python中的函數裝飾器安全

這段代碼的工作原理是什麼？它來自梯度中的「數據科學劃痕」第8章。爲什麼我需要在另一個函數中包裝一個函數？有一種更可讀的方式來實現這種執行處理？這是對它的解釋。python中的函數裝飾器安全

某些步長可能會導致我們的函數無效輸入。所以，我們需要創建一個返回無窮大（這絕不應該是最低的任何東西）爲無效輸入「安全應用」功能：

def safe(f): 
    """return a new function that's the same as f, 
    except that it outputs infinity whenever f produces an error""" 
    def safe_f(*args, **kwargs): 
     try: 
      return f(*args, **kwargs) 
     except: 
      return float('inf') 
    return safe_f

來源

2016-10-29 Char

請更清楚這部分的代碼是不明確給你。它是無限價值的回報嗎？「try」和「except」是什麼？是否是'f（）'的參數？這是爲什麼這個函數在你的大代碼中工作嗎？ –

我對try和except以及解包參數有所瞭解。我理解函數背後的目的而不是實現。我想一個示例函數調用會幫助我理解正在發生的事情，但書中沒有。 – Char

您在下面的答案中有2個很好的用法示例，但請記住'安全'裝飾器並不總是您想要做的，有時例外情況會更多地提供一個'inf'值 –

假設我們有一個簡單的功能如下：

def myfunc(n): 
    return 42/n

，我們這樣做：

print(myfunc(0))

我們得到這樣的：

Traceback (most recent call last): 
    File "gash.py", line 14, in <module> 
    print(myfunc(0)) 
    File "gash.py", line 12, in myfunc 
    return 42/n 
ZeroDivisionError: division by zero

現在我們這樣做：

myfunc = safe(myfunc) 
print(myfunc(0))

我們得到這樣的：

inf

我們稱之爲safe()第二次返回新功能與嵌入式異常處理。我們替換名稱「myfunc」指的是，現在它引用返回的函數。原來的myfunc沒有丟失，在新的裏面叫做f。

一個@safe裝飾基本上是在做同樣的事情，myfunc = safe(myfunc)

來源

2016-10-29 17:23:19 cdarke

你缺少的函數調用：

比方說，我定義的平均函數是這樣的：如果lst是空

def naive_average(lst): 
    return float(sum(lst))/len(lst)

會發生什麼？或者如果它包含不是數字的東西？ BOOM，例外！

隨着你提到的裝飾，功能應該是這樣的

@safe 
def naive_average(lst): 
    return float(sum(lst))/len(lst)

現在，稱這是一個空的lst將返回float('inf')而不是例外情況

來源

2016-10-29 17:20:24

python中的函數裝飾器安全

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