decorator

Fluent Python 讀書筆記（二）

2022 年 2 月 23 日
Python

一級函式

在 Python 所有函式都是一級物件：
- 可在執行階段建立
- 可以指派給變數，或資料結構內的元素
- 可以當成引數傳給函式
- 可以當成函式的結果回傳
如果一個函式的引數是包含函式，或回傳的物件是函式，它就是高階函式 (higher-order function)，經典的例子是 map、filter、reduce
listcomp、genexp 可作 map 與 filter 的工作，且更容易閱讀，後兩者已經沒有那麼重要了
除了用來處理高階函式的引數外，匿名函式在 Python 並沒什麼其他用處，且通常難以閱讀
Python 的七種 callable
1. User-defined functions： def 或 lambda
2. Built-in functions：以 C 寫成的函式，如 len、time.strftime
3. Built-in methods：以 C 寫成的方法，如 dict.get
4. Methods
5. Classes：透過 __new__ 建立，再經 __init__ 初始化
6. Class instances：須實作 __call__（任何物件都能有函式的行為）
7. Generator functions
如同自訂類別的實例，函式會使用 __dict__ 儲存特定的使用者屬性
幾個重要的函式專用特殊方法：`
- __annotations__：參數與回傳註解
- __closure__：綁定自由變數（free variables）的空間
- __code__：中繼資料、及編碼後的函式內文
- __defaults__：以 tuple 儲存正式參數的預設值
- __kwdefaults__：以 dict 儲存限關鍵字的正式參數的預設值
要知道函式需要什麼參數、以及有沒有預設值，使用 inspect 模組會比較方便。因為 __(kw)defaults__ 雖然儲存了預設值，但參數名稱卻是放在 __code__ 裡面，必須由後往前掃描一次，才能將每一個值與各自的參數連結

>>> from inspect import signature

>>> def tag(name, *content, cls=None, **attrs): pass

>>> sig = signature(tag)

>>> for name, param in sig.parameters.items():

... print(param.kind, ":", name, "=", param.default)

...

POSITIONAL_OR_KEYWORD : name = <class 'inspect._empty'>

VAR_POSITIONAL : content = <class 'inspect._empty'>

KEYWORD_ONLY : cls = None

VAR_KEYWORD : attrs = <class 'inspect._empty'>

inspect.Signature 物件有一個 bind 方法可以拿來測試傳入的參數組合
函式註釋（Function Annotations）常見的型態是類別，如 str、int，或字串如 int > 0，註釋不會處理任何工作，會被保存在 __annotation__ 屬性裡
對解譯器來說，註釋沒有意義，它只們是可能會被工具所使用的中繼資料
Guido 清楚地表示不想讓 Python 成為 Funtional Programming 語言（但是因為有 operator、functools 模組，可以善加運用在 FP 風格上）
列出一些有用的 FP 工具：operator.itemgetter、operator.attrgetter、operator.methodcaller、functools.partial
在 Python 中廣泛採用 FP 語法的最大障礙，就是缺乏尾部遞迴消除 (tail-recursion elimination) 的最佳化功能
「所有匿名函式都有一個嚴重的缺點：它們沒有名字」

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Python 閉包及裝飾器的應用 – Closure and Decorator in Python

2018 年 11 月 20 日2019 年 8 月 23 日
Python

在開始前，會需要先具備Scope的基本觀念：Python變數範圍 – Scope

Closure

在函數執行時，會建立一個local scope，當函數執行完，這個local scope並不會被清除——而且只要你知道怎麼再次訪問，它都會確保你訪問得到其中的變數

Decorator

decorator的概念即是透過closure的特性，將傳入的函式經裝飾後回傳一介面，如以下範例：

經裝飾後回傳都會是同一個介面，這樣會導致debug的困難：

@counter

def add(a, b):

return a+b

@counter

def mul(a, b):

return a*b

adder = add()

multer = mul()

adder.__name__ == multer.__name__ == 'inner' # True

可以用built-in的wraps來處理，wraps是decorator，一樣要把函式傳入

from functools import wraps

def counter(fn):

@warps(fn)

def inner(*args, **kwargs):

# do someting

return inner

decorator可以堆疊，以下這個範例其實只是做了auth(log(f))這樣的處理

def auth(func):

# do something

def log(func):

# do something

# check authorization first

@auth

@log

def f():

# do something

Decorator Factory

至於decorator乍看之下可以傳額外的參數，其實只是再多封裝了一層decorator：

Decorator Class（用於decorator的類別）

此外，我們也能透過callable物件來製作decorator

Class Decorator （用來裝飾類別的decorator）

Python的monkey paching特性(在程式的runtime能隨意更改物件屬性)，我們也可以透過decorator來裝飾類別

其他範例：
functools.totoal_ordering

def total_ordering(cls):

"""Class decorator that fills in missing ordering methods"""

# Find user-defined comparisons (not those inherited from object).

roots = [op for op in _convert if getattr(cls, op, None) is not getattr(object, op, None)]

if not roots:

raise ValueError('must define at least one ordering operation: < > <= >=')

root = max(roots) # prefer __lt__ to __le__ to __gt__ to __ge__

for opname, opfunc in _convert[root]:

if opname not in roots:

opfunc.__name__ = opname

setattr(cls, opname, opfunc)

return cls

Dispatching pattern

Python 變數範圍 – Variable Scope

2018 年 11 月 20 日2019 年 8 月 23 日
Python

讓我們來討論一下這個簡單的語句：

a = 10

這裡做了物件賦值(assign)這個行為，也可以說這個變數名稱(variable name)綁定(bound)到某物件上，這個物件可以透過變數(a)來訪問，但要注意…不是在程式碼任何一處都可以！

先來理解一下這些概念：

scope(lexical): 簡單來說，就是變數宣告（綁定）的地方
namespace: 命名空間紀錄這些綁定行為，每個scope都會有一份命名空間的字典來提供查找

Scope的類型

global scope
- 或稱module scope，範圍是單個檔案(*.py)
- 模組(或app)是層層堆疊起來的，並不會說哪裡才是真正的global環境，要說的話，最接近的可能就是built-in的變數如True、None所宣告的地方吧
local scope(in compile time)
以function為範圍，scope伴隨函式被呼叫時建立，變數重新綁定

當在特定的scope下找不到特定的變數，python會往外部的命名空間查找，順序是local>global>built-in。例如：

# module1.py

a = 10

def func():

print(a) # a is global

print(b)

func() # raise NameError

a在module scope被找到，print最後在built-in scope被找到，但找不到b，導致NameError

對於外部的scope已經存在的變數，在當前的scope再宣告一個同樣的變數名稱，這個動作叫做mask，因為在不同的scope，這樣做並不會影響到外部的變數（某個版本以前的list comprehension會發生這種狀況），除非有意為之

透過關鍵字global、nonlocal來操作

a = 10

def func1():

a = 0 # a is local

def func2():

global a

a = 0 # a is global

要注意nonlocal向外訪問只能訪問local scope的變數

def outer_func():

x = 10

def inner_func():

nonlocal x

x = 0 # a is non-local

inner_func()

此外，可以透過函數globals、locals輸出該scope的所有變數：