Python的几个高级语法概念浅析(lambda表达式闭包装饰器)

1. 匿名函数
匿名函数(anonymous function)是指未与任何标识符绑定的函数,多用在functional programming languages领域,典型应用场合:
1) 作为参数传给高阶函数(higher-order function ),如python中的built-in函数filter/map/reduce都是典型的高阶函数
2) 作为高阶函数的返回值(虽然此处的"值"实际上是个函数对象)
与命名函数(named function)相比,若函数只被调用1次或有限次,则匿名函数在语法上更轻量级。
具体语法上,python通过lambda语法支持函数体为表达式的匿名函数,即:python的lambda表达式本质上是个匿名函数,但其函数体只能是个表达式,不能包含其它语句。
此外,高级动态语言常借助匿名函数实现闭包(closure)或装饰器(decorator)等高级语法。
在一些场合下,lambda表达式的使用使得python程序看起来非常简洁。例如,下面是根据value对dict元素做排序的代码示例:

>>> foo = {'father' : 65, 'mother' : 62, 'sister' : 38, 'brother' : 29, 'me' : 28}
>>> sorted(foo.iteritems(), key=lambda x: x[1])
[('me', 28), ('brother', 29), ('sister', 38), ('mother', 62), ('father', 65)]

2. 闭包
闭包(closure)本质上是一个包含了其引用环境(referencing environment)的函数或函数引用,这里的"引用环境"通常由一张表来维护,该表存储了函数体会访问的非局部变量(non-local variables)的引用。
与C语言中的函数指针相比,闭包允许嵌套函数访问其作用域外的non-local变量,这与Python解释器对变量的作用域查找规则有关(Python支持LEGB的查找规则,想深究的话,可以参考<Learning Python>第4版第17章Scopes关于作用域及查找规则的详细讲解,或者查看这篇文章 做快速了解)。
对于运行时内存分配模型会在线性栈上创建局部变量的语言来说(典型如C语言),通常很难支持闭包。因为这些语言底层实现中,若函数返回,则函数中定义的局部变量均会随着函数栈被回收而销毁。但闭包在底层实现上要求其要访问的non-local变量在闭包被执行的时候保持有效,直到这个闭包的生命周期结束,这意外着这些non-local变量只有在其确定不再被使用时才能销毁,而不能随着定义这些变量的函数返回销毁。因此,天生支持闭包的语言通常采用garbage collection的方式管理内存,因为gc机制保证了变量只有不再被引用时才会由系统销毁并回收其内存空间
具体语法上,闭包通常伴随着函数嵌套定义。以Python为例,一个简单的闭包示例如下:

#!/bin/env python
#-*- encoding: utf-8 -*-

def startAt_v1(x):
 def incrementBy(y):
  return x + y
 print 'id(incrementBy)=%s' % (id(incrementBy))
 return incrementBy

def startAt_v2(x):
 return lambda y: x + y 

if '__main__' == __name__:
 c1 = startAt_v1(2)
 print 'type(c1)=%s, c1(3)=%s' % (type(c1), c1(3))
 print 'id(c1)=%s' % (id(c1))

 c2 = startAt_v2(2)
 print 'type(c2)=%s, c2(3)=%s' % (type(c2), c2(3))

执行结果如下:

id(incrementBy)=139730510519782
type(c1)=<type 'function'>, c1(3)=5
id(c1)=139730510519782
type(c2)=<type 'function'>, c2(3)=5

上述示例中,startAt_v1和startAt_v2均实现了闭包,其中:v1借助嵌套定义函数实现;v2则借助lambda表达式/匿名函数来实现。
我们以v1为例对闭包做说明:
1) 函数startAt_v1接受1个参数,返回1个函数对象,而这个函数对象的行为由嵌套定义的函数incrementBy实现。
2) 对函数incrementBy来说,变量x就是所谓的non-local变量(因为x既非该函数定义的局部变量,又非普通意义上的全局变量),incrementBy实现具体的函数行为并返回。
3) main入口的c1接收到的返回值是个函数对象,从id(incrementBy) == id(c1)可断定,c1"指向"的对象与函数名incrementBy"指向"的其实是同一个函数对象。
4) 受益于Python对闭包的支持,与普通函数的对象相比,c1指向的对象可以访问不在其函数作用域内的non-local变量,而这个变量是由incrementBy的外层包装函数startAt_v1的入参提供的,于是,相当于c1指向的函数对象对其外层包装函数的入参具有"记忆"功能,通过调用外层包装函数创建闭包时,不同的入参被内层函数作为引用环境维护起来。
5) 调用c1(3)时,传入的参数与引用环境维护的外层包装函数的参数一起运算得到最终结果。
以上步骤分析说明了一个闭包从创建到执行的基本原理,理解这个case后,闭包的概念也应该清晰了。

