文章目录

• 有益的探索
• • 8.1 数据类型的底层实现
  • • 8.1.1 从奇怪的列表说起
    • • 1 错综复杂的复制
      • 2 列表的底层实现
      • • （1）新增元素
        • （2）修改元素
        • （3）对列表型元素进行操作
        • （4）对元组型元素进行操作
        • （5）对字典型元素进行操作
    • 8.1.2 神秘的字典
    • • 1 快速的查找
      • 2 字典的底层实现
      • 3 小结
    • 8.1.3 紧凑的字符串
    • 8.1.4 是否可变
    • • 1 不可变类型：数字、字符串、元组
      • 2 可变类型：列表、字典、集合
    • 8.1.5 列表操作的小例子
    • • 【例1】删除列表内特定元素
      • 【例2】多维列表的创建
  • 8.2 更加简洁的语法
  • • 8.2.1 解析语法
    • • 1 解析语法的基本结构——以列表解析为例（也称为列表推导）
      • • 【例】求20以内奇数的平方
      • 2 其他解析语法的例子
    • 8.2.2 条件表达式
    • • 【例】将变量n的绝对值赋值给变量x
  • 8.3 三大神器
  • • 8.3.1 生成器
    • • 1 生成器表达式
      • 2 生成器函数——yield
    • 8.3.2 迭代器
    • • 1 可迭代对象
      • • （1）列表、元组、字符串、字典、集合、文件
        • （2）生成器
      • 2 迭代器
      • • （1）生成器都是迭代器
        • （2）列表、元组、字符串、字典、集合不是迭代器
        • （3）zip enumerate 等itertools里的函数都是迭代器
        • （4）文件是迭代器
        • （5）迭代器是可耗尽的
        • （6）range()不是迭代器
    • 8.3.3 装饰器
    • • 1 需求的提出
      • 2 函数对象
      • 3 高阶函数
      • 4 嵌套函数
      • 5 闭包
      • 6 一个简单的装饰器
      • 7 装饰有参函数
      • 8 带参数的装饰器
      • 9 何时执行装饰器
      • 10 回归本源

有益的探索

8.1 数据类型的底层实现

8.1.1 从奇怪的列表说起

1 错综复杂的复制

list_1 = [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {"name": "Sarah"}]

• 浅拷贝

# list_3 = list_1  # 错误！！！只是起了个别名
list_2 = list_1.copy()  # 或者list_1[:]\list(list_1)均可实现浅拷贝

• 对浅拷贝前后两列表分别进行操作

list_2[1].append(55)
print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)

但是结果却不是只对list_2进行append操作…

list_1: [1, [22, 33, 44, 55], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}]
list_2: [1, [22, 33, 44, 55], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}]

2 列表的底层实现

引用数组的概念
列表内元素可以分散的存储在内存中
列表存储的，实际上是这些元素的地址——地址的存储在内存中是连续的

（1）新增元素

list_1.append(100)
list_2.append("n")
print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)

list_1: [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}, 100]
list_2: [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}, ‘n’]

新增地址不同，因此结果不同

（2）修改元素

list_1[0] = 10
list_2[0] = 20
print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)

list_1: [10, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}, 100]
list_2: [20, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}, ‘n’]

list_1与list_2分别存储新元素的地址，与原先1的地址无关

（3）对列表型元素进行操作

list_1[1].remove(44)
list_2[1] += [55, 66]
print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)

list_1: [10, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}, 100]
list_2: [20, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}, ‘n’]

对地址内元素进行修改，但都指向同一地址列表，故存储内容与操作对象都是一样的

（4）对元组型元素进行操作

list_2[2] += (8, 9)
print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)

list_1: [10, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}, 100]
list_2: [20, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7, 8, 9), {‘name’: ‘Sarah’}, ‘n’]

