python函数套函数

① 核心解密python函数在（类与函数之间）和（类与类之间）互相调用

首先来看一个函数间的调用

类方法：

执行结果：

metaclass能有什么用处，先来个感性的认识：

1.1 在wiki上面，metaclass是这样定义的：In object-oriented programming,

a metaclass is a class whose instances are classes.

Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,

a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.

也就是说metaclass的实例化结果是类，而class实例化的结果是instance。我是这么理解的：

metaclass是类似创建类的模板，所有的类都是通过他来create的(调用 new )，这使得你可以自由的控制

创建类的那个过程，实现你所需要的功能。

当然你也可以用函数的方式（下文会讲）

4.1 用类的形式

4.1.1 类继承于type, 例如： class Meta(type):pass

4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为Meta（继承于type的类）

4.2 用函数的形式

4.2.1 构建一个函数，例如叫metaclass_new, 需要3个参数：name, bases, attrs，

name: 类的名字

bases: 基类，通常是tuple类型

attrs: dict类型，就是类的属性或者函数

4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为函数metaclas_new

5.1 basic

metaclass的原理其实是这样的：当定义好类之后，创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间，创建

好了之后再调用type的 init 方法初始化（做一些赋值等）。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了。

说说这个方法： new (cls, name, bases, attrs)

cls: 将要创建的类，类似与self，但是self指向的是instance，而这里cls指向的是class

name: 类的名字，也就是我们通常用类名. name 获取的。

bases: 基类

attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性），也可以是函数（类方法）。

所以在创建类的过程，我们可以在这个函数里面修改name，bases，attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是

getattr和setattr（just an advice)