3. 装饰器
python支持装饰器(decorator)语法。装饰器的概念对于初学者来说比较晦涩,因为它涉及到函数式编程的几个概念(如匿名函数、闭包),这也是本文先介绍匿名函数和闭包的原因。

我们引用这篇文章对装饰器的定义:
A decorator is a function that takes a function object as an argument, and returns a function object as a return value.
从这个定义可知,装饰器本质上只是一个函数,它借助闭包的语法去修改一个函数(又称被装饰函数)的行为,即decorator其实是个闭包函数,该函数以被装饰函数名(这个函数名其实是一个函数对象的引用)作为入参,在闭包内修改被装饰函数的行为后,返回一个新的函数对象。
特别说明:decorator并非必须以函数形式出现,它可以是任何可被调用的对象,例如它也可以class形式出现,参见这篇文章给出的例子。
在定义好函数装饰器的前提下,当外部调用这个被装饰函数时,decorator的语法糖会由Python解释器解释为先执行装饰器函数,然后在装饰器返回的新函数对象上继续执行其余语句。
来个实例分析一下:

#!/bin/env python
#-*- encoding: utf-8 -*-

def wrapper(fn):
 def inner(n, m):
  n += 1
  print 'in inner: fn=%s, n=%s, m=%s' % (fn.__name__, n, m)
  return fn(n, m) + 6 // 这里有return且返回值为int对象
 return inner

@wrapper
def foo(n, m):
 print 'in foo: n=%s, m=%s' % (n, m)
 return n * m

print foo(2, 3)

上面的示例中,foo通过@wrapper语法糖声明它的装饰器是wrapper,在wrapper中,定义了嵌套的inner函数(该函数的参数列表必须与被装饰函数foo的参数列表保持一致),装饰器wrapper修改foo的行为后,返回inner(注意:由于inner的返回值是个int对象,故wrpper最终返回的也是个int对象)。
调用foo(2, 3)时,Python解释器先调用wrapper对foo做行为改写,然后返回int对象,不难推测,上述代码的执行结果如下:

in inner: fn=foo, n=3, m=3
in foo: n=3, m=3
foo(2, 3)=15
(0)

相关推荐

  • 详解Python中的装饰器、闭包和functools的教程

    装饰器(Decorators) 装饰器是这样一种设计模式:如果一个类希望添加其他类的一些功能,而不希望通过继承或是直接修改源代码实现,那么可以使用装饰器模式.简单来说Python中的装饰器就是指某些函数或其他可调用对象,以函数或类作为可选输入参数,然后返回函数或类的形式.通过这个在Python2.6版本中被新加入的特性可以用来实现装饰器设计模式. 顺便提一句,在继续阅读之前,如果你对Python中的闭包(Closure)概念不清楚,请查看本文结尾后的附录,如果没有闭包的相关概念,很难恰当的理解P

  • Python中用函数作为返回值和实现闭包的教程

    函数作为返回值 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回. 我们来实现一个可变参数的求和.通常情况下,求和的函数是这样定义的: def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax 但是,如果不需要立刻求和,而是在后面的代码中,根据需要再计算怎么办?可以不返回求和的结果,而是返回求和的函数! def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args:

  • Python闭包的两个注意事项(推荐)

    什么是闭包? 简单说,闭包就是根据不同的配置信息得到不同的结果. 再来看看专业的解释:闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外.所以,有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体. 延迟绑定 Python闭包函数所引用的外部自由变量是延迟绑定的. Python In [2]: def multipliers(): ...: return [lam

