python笔记之函数

发布于:2025-03-31 ⋅ 阅读:(21) ⋅ 点赞:(0)

函数初探

python在要写出函数很简单,通过关键字def即可写出,简单示例如下

def add(a, b):
    return a+b

以上即可以定义出一个简单的函数:接收两个变量a和b,返回a和b相加的结果,当然这么说也不全对,原因就是尽快python是强类型的语言,但同时也是动态类型的,示例中的函数对于入参没有限制类型,若a和b都是数字自然返回和;若是str,则是拼接了

if __name__ == "__main__":
    add(1, 2) #3
    add('Hello', 'Python') #HelloPython

确定函数入参类型

要想在实际运行前就将函数的入参和返回类型确定下来,可以采用如下方法

def add(a:int, b:int) -> int:
    return a+b

但是,以上方法亲测对应 add('Hello','Python')并无效果;这种情况下,就进行类型检查吧

def add(a:int, b:int) -> int:
    if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int):
        raise ValueError("参数必须为整数")
    return a+b

装饰器语法糖

日常开发中,做API开发的小伙伴应该都碰到过在做接口对接、联调以及上线后故障排查时查找日志的情况,若是每个方法都进行日志打印(当然这种方法也不是不行)就过于重复了,python在很早的版本就引入了装饰器(这里要和设计模式中的装饰器模式区分下),具体实现如下

def logging(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"调用函数{func.__name__},参数为:{args},{kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"函数{func.__name__}返回结果为:{result}")
        return result
    return wrapper

这样,在调用函数进行调试时,只需要加上@logging这个语法糖就行了

@logging
def add(a:int, b:int) -> int:
    if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int):
        raise ValueError("参数必须为整数")
    return a+b

魔法函数之__call__

class MyCall():
    def __init__(self, callable_obj):
        self.callable_obj = callable_obj

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print(f"调用函数{self.callable_obj.__name__},参数为:{args},{kwargs}")
        result = self.callable_obj(*args, **kwargs)
        print(f"函数{self.callable_obj.__name__}返回结果为:{result}")
        return result

f __name__ == "__main__":
    my_call = MyCall(add)
    my_call(4, 5)

类MyCall定义的魔法函数__call__,对于python解释器而言,MyCall的对象就是一个可调用的对象(具有和def定义的函数同等可执行的效果了)