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Python基础之—函数式编程

一，函数式编程

函数式编程是一种以函数为中心的编程范式，强调通过将逻辑高度抽象化和参数化，使代码更加灵活可复用。

1、函数作为参数

将核心逻辑嵌入方法体，使其适用性更广。函数既可以作为形参传入参数列表，也可以作为回调函数使用。

回调函数示例

def add(x, y):
    return x + y
def sub(x, y):
    return x - y
def mul(x, y):
    return x * y
def div(x, y):
    return x / y
x = 100
y = 200
print(add(x, y))  # 输出：300
def calc(x, y, func):
    return func(x, y)
calc(x, y, add)  # 传入add作为回调函数

工具函数示例

def find_odd(lst, fn):
    for i in lst:
        if i % 2 == 1:
            fn(i)

回调函数应用场景

• 在业务逻辑中，需要灵活扩展功能时，可以通过回调函数传递处理逻辑。

2、函数作为返回值

通过闭包思想，可以将函数返回值中的逻辑封装起来，实现灵活的函数调用。

闭包定义

闭包必须满足以下条件：

闭包优缺点

• 优点：

  • 逻辑连贯，避免单独编写额外逻辑
  • 方便调用上下文的局部变量
  • 加强封装性

• 缺点：

  • 闭包引用的空间不灭，可能导致内存泄漏

闭包案例分析

def fun(n=None, o=None):
    print(o)
    return {"fun": lambda m: fun(m, n)}
a = fun(0)
print(type(a))  # 输出：
   
    
a["fun"](1)
a["fun"](2)
a["fun"](3)
   

闭包的实际应用

• 通过闭包可以灵活地将函数逻辑传递给外部调用者，同时保持内部逻辑的完整性。

3、装饰器

装饰器是Python对闭包思想的具体实现，用于在不破坏目标函数原有功能的前提下，为函数增加新功能。

装饰器本质

• 装饰器是一个函数，它接受被装饰函数作为参数。
• 装饰器将被装饰函数封装到内部闭包中。
• 调用装饰器实际上是在调用内部闭包。

装饰器应用场景

• 日志记录
• 认证和授权
• 缓存
• 参数验证
• 代码注入

基本装饰器示例

def decorator1(fun):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("wrapper")
        return fun(*args, **kwargs)
        print("继续装饰")
    return wrapper
@decorator1
def fn():
    print("业务打印")
fn()

带参数的装饰器示例

def decorator2(num):
    def decorator(cb):
        def block():
            print("装饰函数的代码")
            for _ in range(num):
                cb()
        return block
    return decorator
@decorator2(2)
def fn():
    print("hello")
fn()

装饰器链示例

def decorator1(cb):
    def block():
        print("block1")
        cb()
    return block
def decorator2(cb):
    def block():
        print("block2")
        cb()
    return block
@decorator1
@decorator2
def f3():
    print("f3")
f3()

装饰器的实际应用

• 日志打印装饰器

def log(fun):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("开始打印日志")
        fun(*args, **kwargs)
        print("结束打印日志")
    return wrapper
def diaoyong(a, b):
    print(a * b)
diaoyong(1, 2)

通过以上内容，可以看出函数式编程在Python中通过回调和闭包技术实现了高度的灵活性和可扩展性，而装饰器则为函数的功能增强提供了一种简洁的解决方案。

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