  • 详解 Python中LEGB和闭包及装饰器

    详解 Python中LEGB和闭包及装饰器 LEGB L>E>G?B L:local函数内部作用域 E:enclosing函数内部与内嵌函数之间 G:global全局作用域 B:build-in内置作用域 python 闭包 1.Closure:内部函数中对enclosing作用域变量的引用 2.函数实质与属性 函数是一个对象 函数执行完成后内部变量回收 函数属性 函数返回值 passline = 60 def func(val): if val >= passline: print (

  • 基于Python闭包及其作用域详解

    关于Python作用域的知识在python作用域有相应的笔记,这个笔记是关于Python闭包及其作用域的详细的笔记 如果在一个内部函数里,对一个外部作用域(但不是全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被称为闭包(closure),而这个被内部函数引用的变量则被成为自由变量 闭包和函数调用没多少相关,而是关于使用定义在其他作用域的变量 命名空间和作用域 我们把命名空间看做一个大型的字典类型(Dict),里面包含了所有变量的名字和值的映射关系.在 Python 中,作用域实际上可以看做是"在当前

  • 简单讲解Python中的闭包

    闭包并不是什么新奇的概念,它早在高级语言开始发展的年代就产生了.闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称.对闭包的具体定义有很多种说法,这些说法大体可以分为两类: 一种说法认为闭包是符合一定条件的函数,比如参考资源中这样定义闭包:闭包是在其词法上下文中引用了自由变量的函数. 另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体.比如参考资源中就有这样的的定义:在实现深约束时,需要创建一个能显式表示引用环境的东西,并将它与相关的子程序捆绑在一起,这样捆绑起来

  • 深入理解python中的闭包和装饰器

    python中的闭包从表现形式上定义(解释)为:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure). 以下说明主要针对 python2.7,其他版本可能存在差异. 也许直接看定义并不太能明白,下面我们先来看一下什么叫做内部函数: def wai_hanshu(canshu_1): def nei_hanshu(canshu_2): # 我在函数内部有定义了一个函数 return canshu_1*canshu_2 return

  • Python 闭包的使用方法

    Python 闭包的使用方法 嵌套函数中的非局部变量 在进入闭包之前,我们必须先了解一个嵌套函数和非局部变量. 在函数中定义另一个函数称为嵌套函数.嵌套函数可以访问包围范围内的变量. 在Python中,这些非局部变量只能在默认情况下读取,我们必须将它们显式地声明为非局部变量(使用nonlocal关键字)才能进行修改. 以下是访问非局部变量的嵌套函数的示例. def print_msg(msg): # This is the outer enclosing function def printer

  • 简单谈谈Python中的闭包

    Python中的闭包 前几天又有人留言,关于其中一个闭包和re.sub的使用不太清楚.我在我们搜索了下,发现没有写过闭包相关的东西,所以决定总结一下,完善Python的内容. 1. 闭包的概念 首先还得从基本概念说起,什么是闭包呢?来看下维基上的解释: 复制代码 代码如下: 在计算机科学中,闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外.所以,有另一种说法认为闭包是由函

  • Python的几个高级语法概念浅析(lambda表达式闭包装饰器)

    1. 匿名函数 匿名函数(anonymous function)是指未与任何标识符绑定的函数,多用在functional programming languages领域,典型应用场合: 1) 作为参数传给高阶函数(higher-order function ),如python中的built-in函数filter/map/reduce都是典型的高阶函数 2) 作为高阶函数的返回值(虽然此处的"值"实际上是个函数对象) 与命名函数(named function)相比,若函数只被调用1次或有

  • Python闭包装饰器使用方法汇总

    闭包内容: 匿名函数:能够完成简单的功能,传递这个函数的引用,只有功能 普通函数:能够完成复杂的功能,传递这个函数的引用,只有功能 闭包:能够完成较为复杂的功能,传递这个闭包中的函数以及数据,因此传递是功能+数据 对象:能够完成最复杂的功能,传递很多数据+很多功能,因此传递的是数据+功能 ------------------- 对全局函数进行修改:在函数当中加global,在闭包中外边中的变量加nonlocal 闭包定义:有两个函数嵌套使用,里面的函数可以使用外面函数所传输的参数,最后可传递的是