究其原因，元组是不可变的！
list_2指向的是新的地址元组，与原地址元组脱离关系

（5）对字典型元素进行操作

list_1[-2]["age"] = 18
print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)

list_1: [1, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’, ‘age’: 18}, 100]
list_2: [1, [22, 33, 55, 66], (5, 6, 7, 8, 9), {‘name’: ‘Sarah’, ‘age’: 18}, ‘n’]

原因与列表相似，地址不变，内容改变

引入深拷贝

• 深拷贝将所有层级的相关元素全部复制，完全分开，泾渭分明，避免了上述问题

import copy

list_1 = [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {"name": "Sarah"}]
list_2 = copy.deepcopy(list_1)
list_1[-1]["age"] = 18
list_2[1].append(55)

print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)

list_1: [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’, ‘age’: 18}]
list_2: [1, [22, 33, 44, 55], (5, 6, 7), {‘name’: ‘Sarah’}]

8.1.2 神秘的字典

1 快速的查找

让我们来比较一下列表查找与字典查找的速度
首先我们利用列表查找

import time

ls_1 = list(range(1000000))
ls_2 = list(range(500))+[-10]*500

start = time.time()
count = 0
for n in ls_2:
    if n in ls_1:
        count += 1
end = time.time()
print("查找{}个元素，在ls_1列表的有{}个，共用时{}秒".format(len(ls_2), count, round((end-start), 2)))

查找1000个元素，在ls_1列表的有500个，共用时3.56秒

我们再利用字典查找

import time

d = {i: i for i in range(1000000)}
ls_2 = list(range(500)) + [-10] * 500

start = time.time()
count = 0
for n in ls_2:
    try:
        d[n]
    except:
        pass
    else:
        count += 1
end = time.time()
print("查找{}个元素，在ls_1列表的有{}个，共用时{}秒".format(len(ls_2), count, round(end - start)))

查找1000个元素，在ls_1列表的有500个，共用时0秒

2 字典的底层实现

通过稀疏数组来实现值得存储与访问

字典的创建过程

• 第一步：创建一个散列表（稀疏数组N ≫ \gg ≫ n）

d = {}

• 通过hash()计算键的散列值

print(hash("python"))
print(hash(1024))
print(hash((1, 2)))

-389441618299413159
1024
-3550055125485641917

d["age"] = 18  # 增加键值对的操作，首先会计算键的散列值hash("age")
print(hash("age"))

-8880918082949028501

• 第二步：根据计算的散列值确定其在散列表中的位置
  极个别的时候，散列值会冲突，则内部有相应的解决冲突的办法

• 第三步：在该位置上存入值

键值对的访问过程

d["age"]

• 第一步：计算要访问的键的散列值
• 第二步：根据计算的散列值，通过一定的规则，确定其在散列表中的位置
• 第三步：读取该位置上存储的值
  如果存在，则返回该值
  如果不存在，则报错KeyError

3 小结

（1）字典数据类型，通过空间换时间，实现了快速的数据查找

• 也就注定了字典的空间利用效率低下

（2）因为散列值对应位置的顺序与键在字典中显示的顺序可能不同，因此表现出来字典是无序的

• 回顾N ≫ \gg ≫ n
  如果N = n，会产生很多位置冲突，增加处理难度
• 思考开头例子，字典利用键在散列表中直接找到对应的值，而列表则是从头开始一一查找

8.1.3 紧凑的字符串

通过紧凑数字实现字符串的存储

• 数据在内存中是连续存放的，效率更高，节省空间
  
• 字符串的元素只有字符，大小固定，因此可以用紧凑数组
  而列表中的元素多种多样，不知道预留空间大小，因此用引用数组

8.1.4 是否可变

1 不可变类型：数字、字符串、元组

在生命周期中保持内容不变

• 换句话说，改变了就不是它自己了（id变化）

x = 1
y = "Python"

print("x id:", id(x))
print("y id:", id(y))

x id: 1448585029936
y id: 1448590350256

• 不可变对象的 += 操作 实际上创建了一个新的对象

x += 2
y += "3.7"

print("x id:", id(x))
print("y id:", id(y))

x id: 1448585030000
y id: 1448593238832

元组并不是总是不可变的
比如元组元素有列表时

t = (1, [2])
t[1].append(3)

print(t)

