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python查找上层函数 python查找语句

IT技术函数

python函数有哪些1、print()函数：打印字符串;
2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;
3、len()函数：计算字符长度;
4、format()函数：实现格式化输出;
5、type()函数：查询对象的类型;
6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;
7、id()函数：获取对象的内存地址;
8、help()函数：Python的帮助函数;
9、s.islower()函数：判断字符小写;
10、s.sppace()函数：判断是否为空格;
11、str.replace()函数：替换字符;
12、import()函数：引进库;
13、math.sin()函数：sin()函数;
14、math.pow()函数：计算次方函数;
15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;
16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;
17、time.sleep()函数：停止一段时间;
18、random.randint()函数：产生随机数;
19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;
20、file.read()函数：读取文件返回字符串;
21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;
22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;
23、split()函数：用什么来间隔字符串;
24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;
25、isalpha()函数：判断是否全为字符;
26、isdigit()函数：判断是否全为数字;
27、 lower()函数：将数据改成小写;
28、upper()函数：将数据改成大写;
29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;
30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;
31、file.write()函数：写入函数;
32、file.writeline()函数：写入文件;
33、abs()函数：得到某数的绝对值;
34、file.sort()函数：对书数据排序;
35、tuple()函数：创建一个元组;
36、find()函数：查找 返回的是索引;
37、dict()函数：创建字典;
38、clear()函数：清楚字典中的所有项;
39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;
40、 get()函数：查询字典中的元素 。
…………
Python 里为什么函数可以返回一个函数内部定义的函数“在Python中，函数本身也是对象”
这一本质 。那不妨慢慢来，从最基本python查找上层函数的概念开始，讨论一下这个问题python查找上层函数：
1. Python中一切皆对象
这恐怕是学习Python最有用的一句话 。想必python查找上层函数你已经知道Python中的list, tuple, dict等内置数据结构，当python查找上层函数你执行：
alist = [1, 2, 3]
时，python查找上层函数你就创建了一个列表对象，并且用alist这个变量引用它：
当然你也可以自己定义一个类:
class House(object):
def __init__(self, area, city):
self.area = area
self.city = city
def sell(self, price):
[...]#other code
return price
然后创建一个类的对象：
house = House(200, 'Shanghai')
OK，你立马就在上海有了一套200平米的房子，它有一些属性(area, city) ， 和一些方法(__init__, self)：
2. 函数是第一类对象
和list, tuple, dict以及用House创建的对象一样，当你定义一个函数时，函数也是对象：
def func(a, b):
return a b
在全局域，函数对象被函数名引用着，它接收两个参数a和b，计算这两个参数的和作为返回值 。
所谓第一类对象，意思是可以用标识符给对象命名，并且对象可以被当作数据处理，例如赋值、作为参数传递给函数 ， 或者作为返回值return 等
因此，你完全可以用其他变量名引用这个函数对象：
add = func
这样，你就可以像调用func(1, 2)一样 ， 通过新的引用调用函数了：
print func(1, 2)
print add(1, 2)#the same as func(1, 2)
或者将函数对象作为参数，传递给另一个函数：
def caller_func(f):
return f(1, 2)
if __name__ == "__main__":
print caller_func(func)
可以看到，
函数对象func作为参数传递给caller_func函数，传参过程类似于一个赋值操作f=func；
于是func函数对象，被caller_func函数作用域中的局部变量f引用 ， f实际指向了函数func；cc
