python包裹函数,python函数打包

Python进阶精华-编写装饰器为被包装的函数添加参数

注意：这种发方法并不是装饰器最常用的功能，但是在降低代码重复上可谓是首屈一指。比如：如果不使用装饰器，上述代码可能会很多：

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当然，这里也有一个潜在的风险，就是当装饰器包裹的函数已经用了debug作为参数名，那么装饰器这里将会报错，所以要添加额外的一些判断来完善代码：

最后还剩下一部分比较难理解的地方，我将理解的注释在每行代码上方，这个问题就是，在打印被修饰函数的参数签名时，其实并不能正确显示参数签名，原因是因为被wrapper修饰过后的函数实际上应该使用的是wrapper的参数签名表，例如：

所以，接下来，完成最后最难的一步：

python-复盘-装饰器应用场景大总结

装饰器能有助于检查某个人是否被授权去使用一个web应用的端点(endpoint)。它们被大量使用于Flask和Django web框架中。这里是一个例子来使用基于装饰器的授权：

日志是装饰器运用的另一个亮点。这是个例子：

我敢肯定你已经在思考装饰器的一个其他聪明用法了。

带参数的装饰器是典型的闭包函数 (略，参考我之前文章)

我们回到日志的例子，并创建一个包裹函数，能让我们指定一个用于输出的日志文件。

现在我们有了能用于正式环境的 logit 装饰器，但当我们的应用的某些部分还比较脆弱时，异常也许是需要更紧急关注的事情。比方说有时你只想打日志到一个文件。而有时你想把引起你注意的问题发送到一个email，同时也保留日志，留个记录。这是一个使用继承的场景，但目前为止我们只看到过用来构建装饰器的函数。

幸运的是，类也可以用来构建装饰器。那我们现在以一个类而不是一个函数的方式，来重新构建logit。

具体再参考我 之前文章 ，廖神讲解的更清晰

如何实现 C/C++ 与 Python 的通信

属于混合编程的问题。较全面的介绍一下，不仅限于题主提出的问题。

以下讨论中，Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）

本文分4个部分

C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式

Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式

C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython

Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG

练习本文中的例子，需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏

1 C/C++ 调用 Python（基础篇）

Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。

你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：

//my_python.c

#include Python.h

int main(int argc, char *argv[])

{

Py_SetProgramName(argv[0]);

Py_Initialize();

PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");

Py_Finalize();

return 0;

}

在Windows平台下，打开Visual Studio命令提示符，编译命令为

cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为

gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在Mac OS X 下的编译命令同上

产生可执行文件后，直接运行，结果为输出

Hello Python!

Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。

虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。

下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：

def great_function(a):

return a + 1

接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：

int great_function_from_python(int a) {

int res;

// some magic

return res;

}

首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里，比如说，这个module名字叫 great_module.py

接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：

#include Python.h

int great_function_from_python(int a) {

int res;

PyObject *pModule,*pFunc;

PyObject *pArgs, *pValue;

/* import */

pModule = PyImport_Import(PyString_FromString("great_module"));

/* great_module.great_function */

pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "great_function");

/* build args */

pArgs = PyTuple_New(1);

PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));

/* call */

pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

res = PyInt_AsLong(pValue);

return res;

}

从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：

所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。

Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。

也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。

若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。

不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。

现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它

#include Python.h

int great_function_from_python(int a);

int main(int argc, char *argv[]) {

Py_Initialize();

printf("%d",great_function_from_python(2));

Py_Finalize();

}

编译的方式就用本节开头使用的方法。

在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：

bash:

export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH

csh:

setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH

2 Python 调用 C/C++（基础篇）

这种做法称为Python扩展。

比如说，我们有一个功能强大的C函数：

int great_function(int a) {

return a + 1;

}

期望在Python里这样使用：

from great_module import great_function

great_function(2)

3

考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。

#include Python.h

int great_function(int a) {

return a + 1;

}

static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)

{

int _a;

int res;

if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", _a))

return NULL;

res = great_function(_a);

return PyLong_FromLong(res);

}

static PyMethodDef GreateModuleMethods[] = {

{

"great_function",

_great_function,

METH_VARARGS,

""

