


Pengaturcaraan Python: Memahami semula fungsi berkaitan penghias
Penghias ialah alatan yang sangat berguna dalam Python. Penghias ialah fungsi yang mengambil fungsi lain sebagai parameter dan memanjangkan fungsinya tanpa mengubah suai secara eksplisit. Ia membolehkan kami mengubah suai tingkah laku fungsi atau kelas tanpa menyentuh kod sumbernya.
Dalam erti kata lain, penghias membungkus fungsi untuk memanjangkan tingkah lakunya dan bukannya mengubah suainya secara kekal.
Bermula daripada artikel ini, mari kita kaji apa itu penghias dan cara mereka bekerja dalam Python.
1.1 Perihal fungsi
Untuk memahami cara penghias berfungsi, kita perlu menyemak beberapa konsep penting tentang fungsi dalam Python. Sentiasa sedar bahawa dalam Python, fungsi adalah warga kelas pertama, jadi ingatlah konsep berikut:
- ü Fungsi boleh diberikan kepada pembolehubah biasa
- ü Fungsi boleh dihantar ke fungsi lain sebagai parameter;
- ü fungsi boleh mengembalikan fungsi
- ü Boleh ada fungsi lain (fungsi dalaman) dalam badan fungsi.
Mari kita lihat contoh fungsi pada titik ini.
1.1.1 Contoh-1: Tugasan kepada pembolehubah biasa
# 把函数赋值给常规变量: # 定义简单函数 def sayHi(name:str): return "Hi " + name + "." #应用:函数赋值给变量 hi = sayHi print(hi("Solo Cui")) #输出结果 Hi Solo Cui.
Dalam kod, kami mentakrifkan fungsi sebagai sayHi. Kemudian tetapkan fungsi ini kepada pembolehubah tempatan bernama hi. Pembolehubah hi ini juga merupakan fungsi - dalam kes ini, pembolehubah yang ditetapkan boleh dianggap sebagai alias untuk fungsi tersebut. Langkah seterusnya ialah memanggil pembolehubah hi sebagai fungsi: hi("Solo Cui").
1.1.2 Contoh-2: Fungsi diluluskan sebagai parameter
Senarai kod adalah seperti berikut:
# 函数作为参数传递 def printHello(name): print("Hello,", name) # 把函数作为参数的函数 def hiWithFunction(func, xname): func(xname) #调用以函数为参数的函数 hiWithFunction(printHello,'上官婉儿')
Kod ini mudah difahami: dua fungsi ditakrifkan , fungsi boleh menerima parameter berfungsi, dan fungsi lain diluluskan sebagai parameter kepada fungsi yang boleh menerima parameter berfungsi
1.1.3 Contoh-3: Fungsi yang mengembalikan fungsi
Senarai kod adalah seperti berikut:
#示例3:返回函数的函数 def returnXFunction(): return sayHi #示例1中定义的函数,可自行定义其它函数 # 调用函数 xHi = returnXFunction() print(xHi("BirdMan"))
Di sini mentakrifkan fungsi mudah yang mengembalikan fungsi lain, iaitu returnXFunction(). dan kemudian anda boleh Nama pembolehubah xHi digunakan untuk melaksanakan fungsi mengembalikan fungsi.
1.1.4 Contoh-4: Fungsi badan fungsi terbina dalam
bermaksud mentakrifkan fungsi di dalam badan fungsi. Sila lihat kod:
# 示例4:函数体内不含税 def outerXFunction(msg): '''外部函数''' #代码... #定义内嵌函数 def innerXFunc(): '''内部函数''' print(msg,'来自内嵌函数.') #函数体内调用内嵌函数 innerXFunc() #调用外部函数 outerXFunction("火麒麟")
Saya mentakrifkan fungsi innerXFunc di dalam fungsi outerXFunction, dan memanggil fungsi terbenam di dalam badan fungsi luar, supaya apabila fungsi luaran dipanggil, fungsi terbenam dilaksanakan.
Seperti yang ditunjukkan dalam kod, apabila memanggil fungsi luaran, hantar rentetan "Fire Qilin" ke parameter msg. Output "Fire Qilin datang daripada fungsi terbenam dilengkapkan oleh fungsi terbenam sendiri." Apa yang perlu diperhatikan di sini ialah pembolehubah msg yang digunakan oleh innerXFunc tidak ditakrifkan dalam badan fungsinya sendiri Dalam erti kata lain, ia menggunakan pembolehubah daripada skop induknya - ini ialah konsep penutupan dalam Python.
Perkataan ringkas tentang penutupan Python: Penutupan ialah objek fungsi yang mengingati nilai dalam skop objek induk dan boleh digunakan untuk mencipta perkaitan antara fungsi dan set perhubungan pembolehubah "peribadi" . Pembolehubah peribadi ini mengekalkan kegigihannya merentas berbilang panggilan ke fungsi tertentu.
Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan Python: Memahami semula fungsi berkaitan penghias. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.
