[持续更新]Python 笔记

drth

　　本文以 Python 2.7 为基础。
　　

lambda 函数实现递归
　　方法一：传递一个 self 参数
　　求阶乘：



1 frac = lambda self, x: self(self, x - 1) * x if x > 1 else 1
2 print frac(frac, 4)
　　方法二（匿名函数实现递归）：将一个完整的 lambda 函数体作为参数
　　求最大公因数：







(lambda a, b, s = lambda a, b, f: f(b, a % b, f) if b else a: s(a, b, s))(3, 5)
　　由此可以用一行代码求多个数的最小公倍数：



(lambda *args: reduce(lambda a, b: a * b / (lambda a, b, s = lambda a, b, f: f(b, a % b, f) if b else a: s(a, b, s))(a, b), args))(2, 3, 4)
　　

Decorator
　　Decorator，修饰器，顾名思义就是对函数进行「修饰」（即添加一些功能）的语法糖。一个简单的例子如下：



1 def transform(func):
2     print 'Hello, '
3     return func
4
5 @transform
6 def world():
7     print 'World!'
8
9 world()
　　通过在 world 函数的定义之前添加一句 @transform 完成 transform 函数对 world 函数的修饰，上面这段程序的运行结果是输出 'Hello, World!'
　　事实上，@transform 一句被解释为 world = transform(world)，从中可以看出：
　　1. transform 函数的返回值应该是一个函数；
　　2. 在 @transform 时 transform 函数被执行了一次；
　　3. world 函数将会成为一个新的函数的实例（尽管在这个例子中它还是它本身）。
　　那么对上面的代码的实质有了一些解释：
　　1. 'Hello, '这部分实际上在 world 函数定义完成时输出，所以即使不调用 world 函数也会输出 'Hello, ' 这部分；
　　2. 'World!'这部分在调用 world 函数时输出；
　　3. 由于 world 函数本身的内容并没有发生变化，所以如果第二次调用 world，将只是输出 'World!'。
　　接下来看被修饰的函数被替换为新的函数实例的情况：



1 def transform(func):
2     def inside():
3         print 'Hello,',
4         func()
5     return inside
6
7
8 @transform
9 def world():
10     print 'World!'
11
12 world()
　　对这段代码的解释：
　　1. 由于 transform 函数内部只是定义了另外一个函数而没有执行其他实际（输出）操作，所以 @transform 一句执行时并没有任何输出；
　　2. world 函数在 @transform 一句执行之后内容被替换为了 inside 函数的内容，而 inside 函数实际上执行了两部分内容：第一步是输出 'Hello, '，第二步是执行原来的 world 函数的内容，即输出 'World!'。所以新的 world 函数实际上也也是执行了这样两个输出；
　　3. 由于 world 函数的实际内容已经发生变化，所以如果第二次执行 world 函数输出的也是 'Hello, World!'。
　　Decorator 的好处：
　　「将函数的约束放置于接口处，使意图更加明了，同时又不增加调用者的负担。」（引用自http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421  Python Decorator 的带参数用法也请参考此文。）