(1, [2, 3])

2 可变类型：列表、字典、集合

• id保持不变，但是里面内容可以变
• 可变对象的 +=操作 实际在原对象基础上就地修改

ls = [1, 2, 3]
d = {"Name": "Sarah", "Age": 18}

print("ls id:", id(ls))
print("d id:", id(d))

ls += [4, 5]
d_2 = {"Sex": "female"}
d.update(d_2)

print("ls id:", id(ls))
print("d id:", id(d))

ls id: 2332419560576
d id: 2332415175616
ls id: 2332419560576
d id: 2332415175616

8.1.5 列表操作的小例子

【例1】删除列表内特定元素

• 方法1 存在运算删除法
  缺点：每次存在运算，都要从头对列表进行遍历、查找、效率低

alist = ["d", "d", "d", "2", "2", "d", "d", "4"]
s = "d"
while True:
    if s in alist:
        alist.remove(s)
    else:
        break
print(alist)

[‘2’, ‘2’, ‘4’]

• 方法2 一次性遍历元素执行删除

alist = ["d", "d", "d", "2", "2", "d", "d", "4"]
for s in alist:
    if s == "d":
        alist.remove(s)  # remove(s)删除列表中第一次出现的该元素
print(alist)

[‘2’, ‘2’, ‘d’, ‘d’, ‘4’]

原因在于删去后列表内元素位置发生变化

解决方法：使用负向索引

alist = ["d", "d", "d", "2", "2", "d", "d", "4"]
for i in range(-len(alist), 0):
    if alist[i] == "d":
        alist.remove(alist[i])  # remove(s)删除列表中第一次出现的该元素
print(alist)

[‘2’, ‘2’, ‘4’]

【例2】多维列表的创建

ls = [[0]*10]*5
print(ls)

[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

ls[0][0] = 1
print(ls)

[[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

原因在于*5是相同的地址，故一行变化，五行一起变化

8.2 更加简洁的语法

8.2.1 解析语法

回到上述问题，如何只改变ls[0][0]位置的元素呢？

ls = [[0]*10 for i in range(5)]
print(ls)

[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

ls[0][0] = 1
print(ls)

[[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

我们发现这里解决了上述问题，因为五行为独立创建的

1 解析语法的基本结构——以列表解析为例（也称为列表推导）

[expression for value in iterable if condition]

• 三要素：表达式、可迭代对象、if条件（可选）

执行过程

(1) 从可迭代对象中拿出一个元素
(2) 通过if条件（如果有的话），对元素进行筛选
　　若通过筛选：则把元素传递给表达式
　　若未通过：则进入（1）步骤，进入下一次迭代
(3) 将传递给表达式的元素代入到表达式中进行处理，产生一个结果
(4) 将(3)步产生的结果作为列表的一个元素进行存储
(5) 重复(1)~(4)步，直至迭代对象迭代结束，返回新创建的列表

# 等价于如下代码
result = []
for value in iterable:
    if condition:
        result.append(expression)

【例】求20以内奇数的平方

squares = []
for i in range(1, 21):
    if i%2 == 1:
        squares.append(i**2)
print(squares)

[1, 9, 25, 49, 81, 121, 169, 225, 289, 361]

利用解析语法可简写为

squares = [i**2 for i in range(1, 21) if i % 2 == 1]
print(squares)

[1, 9, 25, 49, 81, 121, 169, 225, 289, 361]

支持多变量

x = [1, 2, 3]
y = [1, 2, 3]

result = [i*j for i, j in zip(x, y)]
print(result)

[1, 4, 9]

