本篇文章给大家带来的内容是关于Python动态定义函数的方法介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

基于 MIT 许可协议

在 Python 中，没有可以在运行时简化函数定义的语法糖。然而，这并不意味着它就不可能，或者是难以实现。from types import FunctionType

foo_code = compile('def foo(): return "bar"', "", "exec")

foo_func = FunctionType(foo_code.co_consts[0], globals(), "foo")

print(foo_func())

输出：bar

剖析

逐行检视代码，你会发现语言/解释器的屏障是多么脆弱。>>> from types import FunctionType

Python 文档通常不会列出那些非用于手动创建的类的特征(这是完全合理的)。有三种方法可以解决这个问题：help()、inspect(无法查看内置方法)、以及最后的解决方案，即查看 CPython 源代码。(推荐：python教程)

在本例中，help() 与 inspect 都可以完成工作，但是查看实际的源代码，则会揭示出关于数据类型的更多细节。>>> from inspect import signature

>>> signature(FunctionType)

1. code

内部是一个PyCodeobject ，作为types.CodeType 对外开放。非内置方法拥有一个__code__ 属性，该属性保存了相应的代码对象。利用内置的 compile() 方法，可以在运行期创建types.CodeType 对象。

2. globals

如果一个函数引用的变量不是在局部定义的，而是作为参数转入、由默认参数值提供、或者通过闭包上下文提供，则它会在 globals 字典中查找。

内置的 globals() 方法会返回一个对当前模块的全局符号表(global symbol table)的引用 ，因此能被用来提供一个总是与当前表的状态相一致的字典。传入任意其它的字典也是可以的(FunctionType((lambda: bar).__code__, {"bar" : "baz"}, "foo")() == "baz")。

3. name(可选)

控制所返回的函数的__name__ 属性。只真正对 lambdas 有用(由于匿名性，它们通常没有名称)，并且重命名函数。

4. argdefs(可选)

通过传入一个包含任意类型的对象的元组，提供了一个方式来供应默认参数值(def foo(bar="baz"))。(FunctionType((lambda bar: bar).__code__, {}, "foo", (10,))() == 10)。

5. closure(可选)

(如果需要在 CPython(PyPy，Jython，...)以外的其它 Python VM 中执行，可能不应该触及，因为它严重地依赖于实现细节)。

一个cell 对象的元组。创建 cell 对象并非完全是直截了当的，因为需要调用 CPython 的内部组件，但有一个库可以令它更加方便：exalt (无耻的广告)。(译注：这个库是作者开发的。)>>> foo_code = compile('def foo(): return "bar"', "", "exec")

compile() 是一个内置方法，因此同时也是文档丰富的。

exec 模式被用到，因为定义函数需要用多个语句。>>> foo_func = FunctionType(foo_code.co_consts[0], globals(), "foo")

聚合全部内容，并将动态创建的函数指定给一个变量。

那个被前一句代码编译成的函数，成为了生成的代码对象的第一个常量，因此仅仅指向 foo_code 是不充分的。这是 exec 模式的直接后果，因为生成的代码对象可以包含多个常量。>>> print(foo_func())

动态生成的函数可以像其它函数一样被调用。

最后

除了做实验，需要用到动态创建函数的场景很少。

玩耍(Toying around) Python 的内部构件是一种深入学习这门语言的好方法。

如果需要，可以毫不费力地越过解释器/语言的界线。