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
python
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
python
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
python
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
python
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
python
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
python
@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__
python
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)