支持循环嵌套

colors = ["black", "white"]
sizes = ["S", "M", "L"]
tshirts = {"{} {}".format(color, size) for color in colors for size in sizes}
print(tshirts)

{‘white M’, ‘black S’, ‘black M’, ‘black L’, ‘white S’, ‘white L’}

2 其他解析语法的例子

• 解析语法构造字典（字典推导）

squares = {i: i**2 for i in range(10)}
for k, v in squares.items():
    print(k, ":", v)

0 : 0
1 : 1
2 : 4
3 : 9
4 : 16
5 : 25
6 : 36
7 : 49
8 : 64
9 : 81

• 解析语法构造集合（集合推导）

squares = {i**2 for i in range(10)}
print(squares)

{0, 1, 64, 4, 36, 9, 16, 49, 81, 25}

• 生成器表达式
  元组推导并不存在
  这里圆括号是指生成器的推导

squares = (i**2 for i in range(10))
print(squares)

<generator object at 0x0000019CA4D8EB30>

可利用生成器进行迭代

colors = ["black", "white"]
sizes = ["S", "M", "L"]
tshirts = ("{} {}".format(color, size) for color in colors for size in sizes)
for tshirt in tshirts:
    print(tshirt)

black S
black M
black L
white S
white M
white L

8.2.2 条件表达式

exprl if condition else expr2

【例】将变量n的绝对值赋值给变量x

n = -10
if n >= 0:
    x = n
else:
    x = -n
print(x)

10

使用简洁语法后

n = -10
x = n if n >= 0 else -n
print(x)

10

条件表达式和解析语法简单实用，运行速度相对更快一些

8.3 三大神器

8.3.1 生成器

ls = [i**2 for i in range(1， 1000001)]
for i in ls:
    pass

缺点：占用大量内存

生成器
(1) 采用惰性计算的方式
(2) 无需一次性存储海量数据
(3) 一边执行一边计算，只计算每次需要的值
(4) 实际上一直在执行next()操作，直到无值可取

1 生成器表达式

• 海量数据，不需存储

squares = (i**2 for i in range(1, 1000001))
for i in squares:
    pass

• 求0~100的和
  无需存储全部数据，节省内存

print(sum((i for i in range(101))))

5050

2 生成器函数——yield

• 生产斐波那契数列
  数列前两个元素为1，1之后的元素为其前两个元素之和

def fib(max):
    ls = []
    n, a, b = 0, 1, 1
    while n < max:
        ls.append(a)
        a, b = b, a+b
        n = n + 1
    return ls

print(fib(10))

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

使用yield，构造生成器函数
在每次调用next()的时候进行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句继续执行

def fib(max):
    n, a, b = 0, 1, 1
    while n < max:
        yield a
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

print(fib(10))

for i in fib(10):
    print(i)

<generator object fib at 0x0000014AE130EB30>
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

8.3.2 迭代器

1 可迭代对象

可直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable

（1）列表、元组、字符串、字典、集合、文件

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

from collections.abc import Iterable

print(isinstance([1, 2, 3], Iterable))

True

print(isinstance({"name": "Sarah"}, Iterable))

True

print(isinstance("Python", Iterable))

True

（2）生成器

squares = (i**2 for i in range(5))
print(isinstance(squares, Iterable))

True

生成器不但可以用于for循环，还可以被next()函数调用

print(next(squares))
print(next(squares))
print(next(squares))
print(next(squares))
print(next(squares))

0
1
4
9
16

直到没有数据可取，抛出StopIterable

print(next(squares))

StopIteration

可以被next()函数调用并不断返回下一个值，直至没有数据可取的对象称为迭代器：Iterator

2 迭代器

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象

（1）生成器都是迭代器

from collections.abc import Iterator

squares = (i**2 for i in range(5))
print(isinstance(squares, Iterator))

True

（2）列表、元组、字符串、字典、集合不是迭代器

print(isinstance([1, 2, 3], Iterator))

