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Python函数高级（命名空间、作用域、装饰器）_python_
2023-05-26
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简介 Python函数高级（命名空间、作用域、装饰器）_python_
一、名称空间和作用域
1、命名空间(Namespace)
命名空间是从名称到对象的映射，大部分的命名空间都是通过 Python 字典来实现的。
命名空间提供了在项目中避免名字冲突的一种方法。各个命名空间是独立的，没有任何关系的，所以一个命名空间中不能有重名，但不同的命名空间是可以重名而没有任何影响。
1、一般有三种命名空间：
- 内置名称空间（built-in names）：存放内置的名字，如
len/eval/enumerate/bytes/max/min/sorted/map/filter.... - 全局名称空间（global names）：模块中定义的名称，记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。
- 局部名称空间（local names）：函数内部的名字都是局部名称空间，不同函数内部的名字互不干涉。
2、命名空间查找顺序:
如果找不到变量 runoob，它将放弃查找并引发一个 NameError 异常:
NameError: name 'runoob' is not defined。
- 查找顺序：假设我们要使用变量 runoob，则 Python 的查找顺序为：局部的命名空间去 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间。
- 执行顺序：先内置（Python解释器启动的时候才会生成）-> 全局（文件执行的时候才会生成）-> 局部（函数调用的时候才会生成）
3、命名空间的生命周期：
命名空间的生命周期取决于对象的作用域，如果对象执行完成，则该命名空间的生命周期就结束。
因此，我们无法从外部命名空间访问内部命名空间的对象。
如下图所示，相同的对象名称可以存在于多个命名空间中。
2、作用域：
作用域就是一个 Python 程序可以直接访问命名空间的正文区域。
全局名称空间和局部名称空间中可能会存在名字相同的变量，但是这两个变量互不影响。
Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。
Python的作用域一共有4种，分别是：
- L（Local）：最内层，包含局部变量，比如一个函数/方法内部。
- E（Enclosing）：包含了非局部(non-local)也非全局(non-global)的变量。比如两个嵌套函数，一个函数（或类） A 里面又包含了一个函数 B ，那么对于 B 中的名称来说 A 中的作用域就为 nonlocal。
- G（Global）：当前脚本的最外层，比如当前模块的全局变量。
- B（Built-in）： 包含了内建的变量/关键字等。，最后被搜索
对于变量作用域，变量的访问以： L –> E –> G –>B 的 规则查找。
在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内置中找。
举例：
x = 1 def func(): print(x) #10 x = 10 func()
内置作用域是通过一个名为 builtin 的标准模块来实现的，但是这个变量名自身并没有放入内置作用域内，所以必须导入这个文件才能够使用它。
在Python3.0中，可以使用以下的代码来查看到底预定义了哪些变量:
import builtins print(dir(builtins))
Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也可以访问，
如下代码：实例中 msg 变量定义在 if 语句块中，但外部还是可以访问的。如果将 msg 定义在函数中，则它就是局部变量，外部不能访问。
if True: msg = 'I am from Runoob' print(msg) # 'I am from Runoob'
3、全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。
# 作用域注意点 x = 1 def f1(): # 定义阶段x=1 print(x) #1 def f2(): x = 2 #此x为f2函数的局部变量，f1无法直接访问 f1() f2()
4、函数对象+作用域应用
def f1(): def inner(): print('from inner') return inner f = f1() # from inner 。把局部定义的函数inner()放在全局之中 def bar(): f() bar()5、global关键字修改全局作用域中的变量
函数内可以访问全局变量，但不能直接更新(修改)其值，可以加上 global 引用以更新变量值 :
x = 1 def f1(): x = 2 def f2(): global x # 修改全局 x = 3 f2() f1() print(x) # 3
6、nonlocal关键字修改嵌套作用域中的变量。
如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字了
x = 1 def f1(): x = 2 def f2(): nonlocal x x = 3 f2() print(x) # 3 f1()
二、闭包函数
闭包：闭是封闭（函数内部函数），包是包含（该内部函数对外部作用域而非全局作用域的变量的引用）。
闭包指的是：函数内部函数对外部作用域而非全局作用域的引用。
def outter(x): x = 1 def inner(): print(x) return inner #返回的是函数名（函数对象） f = outter(2) f() # 1 f() # 1 f() # 1 # 查看闭包的元素 print(f.__closure__[0].cell_contents) # 1
闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域。
应用领域：
延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）、爬虫领域。
import requests def outter(url): def get(): response = requests.get(url) print(f"done: {url}") return get baidu = outter('https://www.baidu.com') python = outter('https://www.python.org') baidu() baidu() python() python()三、函数装饰器
装饰器指的是为被装饰器对象添加额外功能。因此定义装饰器就是定义一个函数，只不过该函数的功能是用来为其他函数添加额外的功能。装饰器的实现必须遵循两大原则：
- 不修改被装饰对象的源代码
- 不修改被装饰对象的调用方式
装饰器其实就是在遵循以上两个原则的前提下为被装饰对象添加新功能。
不改变函数体代码，并且不改变函数调用方式，它本质就是一个闭包函数。
def f1(x): def f2(): print(x) # 10 return f2 f2 = f1() f2() # f2()
在不改变当前函数的情况下, 给其增加新的功能:
def log(pr): # 将被装饰函数传入 def wrapper(): print("**********") return pr() # 执行被装饰的函数 return wrapper # 将装饰完之后的函数返回（返回的是函数名） @log def pr(): print("我是小小洋") pr() # ********** # 我是小小洋回调函数和返回函数的实例就是装饰器。
四、无参装饰器
举例：
import time def index(): print('welcome to index') time.sleep(1) def time_count(func): # func = 最原始的index def wrapper(): start = time.time() func() end = time.time() print(f"{func} time is {start - end}") # time is -1.0038220882415771 return wrapper index = time_count(index) # index为被装饰函数index的内存地址，即index = wrapper index() # wrapper()1、被装饰函数有返回值：
如果原始的被装饰函数index()有返回值的时候，wrapper()函数的返回值应该和index()的返回值相同，也就是说，我们需要同步原始的index()和wrapper()方法的返回值。
import time def index(): print('welcome to index') time.sleep(1) return 123 def time_count(func): # func = 最原始的index def wrapper(): start = time.time() res1 = func() end = time.time() print(f"{func} time is {start - end}") # time is -1.0050289630889893 return res1 return wrapper index = time_count(index) res = index() print(f"res: {res}") # res: 1232、被装饰函数需要传参：
如果原始的被装饰函数index()方法需要传参，那么我们之前的装饰器是无法实现该功能的，由于有wrapper()=index()，所以给wrapper()方法传参即可。
import time def index(): print('welcome to index') time.sleep(1) return 123 def home(name): print(f"welcome {name} to home page") time.sleep(1) return name def time_count(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() res = func(*args, **kwargs) end = time.time() print(f"{func} time is {start-end}") # time is -1.0039079189300537 return res return wrapper home = time_count(home) res = home('egon') print(f"res: {res}") #res: egon3、装饰器模板
def deco(func): def wrapper(*args,**kwargs): res = func(*args,**kwargs) return res return wrapper
4、装饰器语法糖:
在被装饰函数正上方，并且是单独一行写上@装饰器名
import time def time_count(func): #装饰器 # func = 最原始的index def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() res = func(*args, **kwargs) end = time.time() print(f"{func} time is {start-end}") # time is -1.0005171298980713 return res return wrapper @time_count # home = time_count(home) def home(name): print(f"welcome {name} to home page") #welcome egon to home page time.sleep(1) return name res = home('egon') print(f"res: {res}") #
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