当执行return f(1, 2)的时候 ， 相当于执行了return func(1, 2)；
因此输出结果为3 。
3. 函数对象 vs 函数调用
无论是把函数赋值给新的标识符 ， 还是作为参数传递给新的函数，针对的都是函数对象本身，而不是函数的调用 。
用一个更加简单，但从外观上看 ， 更容易产生混淆的例子来说明这个问题 。例如定义了下面这个函数：
def func():
return "hello,world"
然后分别执行两次赋值：
ref1 = func#将函数对象赋值给ref1
ref2 = func()#调用函数，将函数的返回值("hello,world"字符串)赋值给ref2
很多初学者会混淆这两种赋值，通过Python内建的type函数，可以查看一下这两次赋值的结果：
In [4]: type(ref1)
Out[4]: function
In [5]: type(ref2)
Out[5]: str
可以看到，ref1引用了函数对象本身，而ref2则引用了函数的返回值 。通过内建的callable函数，可以进一步验证ref1是可调用的，而ref2是不可调用的：
In [9]: callable(ref1)
Out[9]: True
In [10]: callable(ref2)
Out[10]: False
传参的效果与之类似 。
4. 闭包LEGB法则
所谓闭包 ， 就是将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起时，得到的对象
听上去的确有些复杂，还是用一个栗子来帮助理解一下 。假设我们在foo.py模块中做了如下定义：
#foo.py
filename = "foo.py"
def call_func(f):
return f()#如前面介绍的，f引用一个函数对象，然后调用它
在另一个func.py模块中，写下了这样的代码：
#func.py
import foo#导入foo.py
filename = "func.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
if __name__ == "__main__":
print foo.call_func(show_filename)#注意：实际发生调用的位置 ， 是在foo.call_func函数中
当我们用python func.py命令执行func.py时输出结果为：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
filename:func.py
很显然show_filename()函数使用的filename变量的值，是在与它相同环境(func.py模块)中定义的那个 。尽管foo.py模块中也定义了同名的filename变量 ， 而且实际调用show_filename的位置也是在foo.py的call_func内部 。
而对于嵌套函数，这一机制则会表现的更加明显：闭包将会捕捉内层函数执行所需的整个环境：
#enclosed.py
import foo
def wrapper():
filename = "enclosed.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
print foo.call_func(show_filename)#输出：filename: enclosed.py
实际上，每一个函数对象，都有一个指向了该函数定义时所在全局名称空间的__globals__属性：
#show_filename inside wrapper
#show_filename.__globals__
{
'__builtins__': module '__builtin__' (built-in),#内建作用域环境
'__file__': 'enclosed.py',
'wrapper': function wrapper at 0x7f84768b6578,#直接外围环境
'__package__': None,
'__name__': '__main__',
'foo': module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc',#全局环境
'__doc__': None
}
当代码执行到show_filename中的return "filename: %s" % filename语句时，解析器按照下面的顺序查找filename变量：
Local - 本地函数(show_filename)内部，通过任何方式赋值的，而且没有被global关键字声明为全局变量的filename变量；
Enclosing - 直接外围空间(上层函数wrapper)的本地作用域，查找filename变量(如果有多层嵌套，则由内而外逐层查找，直至最外层的函数)；
Global - 全局空间(模块enclosed.py)，在模块顶层赋值的filename变量；
Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找filename变量；
在任何一层先找到了符合要求的filename变量，则不再向更外层查找 。如果直到Builtin层仍然没有找到符合要求的变量，则抛出NameError异常 。这就是变量名解析的：LEGB法则 。
总结：
闭包最重要的使用价值在于：封存函数执行的上下文环境；
闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中，也遵循LEGB规则逐层查找，直至找到符合要求的变量，或者抛出异常 。
5. 装饰器语法糖(syntax sugar)
那么闭包和装饰器又有什么关系呢？