下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法

或者下面来一个号理解的例子

执行结果：

先来介绍内部类与外部类是什么？
看源码解析：

内部类调用外部类的类属性和类方法

参考文献1
参考文献2
参考文献3

② python基础：内置函数、方法、转义字符大全

在写python程序时，常能用到一些函数和方法，总结一下，保存起来，方便查询。

一、内置函数

# abs()获取数字绝对值

# chr(i)数字转换为字符类型

# divmod() 获取两个数值的商和余数

# enumerate() 将可遍历序列组合为索引序列

# float()转换为浮点数

# format() 格式化字符串

# int()转换为整数 

# input() 接受用户输入内容

# len() 计算元素个数

# max() 返回最大值

# min() 返回最小值

# math.ceil() 返回指定数值的上舍整数

# open()打开文件并返回文件对象

# pow() 幂运算

# print()打印输出 

# range() 生成器

# reversed()反转所有元素

# round()四舍五入求值

# sorted()对可迭代对象进行排序 

# str() 转换为字符串

# sum() 求和

# set() 创建集合

# tuple() 将序列转换为元组

# zip()将可迭代对象打包成元组

二、方法

# append() 添加列表元素

# capitalize()首字母转换为大写 

# count()字符出现次数

# close() 关闭文件

# decode() 解码字符串

# dict.keys() 获取字典所有的键

# find()字符串首次出现的索引

# f.read() 读取文件内容

# dict.update()更新字典

# dict.items() 获取字典键/值对

# dict.get() 返回指定键的值

# encode() 编码字符串

# list.sort() 排序列表元素

# index() 元素首次出现的索引

# isdigit() 判断字符串是否只由数字组成

# isupper() 是否所有字母都为大写

# isnum() 判断字符串是否由字母和数字组成

# islower() 是否所有字母都为小写

# isdecimal() 检查字符串是否只包含十进制字符

# isalpha() 检测字符串是否为纯字母

# random.shuffle()随机排序

# random.sample()返回无重复随机数列表

# random.choice() 返回一个随机元素

# random.randint() 生成指定范围的随机整数

# random.randrange() 生成指定范围的指定递增基数随机整数

# pop() 删除列表中的元素

# remove()删除列表中的指定元素

# strip()去除空格

# lstrip()去除左侧空格

# rstrip() 去除右侧空格

# readline() 读取单行内容

# root.after() Tkinter中等待一段时间后再执行命令

# str.isnumeric() 验证字符串是否为数字（适用于Unicode）

# split()分割字符串

# ord() 将字符转换为整数

# replace() 字符串替换

# ljust() 左对齐填充

# rjust() 左对齐填充

# readlines() 读取所有行内容

# datetime.datetime.now() 返回指定时区的本地日期时间

# datetime.datetime.today() 获取当前本地日期的date对象

# datetime.utcnow() 返回当前UTC时间的datetime对象

# time.strptime()把时间字符串解析为元组

# time.time()返回当前时间的时间戳

# time.sleep()暂停指定秒数

# time.strftime() 返回指定格式的日期字符串

# time.mktime() 接收时间元组并返回时间戳

# os.getcwd() 获取当前工作目录

# os.listdir() 获取指定路径下的目录和文件列表

# os.makedirs() 递归创建目录

# os.rename() 重命名目录或文件

# os.path.exists() 判断路径是否存在

# upper() 全部转换为大写字母

# lower()  全部转换为小写字母

# sys.stdout.write() 标准输出打印

# sys.stdout.flush()刷新输出 

# shutil.() 复制单个文件到另一文件或目录

# write() 写入文件内容

# winsound.Beep() 打开电脑扬声器

# zfill() 在字符串前面填充0

三、循环语句

# break终止当前循环

# continue 终止本循环进入下一次循环

# with open() as file 以with语句打开文件（数据保存）

四、转义字符

\ 行尾续行符

\' 单引号 

\'' 双引号

\a 响铃

\e 转义

\n 换行

\t 横向制表符

\f 换页

\xyy 十六进制yy代表的字符

\\反斜杠符号

\b 退格

\000 空

\v 纵向制表符

\r 回车

\0yy 八进制yy代表的字符

\other 其他的字符以普通格式输出

③ python中怎么在一个函数内调用另外一个函数，类

今天遇到同样的问题，就来答一波吧

1，如果是在类中，那么就很简单了，类中的一个函数调用另一个函数，只要在那个被调用的函数前加self即可（图如下，详细可以参考笔者博客），

4，最后，更多关于python问题可以参考笔者的python教程笔记

④ Python的函数都有哪些

Python 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

• 函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。

• 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。

• 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

• 函数内容以冒号起始，并且缩进。

• return [表达式]结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

语法

def functionname( parameters ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。

实例(Python 2.0+)

def printme( str ): "打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return

函数调用

定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。

这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。

如下实例调用了printme（）函数：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果：

• 我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数



参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]
a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3]是 List 类型，"Runoob"是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

• 不可变类型：变量赋值a=5后再赋值a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。

• 可变类型：变量赋值la=[1,2,3,4]后再赋值la[2]=5则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

• 不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。

• 可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ): a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2

实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它。

传可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def changeme( mylist ): "修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist

实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用，故输出结果如下：

• 函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]



参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

• 必备参数

• 关键字参数

• 默认参数

• 不定长参数

必备参数

必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme()

以上实例输出结果：

• Traceback (most recent call last):


• File "test.py", line 11, in <mole>


• printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)



关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme( str = "My string")

以上实例输出结果：

• My string



下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )

以上实例输出结果：

• Name: mikiAge 50



默认参数

调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )

以上实例输出结果：

• Name: mikiAge 50Name: mikiAge 35



不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]

加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ): "打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple: print var
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

• 输出:10输出:706050



匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

• lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。

• lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

• lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。

• 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda函数的语法只包含一个语句，如下：

• lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression



如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )

以上实例输出结果：

• 相加后的值为 : 30相加后的值为 : 40



return 语句

return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): # 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print "函数内 : ", total
return total
# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )

以上实例输出结果：

• 函数内 : 30



变量作用域

一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

• 变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：

• 全局变量

• 局部变量

全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): #返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total

以上实例输出结果：

• 函数内是局部变量 : 30函数外是全局变量 : 0

⑤ python中怎么在一个函数内调用另外一个函数，类

方案如下：
将另一个py做成一个包，或者直接和调用文件放在同一个目录下；
在调用者文件头引入：from py名字 import *；
这样就可以使用另一个py文件的所有函数了。

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本回

⑥ 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，从最基本的概念开始，讨论一下这个问题：
1. Python中一切皆对象
这恐怕是学习Python最有用的一句话。想必你已经知道Python中的list, tuple, dict等内置数据结构，当你执行：
alist = [1, 2, 3]

时，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__': <mole '__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': <mole '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 rece(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 rece(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')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
/home/chiyu/<ipython-input-4-f2f9e8aa5eae> in <mole>()
----> 1 add(5, 'hello')

/home/chiyu/<ipython-input-1-02b3d3d6caec> in add(a, b)
1 def add(a, b):
----> 2 return 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

logging.basicConfig(level = logging.INFO)

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

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 a + b

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：

⑦ python要连续使用2个函数时，为什么有时的格式是f1().f2()，有时是f2(f1())

这个和函数本身的性质是有关系的，和一开始的定义相中亏关。
形式不同取决于返回值。
f1().f2() >> 这备培凳种形式感觉有点少见，如果前面是类的实例化就很常见了。仿旅
f2(f1()) >> 则是将 f1() 函数的运行结果作为f2 函数的参数继续运行。

⑧ python中print函数再内嵌函数的语句问题

在python中，逻辑表达式输出需要注意这几个问题：（1）and ：x and y 返回的结果是决定表达式结果的值。如果 x 为真，则 y 决定结果，返回 y ；如果 x 为假，x 决定了结果为假，返回 x。（2）or ：x or y 跟 and 一样都是返回决定表达式结果的值。（3）not : 返回表达式结果的“相反的值”。如果表达式结果为真，则返回false；如果表达式结果为假，则返回true。

⑨ python函数嵌套问题

虽然觉得这么畸形的逻辑很难有实际应用，大多数都是误用。

还是顺着去解这个试了下...

deffun1(x):
sum=x
deffun2(y):
returnsum+y
deffun3(z):
nonlocalsum
sum+=z
returnfun2
returnfun3
print(fun1(1)(2)(3))

得6

⑩ python函数嵌套内存不是释放

内存不会释放。python函或液亩数嵌套内存不会释放。内存是计算机中重要的部衫森件之一，它=是与CPU进行沟通的桥梁。计算机中所有程序的运行都是在内埋型存中进行的，因此内存的性能对计算机的影响非常大。