Python函数使用技巧
可接受任意数量参数的函数
在Python中定义函数非常简单，例如一个计算二次幂的函数：
def power(x):
return x * x如果我们想要一个可以接受任意数量参数的函数，该怎么定义呢？
比如说想要一个函数，接受一组数据，并计算它们的平方值的和。
当然可以直接传递列表或者元组做函数的参数：
def sum_power(x):
sum = 0
for i in x:
sum += i * i
return sum但是这样做的话，如果想使用这个函数，必须先搞一个列表或元组出来，像这样调用：
sum_power([1,2,3,4])
使用下面这个方法就简单多了：
def sum_power(*x):
sum = 0
for i in x:
sum += i * i
return sum使用*开头的参数，那么在这之后的位置参数都会被当作一个序列来处理。
但是如果本身就有一个列表arr = [1,2,3,4,5]要怎么处理呢？
可以这样调用这个函数：
sum_power(*arr)
在调用函数时给列表之类的参数加一个*，就相当于把这个列表拆开，所有元素做为函数的参数传递进去。
如果要使用任意数量的关键字参数，可以使用**开头的参数。
>>> def a(**attrs):
... print(attrs)
...
>>> a(name="张三", age="18")
{'name': '张三', 'age': '18'}
>>>可以发现，以**开头的参数被包装成了字典来处理。
def a(*args, **kwargs):
pass像这样的函数就能接受任意数量的位置参数和关键字参数了。
keyword-only参数
在定义函数时，*开头的参数必须是最后一个位置参数，而**开头的参数则必须是最后一个参数。思考一下这是为什么？
但是呢，在*开头的参数后面，还是可以接参数的，将某个关键字参数放在*开头的函数或者一个单独的*后面，这个参数就会变成keyword-only参数，只能用关键字的形式使用。
例如：
def person(name, *, age):
pass
person("张三", 12) #错误：TypeError: person() takes 1 positional argument but 2 were given
person("张三", age=12) #True这时候用第一种方式调用函数就会报错了，必须用关键字age=12的形式。
使用keyword-only参数可以提高代码可读性。
闭包（closure）
有时对于一些只有一个方法的类（除__init__()外），我们希望用一个函数来替代它以简化代码。
from urllib.request import urlopen
class UrlTemplate:
def __init__(self, template):
self.template = template
def open(self, **kwargs):
return urlopen(self.template.format_map(kwargs))
# 使用示例
yahoo = UrlTemplate('http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s={names}&f={fields}')
for line in yahoo.open(names='IBM,AAPL,FB', fields='sllclv'):
print(line.decode('utf-8'))这里的UrlTemplate类可以使用函数来替代：
def urltemplate(template):
def opener(**kwargs):
return urlopen(template.format_map(kwargs))
return opener
# 使用示例
yahoo = urltemplate('http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s={names}&f={fields}')
for line in yahoo(names='IBM,AAPL,FB', fields='sllclv'):
print(line.decode('utf-8'))闭包是一种嵌套形式的函数，外部函数直接把内部函数当作返回值返回。闭包顾名思义，就像一个包裹，它可以记住定义闭包时的环境。像示例中，opener()函数可以记住urltemplate()参数template的值，并在之后的调用中使用。
装饰器
有时候我们想扩展函数的功能，但是又不想修改函数的代码，这时候就可以使用到装饰器。装饰器本质上是一个函数（或类），它接受一个函数做为输入并返回一个新的函数做为输出。
例如我们现在需要给我们的函数添加一个日志功能，打印出函数执行时间:
import time
from functools import wraps
def log(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("calling:{}".format(func.__name__))
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(func.__name__, end-start)
return result
return wrapper
# 使用示例
@log
def f(x):
while x < 1000000:
x += 1调用结果：
>>> f(1) calling:f f 0.11393427848815918 >>>
如果不使用装饰器，我们要在f()函数中编写代码，不仅原本的函数变得面目全非，如果我们想在其它函数上也增加记录功能，又得复制代码过去，不如使用装饰器方便。
上面使用装饰器的部分，实质上相当于：
def f(x):
...
f = log(f)装饰器函数接受被装饰的函数做为参数，并将原函数名这个变量重新赋值为返回后的新函数。
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