},

{NULL, NULL, 0, NULL}

};

PyMODINIT_FUNC initgreat_module(void) {

(void) Py_InitModule("great_module", GreateModuleMethods);

}

除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：

包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数（PyArg_ParseTuple），调用实际的great_function，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。

导

出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4

个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个

参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。

导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的，是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。

在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是

cl /LD great_module.c /o great_module.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_module.pyd（实际上是dll）。这个pyd可以在Python环境下直接当作module使用。

在Linux下面，则用gcc编译：

gcc -fPIC -shared great_module.c -o great_module.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在当前目录下得到great_module.so，同理可以在Python中直接使用。

本部分参考资料

《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。

Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter

关于编译环境，本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils

作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual

用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程，需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。

3 C/C++ 调用 Python（使用Cython）

在

前面的小节中谈到，Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的，此外，由于Python（确切的说是CPython）本身是

由C语言实现的，故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么，有没有可能“自动”的做替换，把Python代码直接变成C代码

呢？答案是肯定的，这就是Cython主要解决的问题。

安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install：

easy_install -U cython

在Windows环境下依然需要Visual

Studio，由于安装的过程需要编译Cython的源代码，故上述命令需要在Visual

Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候，也需要在Visual

Studio命令提示符下进行操作，这一点和第一部分的要求是一样的。

继续以例子说明：

#great_module.pyx

cdef public great_function(a,index):

return a[index]

这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用

“编译好的Python代码”，所以得让great_function从外面变得可见，方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的

def，只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。

这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。

接下来编译 great_module.pyx

cython great_module.pyx

得到great_module.h和great_module.c。打开great_module.h可以找到这样一句声明：

__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)

写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型，它的

功能只是提取a的第index的成员而已，故使用great_function的时候，a可以传入Python

String，也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。

//main.c

#include Python.h

#include "great_module.h"

int main(int argc, char *argv[]) {

PyObject *tuple;

Py_Initialize();

initgreat_module();

printf("%s\n",PyString_AsString(

great_function(

PyString_FromString("hello"),

PyInt_FromLong(1)

)

));

tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");

printf("%d\n",PyInt_AsLong(

great_function(

tuple,

PyInt_FromLong(1)

)

));

printf("%s\n",PyString_AsString(

great_function(

tuple,

PyInt_FromLong(2)

)

));

Py_Finalize();

}

编译命令和第一部分相同：

在Windows下编译命令为

cl main.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为

gcc main.c great_module.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型，可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下：

#great_module.pyx

cdef public char great_function(const char * a,int index):

return a[index]

cython编译后得到的.h里，great_function的声明是这样的：

__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);

很开心对不对！

这样的话，我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了：

//main.c

#include Python.h

#include "great_module.h"

int main(int argc, char *argv[]) {

Py_Initialize();

initgreat_module();

printf("%c",great_function("Hello",2));

Py_Finalize();

}

在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用（仅限于Windows）：

还是利用刚才的great_module.pyx，准备一个dllmain.c：

#include Python.h

#include Windows.h

#include "great_module.h"

extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) {

return great_function(a,b);

}

BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {

switch( fdwReason ) {

case DLL_PROCESS_ATTACH:

Py_Initialize();

initgreat_module();

break;

case DLL_PROCESS_DETACH:

Py_Finalize();

break;

}

return TRUE;

}

在Visual Studio命令提示符下编译：

cl /LD dllmain.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它，没错，传说中的Excel与Python混合编程：

参考资料：Cython的官方文档，质量非常高：

Welcome to Cython’s Documentation

4 Python调用C/C++（使用SWIG）

用

C/C++对脚本语言的功能扩展是非常常见的事情，Python也不例外。除了SWIG，市面上还有若干用于Python扩展的工具包，比较知名的还有

Boost.Python、SIP等，此外，Cython由于可以直接集成C/C++代码，并方便的生成Python模块，故也可以完成扩展Python

的任务。

答主在这里选用SWIG的一个重要原因是，它不仅可以用于Python，也可以用于其他语言。如今SWIG已经支持C/C++的

好基友Java，主流脚本语言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua，还有Go、C#，以及R。SWIG是基