上文提到闭包的重要特性：封存上下文 ， 这一特性可以巧妙的被用于现有函数的包装 ， 从而为现有函数更加功能 。而这就是装饰器 。
还是举个例子，代码如下：
#alist = [1, 2, 3, ..., 100]-- 1 2 3 ... 100 = 5050
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x y, alist)
我们定义了一个函数lazy_sum，作用是对alist中的所有元素求和后返回 。alist假设为1到100的整数列表：
alist = range(1, 101)
但是出于某种原因 ， 我并不想马上返回计算结果，而是在之后的某个地方，通过显示的调用输出结果 。于是我用一个wrapper函数对其进行包装：
def wrapper():
alist = range(1, 101)
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x y, alist)
return lazy_sum
lazy_sum = wrapper()#wrapper() 返回的是lazy_sum函数对象
if __name__== "__main__":
lazy_sum()#5050
这是一个典型的Lazy Evaluation的例子 。我们知道 ， 一般情况下，局部变量在函数返回时，就会被垃圾回收器回收，而不能再被使用 。但是这里的alist却没有，它随着lazy_sum函数对象的返回被一并返回了(这个说法不准确，实际是包含在了lazy_sum的执行环境中，通过__globals__)，从而延长了生命周期 。
当在if语句块中调用lazy_sum()的时候，解析器会从上下文中(这里是Enclosing层的wrapper函数的局部作用域中)找到alist列表，计算结果，返回5050 。
当你需要动态的给已定义的函数增加功能时，比如：参数检查 ， 类似的原理就变得很有用：
def add(a, b):
return a b
这是很简单的一个函数：计算a b的和返回，但我们知道Python是 动态类型 强类型 的语言，你并不能保证用户传入的参数a和b一定是两个整型，他有可能传入了一个整型和一个字符串类型的值：
In [2]: add(1, 2)
Out[2]: 3
In [3]: add(1.2, 3.45)
Out[3]: 4.65
In [4]: add(5, 'hello')
---------------------------------------------------------------------------
TypeErrorTraceback (most recent call last)
/home/chiyu/ipython-input-4-f2f9e8aa5eae in module()
---- 1 add(5, 'hello')
/home/chiyu/ipython-input-1-02b3d3d6caec in add(a, b)
1 def add(a, b):
---- 2return a b
TypeError: unsupported operand type(s) for: 'int' and 'str'
于是，解析器无情的抛出了一个TypeError异常 。
动态类型：在运行期间确定变量的类型，python确定一个变量的类型是在你第一次给他赋值的时候；
强类型：有强制的类型定义，你有一个整数 ， 除非显示的类型转换，否则绝不能将它当作一个字符串(例如直接尝试将一个整型和一个字符串做 运算)；
因此 ， 为了更加优雅的使用add函数，我们需要在执行 运算前，对a和b进行参数检查 。这时候装饰器就显得非常有用：
import logging
【python查找上层函数 python查找语句】logging.basicConfig(level = logging.INFO)
def add(a, b):
return ab
def checkParams(fn):
def wrapper(a, b):
if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)):#检查参数a和b是否都为整型或浮点型
return fn(a, b)#是则调用fn(a, b)返回计算结果
#否则通过logging记录错误信息，并友好退出
logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")
return
return wrapper#fn引用add，被封存在闭包的执行环境中返回
if __name__ == "__main__":
#将add函数对象传入，fn指向add
#等号左侧的add，指向checkParams的返回值wrapper
add = checkParams(add)
add(3, 'hello')#经过类型检查，不会计算结果 ， 而是记录日志并退出
注意checkParams函数：
首先看参数fn ， 当我们调用checkParams(add)的时候，它将成为函数对象add的一个本地(Local)引用；
在checkParams内部 ， 我们定义了一个wrapper函数 ， 添加了参数类型检查的功能 ， 然后调用了fn(a, b) ， 根据LEGB法则 ， 解释器将搜索几个作用域，并最终在(Enclosing层)checkParams函数的本地作用域中找到fn；
注意最后的return wrapper，这将创建一个闭包，fn变量(add函数对象的一个引用)将会封存在闭包的执行环境中，不会随着checkParams的返回而被回收；
当调用add = checkParams(add)时 ， add指向了新的wrapper对象，它添加了参数检查和记录日志的功能，同时又能够通过封存的fn ， 继续调用原始的add进行 运算 。
