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python进阶

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qq_光苒_0 00:36

直接在原函数上修改打印出函数调用

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0 采集收起来源：python中decorator装饰器
2017-07-28
qq_光苒_0 00:19

装饰器的定义

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0 采集收起来源：python中decorator装饰器
2017-07-28
早安灬大叔大妈

class Fib(object): def __call__(self,x): a,b,n = 0,1,0 L = [] while n<x: L.append(a) a,b = b,a+b n+=1 return L f = Fib()

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0 采集收起来源：python中 __call__
2018-03-22
早安灬大叔大妈

不能同时写__init__和__call__的原因是__init__方法没有接到参数要这样写: class Fib(object): def __init__(self): pass def __call__(self,num): L=[0,1] for i in range(num-2) : L.append(L[-1]+L[-2]) return L f = Fib() print f(10)

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0 采集收起来源：python中 __call__
2017-07-28
qq_光苒_0

b return x * x 关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果 2.匿名函数有时候可以简化代码：如下面这个由大到小排序列表的例子 >>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y)) [9, 5, 3, 1, 0]

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0 采集收起来源：python中匿名函数
2018-03-22
qq_光苒_0

内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。任务

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0 采集收起来源：python中闭包
2017-07-28
山羊菌

#高阶函数：能够接收函数作为参数的函数 #DEMO >>> def add(x, y, f): return f(x) + f(y) >>> add(-1, 3, abs) 4

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0 采集收起来源：python中高阶函数
2018-03-22
qq_光苒_0

1.f(g()),x=f(),x()=g() 2.返回函数和返回值是不同的概念 def myabs(): return abs # 返回函数 def myabs2(x): return abs(x) # 返回函数调用的结果，返回值是一个数值 3.返回函数可延迟计算对返回的函数进行调用时，才计算出结果在后续代码中可以决定是否调用该函数

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0 采集收起来源：python中返回函数
2017-07-28
慕勒2025988

def calc_prod(lst): def lazy_prod(): def f(x, y): return x * y return reduce(f, lst, 1) return lazy_prod f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) #代码执行到这里的时候，f指向了lazy_prod ,但是lazy_prod是一个无参数输入的函数，其参数输入来源于calc_prod函数中提供的参数。所以在后面print f()相当于是执行了lazy_prod()函数，由此前calc_prod函数传入的参数，计算得到了24这个结果。 print f()

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0 采集收起来源：python中返回函数
2017-07-28
早安灬大叔大妈

@property---这是关键字，固定格式，能让方法当“属性”用。 @score.setter---前面的"score"是@property紧跟的下面定义的那个方法的名字，"setter"是关键字，这种“@+方法名字+点+setter”是个固定格式与@property搭配使用。

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0 采集收起来源：python中 @property
2018-03-22
慕粉3307960

# -*- coding:utf-8 -*- import time # 这里主要需要理解，f是函数factorial，因为函数factorial使用装饰器的时候，会把函数和值传过来 def performance(f): def fn(*args, **kw): t1 = time.time() # 代码执行到这里的时间值 r = f(*args, **kw) # 调用factorial函数对1到10的积进行处理 t2 = time.time() # 同样是代码执行到这里的时间值 print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1)) # 计算执行1到10的积所需要的时间 return r # 返回factorial函数 return fn # 返回fn函数 @performance def factorial(n): return reduce(lambda x, y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10)

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1 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2017-07-28
loraa

像这种内层函数引用了外层函数的变量（参数也算变量），然后返回内层函数的情况，称为闭包（Closure）。注意：返回函数（闭包）不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

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0 采集收起来源：python中闭包
2017-07-28
钱常来

def count(): fs = [] for i in range(1,4): def f(): return i*i fs.append(f()) return fs f1,f2,f3 = count() print f1,f2,f3 #f1,f2,f3是数值 def count（）： fs = [] for i in range(1,4): def f(j): def g(): return j*j return g r = fs.append(r) return fs f1,f2,f3 = count() print f1(),f2(),f3()#不解

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0 采集收起来源：python中闭包
2017-07-28
慕先生6367115

使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。考察一个@log的定义： def log(f): def fn(x): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(x) return fn 对于阶乘函数，@log工作得很好： @log def factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1)) print factorial(10) 结果： call factorial()... 3628800 由于log函数中只定义了一个参数的函数（def fn(x):）对于参数不是一个的而是多个的函数，调用将报错： @log def add(x, y): return x + y print add(1, 2) 结果：（执行结果将报错，报错内容此处省略）因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：——————（关于python的*args 和 **kw介绍，可以翻看1-1章笔记） def log(f): def fn(*args, **kw): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(*args, **kw) return fn 现在，对于任意函数，@log 都能正常工作。

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0 采集收起来源：python中编写无参数decorator
2017-07-28
钱常来

f1,f2,f3 这里是数值，并非是函数

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0 采集收起来源：python中闭包
2017-07-28

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课程须知: 本课程是Python入门的后续课程 1、掌握Python编程的基础知识 2、掌握Python函数的编写 3、对面向对象编程有所了解更佳

老师告诉你能学到什么？: 1、什么是函数式编程 2、Python的函数式编程特点 3、Python的模块 4、Python面向对象编程 5、Python强大的定制类