354282432

六.eval函数

• eval()函数可将字符串当成有效的表达式来求值并返回计算结果

# 基本的数学运算
res = eval("(1+9)*5")
print(res) 
# 打印 50

# 字符串重复
res = eval("'*'*10")
print(res) 
# 打印 **********

# 字符串转换成列表
print(type(eval("[1,2,3,4]")))
# 打印 <class 'list'>

# 字符串转成字典 
print(type(eval("{'name':'guanzhi','age':20}")))
# 打印 <class 'dict'>

• 注意事项：开发时千万不要使用eval直接转换input的结果

用户可能恶意输入有危害的终端指令

input_str = input() # 输入 __import__('os').system('rm -rf /*')
eval(input_str) # 直接运行可能导致主机崩溃

# 等价于
import os
os.system("终端命令")

七.全文概览

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