A、闭包

如果在一个内部函数中对外部函数作用域的变量进行引用，那么内部变量就会被称为闭包，闭包的三个条件

1. 存在于嵌套关系的函数中
2. 嵌套的内部函数引用外部函数的变量
3. 嵌套的外部函数会将内部函数名作为返回值返回

def outer(start):
    count = [start]
    # 内部函数
    
    def inner():
        count[0] += 1
        return count[0]
    # 返回内部函数
    return inner()


num = outer(5)
print(num)

运行结果：

6

B、装饰器

1、什么是装饰器

装饰器本质上也是一个函数，它可以在不改动其它函数的前提下，对函数的功能进行扩充。通常情况下，用于以下几种情况：

1. 引入日志
2. 函数执行时间统计
3. 执行函数前预备处理
4. 执行函数后清理功能
5. 权限校验
6. 缓存

def wrap(func):
    print('正在装饰')

    def inner():
        print('验证装饰')
        func()

    return inner


@wrap   # test = wrap(test)
def test():
    print("test")


test()

运行结果：

正在装饰
验证装饰
test

执行过程：

1. 当程序执行test()时，发现test()函数上面有@wrap，所以会先执行@wrap。（@wrap等介于：test = wrap(test)）,它可以分为两步：
   ① 执行wrap(test) ，将函数名 test 作为形参，传递给 wrap 。在调用wrap函数的过程中，将形参func指向test() 函数体，并将inner() 函数的引用返回给wrap(test)，作为wrap(test)的返回值
   ② 这时 test 指向的就是inner() 函数，完成了函数test()的装饰
2. 调用 test() 指向的函数，因为此时指向的是inner()函数，所以调用test()函数，就相当于调用inner()函数，由于在第一步时 func形参指向了test()函数体，所以执行func()，就执行了test()函数体

2、多个装饰器

多个装饰器可以应用于一个函数，它们的调用顺序时由下而上

def wrap2(func):
    print('正在装饰2')

    def inner():
        print('验证装饰2')
        func()

    return inner

def wrap1(func):
    print('正在装饰1')

    def inner():
        print('验证装饰1')
        func()

    return inner

@wrap2   # test = wrap2(test)
@wrap1   # test = wrap1(test)
def test():
    print("test")


test()

运行结果：

正在装饰1
正在装饰2
验证装饰2
验证装饰1
test

1. 程序会显执行@wrap1然后执行@wrap2，这两个执行完后就已经装饰完毕会输出：

   正在装饰1
   正在装饰2

2. 装饰完毕后，执行test()，程序会按照从上向下的顺序运行，最终输出结果为：

   验证装饰2
   验证装饰1
   test

3、装饰器对带有参数的函数装饰

def wrap(func):
    print('正在装饰')
    def inner(hello):
        print('验证装饰')
        func(hello)
    return inner
@wrap
def smcs(hello):
    print(hello,'三木成森')


smcs('你好')

运行结果：

正在装饰
验证装饰
你好 三木成森

在不确定是参数个数或类型的时候，可以使用不定长参数

4、装饰器对带有返回值的函数装饰

def wrap(func):
    def inner():
        return func()
    return inner
@wrap
def smcs():
    return '三木成森'

print(smcs())

运行结果：

三木成森

5、带有参数的装饰器

def func_1(args):
    def wrap(func):
        def inner():
            print(args)
            return func()
        return inner
    return wrap
@func_1(123)
def smcs():
    return '三木成森'

print(smcs())

运行结果：

123
三木成森

@func_1等介于：smcs = func_1(123)(test)

由于函数func_1(args)的返回值是wrap，所以又等介于：

smcs = wrap(test)

C、常见Python内置函数

1、map函数

map函数会根据提供的函数对指定的序列做映射

map函数的定义如下：

map(function, iterable,....)

第一个参数表示的是函数名，第二个参数可以是序列，支持迭代的容器或迭代器，当调用map函数时，iterable里的每个元素都会调用function函数

func = lambda x:x*x
data = map(func,[1,2,3])

print(list(data))

运行结果:

[1, 4, 9]

这是对每个元素求平方

当传入的函数需要两个参数时，需要传入两个列表

func = lambda x, y:x+y
data = map(func,[1,2,3],[4,5,6])

print(list(data))

运行结果：

[5, 7, 9]

在Python3之前，如果函数为None的话，相当于合并为元组

如果，两个序列，元素个数不一致，那么少的元素就会以None补齐

在Python3之后，如果传入的函数时None，就等同于Zip函数，另外map无法处理两个序列不一致，对应位置操作数类型不一致，它们都会报错

2、filter函数

filter函数，会对指定序列执行过滤操作

定义如下：

filter(function, iterable)

第一个参数可以时函数名或者None，第二个参数iterable可以时序列、支持迭代的容器或迭代器，返回值为迭代对象，funtion只能接收一个参数，且该函数的返回值为布尔值

filter函数的作用时以参数迭代器中的每个元素分别调用funtion函数，最后返回的迭代器包含调用结果为True的元素

func = lambda x:x%2
result = filter(func, [1, 2,  3, 4, 5])
print(list(result))

运行结果：

[1, 3, 5]

3、reduce函数

reduce函数会对参数迭代器中的元素进行累积

from functools import reduce
func = lambda x, y:x * y
result = reduce(func, [-1, 2, 3, 4], -5)
print(result)

运行结果：

120