False

可以通过iter(Iterable)创建迭代器

print(isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator))

True

for item in Iterable 等价于：
先通过iter()函数获取可迭代对象的迭代器
然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item
当遇到StopIteration的异常后循环结束

（3）zip enumerate 等itertools里的函数都是迭代器

x = [1, 2]
y = ["a", "b"]
for i in zip(x, y):
    print(i)
print(isinstance(zip(x, y), Iterator))

(1, ‘a’)
(2, ‘b’)
True

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in enumerate(numbers):
    print(i)

print(isinstance(enumerate(numbers), Iterator))

(0, 1)
(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)
(4, 5)
True

enumerate返回元素位置信息与元素的元组

（4）文件是迭代器

with open("测试文件.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    print(isinstance(f, Iterator))

Ture

（5）迭代器是可耗尽的

squares = (i ** 2 for i in range(5))
for square in squares:
    print(square)
for square in squares:
    print(square)  # 迭代一次过后没有结果代表其被耗尽了

（6）range()不是迭代器

numbers = range(10)
print(isinstance(numbers, Iterator))

False

print(len(numbers))  # 有长度
print(numbers[0])  # 有索引
print(9 in numbers)  # 可计算
next(numbers)  # 不可被next()调用

TypeError: ‘range’ object is not an iterator
10
0
True

for number in numbers:
    print(number)

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

可以称range()为懒序列

• 它是一种序列
• 但并不包含任何内存中的内容
• 而是通过计算来回答问题

8.3.3 装饰器

1 需求的提出

（1）需要对已开发上线的程序添加某些功能
（2）不能对程序中函数的源代码进行修改
（3）不能改变程序中函数的调用方式

比如，要统计每个函数的运行时间

def f1():
    pass


def f2():
    pass


def f3():
    pass

f1()
f2()
f3()

2 函数对象

函数是Python中的第一类对象
（1）可以把函数赋值给变量
（2）对该变量进行调用，可实现原函数的功能

def square(x):
    return x ** 2


print(type(square))

<class ‘function’>

pow_2 = square  # 可以理解成给这个函数起了个别名pow_2
print(pow_2(5))
print(square(5))

25
25

可以将函数作为参数进行传递

3 高阶函数

（1）接收函数作为参数
（2）或者返回一个函数
满足上述条件之一的函数称之为高阶函数

def square(x):
    return x ** 2


def pow_2(fun):
    return fun


f = pow_2(square)
print(f(8))

64

print(f == square)

Ture

4 嵌套函数

在函数内部定义一个函数

def outer():
    print("outer is running")

    def inner():
        print("inner is running")

    inner()


outer()

outer is running
inner is running

5 闭包

def outer():
    x = 1
    z = 10

    def inner():
        y = x + 100
        return y, z

    return inner

f = outer()  # 实际上f包含了inner函数本身+outer函数的环境
print(f)

<function outer.<locals>.inner at 0x000001F8E28FE040>

print(f.__closure__)  # __closure__属性中包含了来自外部函数的信息
for i in f.__closure__:
    print(i.cell_contents)

(<cell at 0x000001BF227D7FD0: int object at 0x000001BF22116930>, <cell at 0x000001BF22726A00: int object at 0x000001BF22116A50>)
1
10

res = f()
print(res)

(101, 10)

闭包：延伸了作用域的函数

如果一个函数定义在另一个函数的作用域内，并且引用了外层函数的变量，则称该函数为闭包

闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体（即：闭包=函数+引用环境）

• 一旦在内层函数重新定义了相同名字的变量，则变量称为局部变量

def outer():
    x = 1

    def inner():
        x = x + 100
        return x

    return inner


f = outer()
print(f())

因为inner里的x是局部变量且没有值，故会报错
nonlocal允许内嵌的函数来修改闭包变量

def outer():
    x = 1

    def inner():
        nonlocal x
        x = x + 100
        return x

    return inner


f = outer()
print(f())

