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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

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

if __name__ == "__main__":add(1, 2) #3add('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

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

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

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 resultreturn 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

@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__

class MyCall():def __init__(self, callable_obj):self.callable_obj = callable_objdef __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 resultf __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）