python函数外更改函数内的值

import inspect

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from demo import demo

#传入函数，改变函数内部变量a，从a=1改变成a=2

def cfunc(func):

#当前位置的全部局部变量

lc=locals()

#获得函数的内容

func_code=inspect.getsource(func)

#使用replace改变函数内部的变量

func_code=func_code.replace('a=1','a=2')

#动态创建函数

exec(func_code)

#获得函数并返回

res_func=lc[func.__name__]

return res_func

demo=cfunc(demo)

demo()

如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数

这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i] 0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n 0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return val self.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: n minval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。递归递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。这一系列短文中都不会关注递归的使用。第一节完

python中使用闭包及修改外部函数的局部变量

在python中，函数可以被嵌套定义，也就是说，函数中可以定义函数。该函数还可以将其内部定义的函数作为返回值返回。

闭包的定义：一般来说，我们可以认为，如果一个函数可以读取其他函数中的局部变量，那么它们就构成了闭包。

注意 ：闭包的定义不是特别清晰，但大体上的意思是这样的。

我们知道，普通的函数是可以使用全局变量的

类似的，函数中定义的函数，也是可以使用外部函数的变量的。因此，满足了函数读取了其他函数局部变量的这一条件，他们因此构成了闭包。

在闭包的使用中，我们可以先给外部的函数赋予不同的局部变量，然后再调用其中内部的函数时，就可以读取到这些不同的局部变量了。

外部变量的使用 在普通函数中，虽然可以直接使用全局变量，但是不可以直接修改全局变量。从变量的作用域来说，一旦你尝试修改全局变量，那么就会尝试创建并使用一个同名的局部变量。因此，如果你需要在普通函数中修改全局变量，需要使用global

同样的，如果你希望通过定义在内部的函数去修改其外部函数的变量，那么必须使用nonlocal

Python 如何利用函数修改函数外list

"""

使用global子句。在stisfiesF函数中，声明L为一个全局变量，如此

你在该函数中修改L的值，则会体现到函数之外。这种写法违背Python

优雅的原则，不推荐使用，仅供学习.【L中的元素不能有数字，否则

报错，我也不知什么原因】

"""

def f(s):

return 'av' in s

# 在声明L为全局变量之前定义，代码更直观

L = ['av1', 'av', 'a','b','ac','love','python',('f','av','gh'),[1,2,3]]

# 此处函数不传入参数L

def satisfiesF():

# 声明L为全局变量

global L

x = []

for i in L:

if f(i):     

x.append(i)

else:

pass

L = x

return len(L)

print ('新列表L的长度为%s'%satisfiesF())

print ('将原列表修改为元素含有"av"的新列表L:')

print(L)

"""

结果：新列表L的长度为3

将原列表修改为元素含有"av"的新列表L:

['av1', 'av', ('f', 'av', 'gh')]

"""

python 怎么将自定义函数的变量在外部调用

class dayin():

def __init__(self):

self.end = ''

self.end2 = ''

self.end3 = ''

def set_end(self):

self.end = '1'

def set_end2(self):

self.end2 = '2'

def set_end3(self):

self.end3 = '3'

m = dayin()

m.set_end()

m.set_end2()

m.set_end3()

data = [[m.end],[m.end2],[m.end3]]

print(data)

1、你的dayin(object)传了一个对象，去掉。

2、你在初始化函数__init__里面写了参数，所以你在下面m = dayin()必须加参数。我是直接去掉了。默认为""

3、你的变量和函数名称重复，下面调用时会有问题。所以我修改了。

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