于配置的，也就是说，原则上一套配置改变不同的编译方法就能适用各种语言（当然，这是理想情况了……）

SWIG的安装方便，有Windows的预编译包，解压即用，绿色健康。主流Linux通常集成swig的包，也可以下载源代码自己编译，SWIG非常小巧，通常安装不会出什么问题。

用SWIG扩展Python，你需要有一个待扩展的C/C++库。这个库有可能是你自己写的，也有可能是某个项目提供的。这里举一个不浮夸的例子：希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。

首先打开指令集的文档：

可以看到有6个函数。分析6个函数的原型，其参数和返回值都是简单的整数。于是书写SWIG的配置文件（为了简化起见，未包含2个64位函数）：

/* File: mymodule.i */

%module mymodule

%{

#include "nmmintrin.h"

%}

int _mm_popcnt_u32(unsigned int v);

unsigned int _mm_crc32_u8 (unsigned int crc, unsigned char v);

unsigned int _mm_crc32_u16(unsigned int crc, unsigned short v);

unsigned int _mm_crc32_u32(unsigned int crc, unsigned int v);

接下来使用SWIG将这个配置文件编译为所谓Python Module Wrapper

swig -python mymodule.i

得到一个 mymodule_wrap.c和一个mymodule.py。把它编译为Python扩展：

Windows：

cl /LD mymodule_wrap.c /o _mymodule.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

Linux：

gcc -fPIC -shared mymodule_wrap.c -o _mymodule.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

注意输出文件名前面要加一个下划线。

现在可以立即在Python下使用这个module了：

import mymodule

mymodule._mm_popcnt_u32(10)

2

python函数高级

一、函数的定义

函数是指将一组语句的集合通过一个名字（函数名）封装起来，想要执行这个函数，只需要调用函数名即可

特性：

减少重复代码

使程序变得可扩展

使程序变得易维护

二、函数的参数

2.1、形参和实参数

形参，调用时才会存在的值

实惨，实际存在的值

2.2、默认参数

定义：当不输入参数值会有一个默认的值，默认参数要放到最后

2.3、 关键参数

定义： 正常情况下，给函数传参数要安装顺序，不想按顺序可以用关键参数，只需要指定参数名即可，（指定了参数名的就叫关键参数），但是要求是关键参数必须放在位置参数（以位置顺序确定对应的参数）之后

2.4、非固定参数

定义： 如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数，就可以使用非固定参数

# 通过元组形式传递

# 通过列表形式传递

# 字典形式（通过k,value的方式传递）

# 通过变量的方式传递

三、函数的返回值

作用：

返回函数执行结果，如果没有设置，默认返回None

终止函数运行，函数遇到return终止函数

四、变量的作用域

全局变量和局部变量

在函数中定义的变量叫局部变量，在程序中一开始定义的变量叫全局变量

全局变量作用域整个程序，局部变量作用域是定义该变量的函数

当全局变量与局部变量同名是，在定义局部变量的函数内，局部变量起作用，其他地方全局变量起作用

同级的局部变量不能互相调用

想要函数里边的变量设置成全局变量，可用global进行设置

五、特殊函数

5.1、嵌套函数

定义： 嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数

提示 在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用，意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用，依次内推

匿名函数

基于Lambda定义的函数格式为： lambda 参数:函数体

参数，支持任意参数。

匿名函数适用于简单的业务处理，可以快速并简单的创建函数。

# 与三元运算结合

5.3、高阶函数

定义：变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数 只需要满足一下任意一个条件，即是高阶函数

接收一个或多个函数作为输入

return返回另一个函数

5.4、递归函数

定义:一个函数可以调用其他函数，如果一个函数调用自己本身，这个函数就称为递归函数

在默认情况下Python最多能递归1000次，（这样设计师是为了防止被内存被撑死）可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改

递归实现过程是先一层一层的进，然后在一层一层的出来

必须有一个明确的条件结束，要不然就是一个死循环了

每次进入更深层次，问题规模都应该有所减少

递归执行效率不高，递归层次过多会导致站溢出

# 计算4的阶乘 4x3x2x1

# 打印数字从1-100

5.5、闭包现象

定义:内层函数调用外层函数的变量，并且内存函数被返回到外边去了

闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域