day12函数进阶

函数的嵌套
闭包
装饰器

上述内容均属于函数部分必备知识，以后开发时直接和间接都会使用，请务必理解（重在理解，不要去死记硬背）。

1. 函数嵌套

Python中以函数为作用域，在作用域中定义的相关数据只能被当前作用域或子作用域使用

NAME = "刘小伟"
print(NAME)def func():print(NAME)func()

1.1 函数在作用域中

其实，函数也是定义在作用域中的数据，在执行函数时候，也同样遵循：优先在自己作用域中寻找，没有则向上一接作用域寻找，例如：

# 1. 在全局作用域定义了函数func
def func():print("你好")# 2. 在全局作用域找到func函数并执行。
func()# 3.在全局作用域定义了execute函数
def execute():print("开始")# 优先在当前函数作用域找func函数，没有则向上级作用域中寻找。func()print("结束")# 4.在全局作用域执行execute函数
execute()

此处，有一个易错点：作用域中的值在被调用时到底是啥？

情景1

def func():print("你好")func()def execute():print("开始")func()print("结束")execute()def func():  # 覆盖前面那个func()print(666)func()

情景2

def func():print("你好")func()def execute():print("开始")func()print("结束")def func():print(666)func()
execute()

1.2 函数定义的位置

上述示例中的函数均定义在全局作用域，其实函数也可以定义在局部作用域，这样函数被局部作用域和其子作用于中调用（函数的嵌套）。

def func():print("沙河高晓松")def handler():print("昌平吴彦祖")def inner():print("朝阳大妈")inner()func()print("海淀网友")handler()

到现在你会发现，只要理解数据定义时所存在的作用域，并根据从上到下代码执行过程进行分析，再怎么嵌套都可以搞定。

现在的你可能有疑问：为什么要这么嵌套定义？把函数都定义在全局不好吗？

其实，大多数情况下我们都会将函数定义在全局，不会嵌套着定义函数。不过，当我们定义一个函数去实现某功能，想要将内部功能拆分成N个函数，又担心这个N个函数放在全局会与其他函数名冲突时（尤其多人协同开发）可以选择使用函数的嵌套。

def f1():passdef f2():passdef func():f1()f2()

def func():def f1():passdef f2():passf1()f2()

"""
生成图片验证码的示例代码，需要提前安装pillow模块（Python中操作图片中一个第三方模块）pip3 install pillow
"""
import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontdef create_image_code(img_file_path, text=None, size=(120, 30), mode="RGB", bg_color=(255, 255, 255)):""" 生成一个图片验证码 """_letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy"  # 小写字母，去除可能干扰的i，l，o，z_upper_cases = _letter_cases.upper()  # 大写字母_numbers = ''.join(map(str, range(3, 10)))  # 数字chars = ''.join((_letter_cases, _upper_cases, _numbers))width, height = size  # 宽高# 创建图形img = Image.new(mode, size, bg_color)draw = ImageDraw.Draw(img)  # 创建画笔def get_chars():"""生成给定长度的字符串，返回列表格式"""return random.sample(chars, 4)def create_lines():"""绘制干扰线"""line_num = random.randint(*(1, 2))  # 干扰线条数for i in range(line_num):# 起始点begin = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1]))# 结束点end = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1]))draw.line([begin, end], fill=(0, 0, 0))def create_points():"""绘制干扰点"""chance = min(100, max(0, int(2)))  # 大小限制在[0, 100]for w in range(width):for h in range(height):tmp = random.randint(0, 100)if tmp > 100 - chance:draw.point((w, h), fill=(0, 0, 0))def create_code():"""绘制验证码字符"""if text:code_string = textelse:char_list = get_chars()code_string = ''.join(char_list)  # 每个字符前后以空格隔开# Win系统字体# font = ImageFont.truetype(r"C:\Windows\Fonts\SEGOEPR.TTF", size=24)# Mac系统字体# font = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/SFNSRounded.ttf", size=24)# 项目字体文件font = ImageFont.truetype("MSYH.TTC", size=15)draw.text([0, 0], code_string, "red", font=font)return code_stringcreate_lines()create_points()code = create_code()# 将图片写入到文件with open(img_file_path, mode='wb') as img_object:img.save(img_object)return codecode = create_image_code("a2.png")
print(code)

1.3 嵌套引发的作用域问题

基于内存和执行过程分析作用域。

name = "刘小伟"def run():name = "alex"def inner():print(name)inner()run()

name = "刘小伟"def run():name = "alex"def inner():print(name)return inner  # 返回函数内存地址v1 = run()
v1()v2 = run()
v2()

name = "刘小伟"def run():name = "alex"def inner():print(name)return [inner,inner,inner]func_list = run()
func_list[2]()
func_list[1]()funcs = run()
funcs[2]()
funcs[1]()

三句话搞定作用域：

优先在自己的作用域找，自己没有就去上级作用域。
在作用域中寻找值时，要确保此次此刻值是什么。
分析函数的执行，并确定函数作用域链。（函数嵌套）

练习题

分析代码，写结果

name = '刘小伟'def func():def inner():print(name)res = inner()return resv = func()
print(v)# 刘小伟
# None