  • 对于Python装饰器使用的一些建议

    装饰器基本概念 大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于 AOP (面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等. Python 语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下: @function_wrapper def function(): pass @实际上是 python2.4 才提出的语法糖,针对 python2.4 以前的版本有另一种等价的实现: def function(): pass function = fun

  • Python装饰器基础详解

    装饰器(decorator)是一种高级Python语法.装饰器可以对一个函数.方法或者类进行加工.在Python中,我们有多种方法对函数和类进行加工,比如在Python闭包中,我们见到函数对象作为某一个函数的返回结果.相对于其它方式,装饰器语法简单,代码可读性高.因此,装饰器在Python项目中有广泛的应用. 前面快速介绍了装饰器的语法,在这里,我们将深入装饰器内部工作机制,更详细更系统地介绍装饰器的内容,并学习自己编写新的装饰器的更多高级语法. 什么是装饰器 装饰是为函数和类指定管理代码的一种

  • Python中使用装饰器时需要注意的一些问题

    装饰器基本概念 大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验,Cache等. Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下: @function_wrapper def function(): pass @实际上是python2.4才提出的语法糖,针对python2.4以前的版本有另一种等价的实现: def function(): pass function = function_wr

  • Python装饰器(decorator)定义与用法详解

    本文实例讲述了Python装饰器(decorator)定义与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 什么是装饰器(decorator) 简单来说,可以把装饰器理解为一个包装函数的函数,它一般将传入的函数或者是类做一定的处理,返回修改之后的对象.所以,我们能够在不修改原函数的基础上,在执行原函数前后执行别的代码.比较常用的场景有日志插入,事务处理等. 装饰器 最简单的函数,返回两个数的和 def calc_add(a, b): return a + b calc_add(1, 2) 但是现在又有新

  • 无惧面试,带你搞懂python 装饰器

    写在之前 「装饰器」作为 Python 高级语言特性中的重要部分,是修改函数的一种超级便捷的方式,适当使用能够有效提高代码的可读性和可维护性,非常的便利灵活. 「装饰器」本质上就是一个函数,这个函数的特点是可以接受其它的函数当作它的参数,并将其替换成一个新的函数(即返回给另一个函数). 可能现在这么看的话有点懵,为了深入理解「装饰器」的原理,我们首先先要搞明白「什么是函数对象」,「什么是嵌套函数」,「什么是闭包」.关于这三个问题我在很久以前的文章中已经写过了,你只需要点击下面的链接去看就好了,这

  • 深入理解Python中装饰器的用法

    因为函数或类都是对象,它们也能被四处传递.它们又是可变对象,可以被更改.在函数或类对象创建后但绑定到名字前更改之的行为为装饰(decorator). "装饰器"后隐藏了两种意思--一是函数起了装饰作用,例如,执行真正的工作,另一个是依附于装饰器语法的表达式,例如,at符号和装饰函数的名称. 函数可以通过函数装饰器语法装饰: @decorator # ② def function(): # ① pass 函数以标准方式定义.① 以@做为定义为装饰器函数前缀的表达式②.在 @ 后的部分必须

  • Java中Lambda表达式之Lambda语法与作用域解析

    接上一篇:初探Lambda表达式/Java多核编程[2]并行与组合行为 本节是第二章开篇,前一章已经浅显地将所有新概念点到,书中剩下的部分将对这些概念做一个基础知识的补充与深入探讨实践. 本章将介绍Lambda表达式基础知识. 前言 把上一张书中的结语放到这里作为本章学习内容的开头,以此来概括Lambda表达式的优点: 提升性能.自动的并行化 更棒的API(comparing(...)细粒度的方法将成为标准) 编码风格得到改进.代码简化 反观前面几篇文章中的代码实践,以上三个优点全部得到了验证.

  • java中lambda表达式语法说明

    语法说明 一个lambda表达式由如下几个部分组成: 1. 在圆括号中以逗号分隔的形参列表.在CheckPerson.test方法中包含一个参数p,代表了一个Person类的实例.注意:lambda表达式中的参数的类型是可以省略的:此外,如果只有一个参数的话连括号也是可以省略的.比如上一节曾提到的代码: p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE && p.getAge() >= 18 && p.getAge() <= 25

随机推荐

其他