因此调用add(3, 'hello')将不会返回计算结果，而是打印出日志：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added
有人觉得add = checkParams(add)这样的写法未免太过麻烦，于是python提供了一种更优雅的写法，被称为语法糖：
@checkParams
def add(a, b):
return ab
这只是一种写法上的优化，解释器仍然会将它转化为add = checkParams(add)来执行 。
6. 回归问题
def addspam(fn):
def new(*args):
print "spam,spam,spam"
return fn(*args)
return new
@addspam
def useful(a,b):
print a**2 b**2
首先看第二段代码：
@addspam装饰器，相当于执行了useful = addspam(useful) 。在这里题主有一个理解误区：传递给addspam的参数，是useful这个函数对象本身 ， 而不是它的一个调用结果；
再回到addspam函数体：
return new 返回一个闭包，fn被封存在闭包的执行环境中，不会随着addspam函数的返回被回收；
而fn此时是useful的一个引用，当执行return fn(*args)时 ， 实际相当于执行了return useful(*args)；
最后附上一张代码执行过程中的引用关系图，希望能帮助你理解：
Python 高阶函数的使用1. Python有哪些高阶函数python查找上层函数，功能分别是什么
Python有三大高阶函数python查找上层函数，分别是map、reduce、filter函数 。
2. map高阶函数
map函数有两个参数，第一个参数要求传递一个函数对象，第二个参数要求传递一个可迭代序列 。直接看案例
运行结果：
3. reduce高阶函数
reduce高阶函数位于functools模块中，使用前需要先进行导入 。reduce高阶函数可以有三个参数 ， 第一个参数要求传递一个函数对象（必传），第二个参数要求传递一个可迭代序列（必传），第三个函数是一个初始值（不必传 ， 可以有默认值） 。直接看案例
运行结果：
4. filter高阶函数
filter高阶函数有两个参数，第一个参数是一个函数对象，第二个参数是一个可迭代序列 。直接看案例
运行结果：
python获取上层方法调用具体方法如下python查找上层函数：
1 ， python查找上层函数我们在F：\Code文件夹下面创建一个test文件夹，而test文件夹里面如下：
2 ， 包含两个子目录，a.py和b.py 。
3，如果想要从父目路test.py调用a和b，如何c.py想要调用另一个文件夹的a的话 ， 需要加上sys.path.apend 。
python 高阶函数有哪些1、高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么函数可以接收另一个函数作为参数 ， 这种函数称为高阶函数 。
(1)把函数作为实参
(2)把函数作为返回值
2、系统的内置高阶函数
(1)map函数：接收两个参数，一个是函数，一个是序列 ， map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并且把结果作为新的列表返回
(2)reduce函数：把一个函数作用到一个序列上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算
(3)filter函数：也接收一个函数和一个序列，和map函数不同的是，filter函数把传入的函数依次作用于每个元素 ， 然后返回返回值是True的元素
(4)sorted函数：排序函数
把用户名按照首字母不区分大小写排序
(5)sorted()函数按照关键字排序
关键字：商品个数
(6)sorted()函数按照关键字排序，用键值来查找
(7)lambda匿名函数：有时候传参数时不需要显示自定义的函数 ， 直接传入匿名函数更方便；冒号前面的x,y表示函数参数，匿名函数不需要担心函数名的冲突 ， 匿名函数也是一个函数对象，可以把匿名函数赋值给一个变量 ， 再利用变量来调用函数，匿名函数也可以作为返回值返回
3、高阶函数的应用：
(1)sorted函数：
(2)sorted函数默认是从小到大排序
4、装饰器
装饰器就是用来装饰函数的：想要增加原有函数的功能，但是不希望修改原有函数的定义 ， 在代码运行期间动态增加功能的方式
(1)此装饰器的功能：计算函数的运行时间
import functools
@functools.wraps(f)##保留原有函数的属性
运行结果：
(2)此装饰器的功能：用户登录认证
运行结果：
(3)此装饰器的功能：认证用户的同时，显示用户的转账金额
import inspect
inspect.getcallargs()将传的参数封装为一个字典 ， 字典的key值是形式参数，value值是实参
(4)此装饰器的功能：确保收到的每个参数都是整数，是整数就求和，否则抛出错误
(5)此装饰器的功能：给装饰器传参数，是整数和浮点数就求和
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python查找上层函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python查找语句、python查找上层函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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