分析代码，写结果

name = '刘小伟'def func():def inner():print(name)return "alex"res = inner()return resv = func()
print(v)# 刘小伟
# alex

分析代码，写结果

name = 'root'def func():def inner():print(name)return 'admin'return innerv = func()
result = v()
print(result)# root
# admin

分析代码，写结果

def func():name = '刘小伟'def inner():print(name)return '路飞'return innerv11 = func()
data = v11()
print(data)v2 = func()()
print(v2)

分析代码，写结果

def func(name):# name="alex"def inner():print(name)return 'luffy'return innerv1 = func('刘小伟')()
print(v1)v2 = func('alex')()
print(v2)

分析代码，写结果

def func(name=None):if not name:name= '刘小伟'def inner():print(name)return 'root'return innerv1 = func()()
v2 = func('alex')()
print(v1,v2)

2.闭包

闭包，简而言之就是将数据封装在一个包（区域）中，使用时再去里面取。（本质上闭包是基于函数嵌套搞出来一个中特殊嵌套）

闭包应用场景1：封装数据防止污染全局。

name = "刘小伟"def f1():print(name, age)def f2():print(name, age)def f3():print(name, age)def f4():pass

def func(age):name = "刘小伟"def f1():print(name, age)def f2():print(name, age)def f3():print(name, age)f1()f2()f3()func(123)

闭包应用场景2：封装数据封到一个包里，使用时在取。

def task(arg):def inner():print(arg)return innerv1 = task(11)
v2 = task(22)
v3 = task(33)
v1()
v2()
v3()

def task(arg):def inner():print(arg)return innerinner_func_list = []
for val in [11,22,33]:inner_func_list.append( task(val) )inner_func_list[0]() # 11
inner_func_list[1]() # 22
inner_func_list[2]() # 33

""" 基于多线程去下载视频 """
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutorimport requestsdef task(url):res = requests.get(url=url,headers={"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36 FS"})return res.content# 闭包
def outer(file_name):def write_file(response):content = response.result()with open(file_name, mode='wb') as file_object:file_object.write(content)return write_filePOOL = ThreadPoolExecutor(10)  # 线程池video_dict = [("东北F4模仿秀.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0300f570000bvbmace0gvch7lo53oog"),("卡特扣篮.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f3e0000bv52fpn5t6p007e34q1g"),("罗斯mvp.mp4", "https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/playwm/?video_id=v0200f240000buuer5aa4tij4gv6ajqg")
]
for item in video_dict:# 去线程池取一个人，让这个人去下载视频,让这个人去执行task函数（函数内部定义下载逻辑）POOL.submit(task, url=item[1])# 当执行完成task函数（下载完成）之后自动执行某个函数future = POOL.submit(download_video, url=item[1])future.add_done_callback(outer(item[0]))  # outer(item[0])执行返回一个done函数POOL.shutdown()

3.装饰器

现在给你一个函数，在不修改函数源码的前提下，实现在函数执行前和执行后分别输入 “before” 和 “after”。

def func():print("我是func函数")value = (11,22,33,44) return valueresult = func()
print(result)

3.1 第一回合

你的实现思路：

def func():print("before")print("我是func函数")value = (11,22,33,44) print("after")return valueresult = func()

我的实现思路：

def func():print("我是func函数")value = (11, 22, 33, 44)return valuedef outer(origin):def inner():print('inner')origin()print("after")return innerfunc = outer(func)
result = func()

处理返回值：

def func():print("我是func函数")value = (11, 22, 33, 44)return valuedef outer(origin):def inner():print('before')res = origin()  # 调用原来的func函数， 返回valueprint("after")return resreturn innerfunc = outer(func)
result = func()

3.2 第二回合

在Python中有个一个特殊的语法糖：

"""
在python中支持特殊语法，在某个函数上方使用：
@函数名
def xxx():pass
python内部会自动执行这个函数名()，执行完之后，再将结果赋值给xxx
xxx = 函数名(xxx)
"""
def outer(origin):def inner():print('before')res = origin()print("after")return resreturn inner@outer  # func = outer(func)  # 返回inner
def func():print("我是func函数")value = (11, 22, 33, 44)return valuefunc() # 执行inner()
#输出
before
我是func函数
after

3.3 第三回合

请在这3个函数执行前和执行后分别输入 “before” 和 “after”

def func1():print("我是func1函数")value = (11, 22, 33, 44)return valuedef func2():print("我是func2函数")value = (11, 22, 33, 44)return valuedef func3():print("我是func3函数")value = (11, 22, 33, 44)return valuefunc1()
func2()
func3()

你的实现思路：

def func1():print('before')print("我是func1函数")value = (11, 22, 33, 44)print("after")return valuedef func2():print('before')print("我是func2函数")value = (11, 22, 33, 44)print("after")return valuedef func3():print('before')print("我是func3函数")value = (11, 22, 33, 44)print("after")return valuefunc1()
func2()
func3()

def outer(origin):def inner():print('before')res = origin()print("after")return inner@outer
def func():print('我是func1函数')value = (11, 22, 33, 44)return valuefunc()

def outer(origin):def inner():print("before 110")res = origin()  # 调用原来的func函数print("after")return resreturn inner@outer
def func1():print("我是func1函数")value = (11, 22, 33, 44)return value@outer
def func2():print("我是func2函数")value = (11, 22, 33, 44)return value@outer
def func3():print("我是func3函数")value = (11, 22, 33, 44)return valuefunc1()
func2()
func3()