101

6 一个简单的装饰器

嵌套函数的实现

import time


def timer(func):
    def inner():
        print("inner run")
        start = time.time()
        func()
        end = time.time()
        print("{}函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, end - start))

    return inner


def f1():
    print("f1 run")
    time.sleep(1)


f1 = timer(f1)
f1()

inner run
f1 run
f1函数运行用时1.00秒

语法糖

import time


def timer(func):
    def inner():
        print("inner run")
        start = time.time()
        func()
        end = time.time()
        print("{}函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, end - start))

    return inner


@timer  # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1():
    print("f1 run")
    time.sleep(1)

f1()

inner run
f1 run
f1函数运行用时1.00秒

7 装饰有参函数

import time


def timer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("inner run")
        start = time.time()
        func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print("{}函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, end - start))

    return inner


@timer  # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1(n):
    print("f1 run")
    time.sleep(n)


f1(2)

inner run
f1 run
f1函数运行用时2.00秒

被装饰函数有返回值的情况

import time


def timer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("inner run")
        start = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print("{}函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, end - start))
        return res

    return inner


@timer  # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1(n):
    print("f1 run")
    time.sleep(n)
    return "wake up"


res = f1(2)
print(res)

inner run
f1 run
f1函数运行用时2.00秒
wake up

8 带参数的装饰器

装饰器本身要传递一些额外参数

• 需求：有时需要统计绝对时间，有时需要统计绝对时间的2倍

import time


def timer(method):
    def outer(func):

        def inner(*args, **kwargs):
            print("inner run")
            if method == "origin":
                print("origin_inner run")
                start = time.time()
                res = func(*args, **kwargs)
                end = time.time()
                print("{}函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, end - start))
            elif method == "double":
                print("double_inner run")
                start = time.time()
                res = func(*args, **kwargs)
                end = time.time()
                print("{}函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, 2 * (end - start)))
            return res

        return inner

    return outer


@timer(method="origin")  # 相当于timer = timer(method = "origin")  f1 = timer(f1)
def f1():
    print("f1 run")
    time.sleep(1)
    return "wake up"


@timer(method="double")
def f2():
    print("f2 run")
    time.sleep(1)
    return "wake up"


f1()
print(" ")
f2()

inner run
origin_inner run
f1 run
f1函数运行用时1.00秒

inner run
double_inner run
f2 run
f2函数运行用时2.00秒

理解闭包是关键

9 何时执行装饰器

• 一装饰就运行，不必等调用

func_names = []


def find_function(func):
    print("run")
    func_names.append(func)
    return func


@find_function
def f1():
    print("f1 run")


@find_function
def f2():
    print("f2 run")


@find_function
def f3():
    print("f3 run")

run
run
run

我们发现，还未调用函数，装饰函数就已经开始运行
我们尝试对func_names进行遍历

for func in func_names:
    print(func.__name__)
    func()
    print()

f1
f1 run

f2
f2 run

f3
f3 run

10 回归本源

• 原函数的属性被掩盖了

import time


def timer(func):
    def inner():
        print("inner run")
        start = time.time()
        func()
        end = time.time()
        print("{}函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, end - start))

    return inner


@timer  # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1():
    print("f1 run")
    time.sleep(1)

print(f1.__name__)

inner

• 回来

import time
from functools import wraps  # Python工具


def timer(func):
    @wraps(func)  # 还原原属性
    def inner():
        print("inner run")
        start = time.time()
        func()
        end = time.time()
        print("{}函数运行用时{:.2f}秒".format(func.__name__, end - start))

    return inner


@timer  # 相当于实现了f1 = timer(f1)
def f1():
    print("f1 run")
    time.sleep(1)


print(f1.__name__)
f1()

f1
inner run
f1 run
f1函数运行用时1.00秒

以上，便是第八节深入探索内容，包含数据类型的底层故事，简介语法与实用器具。
下一节将深入理解Python自带的标准库。