装饰器，在不修改原函数内容的前提下，通过@函数可以实现在函数前后自定义执行一些功能（批量操作会更有意义）。

优化

优化以支持多个参数的情况。

def outer(origin):def inner(*args, **kwargs):print("before 110")res = origin(*args, **kwargs)  # 调用原来的func函数print("after")return resreturn inner@outer  # func1 = outer(func1)
def func1(a1):print("我是func1函数")value = (11, 22, 33, 44)return value@outer  # func2 = outer(func2)
def func2(a1, a2):print("我是func2函数")value = (11, 22, 33, 44)return value@outer  # func3 = outer(func3)
def func3(a1):print("我是func3函数")value = (11, 22, 33, 44)return valuefunc1(1)
func2(11, a2=22)
func3(999)

实现原理：基于@语法和函数闭包，将原函数封装在闭包中，然后将函数赋值为一个新的函数（内层函数），执行函数时再在内层函数中执行闭包中的原函数。
实现效果：可以在不改变原函数内部代码和调用方式的前提下，实现在函数执行和执行扩展功能。
适用场景：多个函数系统统一在执行前后自定义一些功能。

装饰器示例

def outer(origin):def inner(*args, **kwargs):# 执行前res = origin(*args, **kwargs)  # 调用原来的func函数# 执行后return resreturn inner@outer
def func():passfunc()

伪应用场景

在以后编写一个网站时，如果项目共有100个页面，其中99个是需要登录成功之后才有权限访问，就可以基于装饰器来实现。

pip3 install flask

基于第三方模块Flask（框架）快速写一个网站：

from flask import Flaskapp = Flask(__name__)def index():return "首页"def info():return "用户中心"def order():return "订单中心"def login():return "登录页面"app.add_url_rule("/index/", view_func=index)
app.add_url_rule("/info/", view_func=info)
app.add_url_rule("/login/", view_func=login)app.run()

基于装饰器实现的伪代码：

from flask import Flaskapp = Flask(__name__)def auth(func):def inner(*args, **kwargs):# 在此处，判断如果用户是否已经登录，已登录则继续往下，未登录则自动跳转到登录页面。return func(*args, **kwargs)return inner@auth
def index():return "首页"@auth
def info():return "用户中心"@auth
def order():return "订单中心"def login():return "登录页面"app.add_url_rule("/index/", view_func=index, endpoint='index')
app.add_url_rule("/info/", view_func=info, endpoint='info')
app.add_url_rule("/order/", view_func=order, endpoint='order')
app.add_url_rule("/login/", view_func=login, endpoint='login')app.run()

重要补充：functools

你会发现装饰器实际上就是将原函数更改为其他的函数，然后再此函数中再去调用原函数。

def handler():passhandler()
print(handler.__name__) # handler

def auth(func):def inner(*args, **kwargs):return func(*args, **kwargs)return inner@auth
def handler():passhandler()
print(handler.__name__) # inner

import functoolsdef auth(func):@functools.wraps(func)def inner(*args, **kwargs):return func(*args, **kwargs)return inner@auth
def handler():passhandler()
print(handler.__name__)  # handler

其实，一般情况下大家不用functools也可以实现装饰器的基本功能，但后期在项目开发时，不加functools会出错（内部会读取__name__，且__name__重名的话就报错），所以在此大家就要规范起来自己的写法。

import functoolsdef auth(func):@functools.wraps(func)def inner(*args, **kwargs):"""巴巴里吧"""res = func(*args, **kwargs)  # 执行原函数return resreturn inner

总结

函数可以定义在全局、也可以定义另外一个函数中（函数的嵌套）
学会分析函数执行的步骤（内存中作用域的管理）
闭包，基于函数的嵌套，可以将数据封装到一个包中，以后再去调用。
装饰器
- 实现原理：基于@语法和函数闭包，将原函数封装在闭包中，然后将函数赋值为一个新的函数（内层函数），执行函数时再在内层函数中执行闭包中的原函数。
- 实现效果：可以在不改变原函数内部代码和调用方式的前提下，实现在函数执行和执行扩展功能。
- 适用场景：多个函数系统统一在执行前后自定义一些功能。
- 装饰器示例
```
import functoolsdef auth(func):@functools.wraps(func)def inner(*args, **kwargs):"""巴巴里吧"""res = func(*args, **kwargs)  # 执行原函数return resreturn inner
```

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1. 函数嵌套

1.1 函数在作用域中

1.2 函数定义的位置

1.3 嵌套引发的作用域问题

练习题

2.闭包

3.装饰器

3.1 第一回合

3.2 第二回合

3.3 第三回合

优化

伪应用场景

重要补充：functools

总结

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