# Замыкания. Карринг. Декораторы. ### Внутренние функции * Мы можем определить функцию внутри другой функции ```python def outer(a, b): def inner(c, d): return c + d return inner(a, b) outer(4, 7) # 11 ``` * Внутренние функции могут быть полезны при выполнении некоторых сложных задач более одного раза внутри другой функции. Это позволит избежать дублирования кода * Рассмотрим пример работы со строкой, когда внутренняя функция добавляет текст в свой аргумент: ```python def hello(saying): def inner(name): return f"Hello, {name}!" return inner(saying) hello("Igor") # 'Hello, Igor!' ``` ***Практика:*** * Напишите функцию, которая принимает аргумент — число. В теле функции определите внутреннюю функцию, которая принимает строку и число. Значение строки по умолчанию — `"Python"`. Число — это количество, сколько раз должна быть продублирована строка. Верните результат работы внутренней функции во внешней функции. Протестируйте программу. ### Замыкания * Внутренняя функция может действовать как *замыкание, если возвращает функцию* * ***Замыкание*** — это функция, которая находится внутри другой функции и ссылается на переменные, объявленные в теле внешней функции ```python def talk(n, name): def hello(): return f'Привет {name}.' def goodbye(): return f'Пока {name}.' if n > 0: return hello else: return goodbye talk(1, 'Андрей')() # 'Привет Андрей.' ``` {% code overflow="wrap" %} ```python def outer_function(x): def inner_function(y): return x + y return inner_function closure = outer_function(10) print(closure(5)) # => 15 # Замыкание (closure) позволяет сохранить значение между вызовами и может быть использовано внутри inner_function даже после того, как outer_function уже завершила свою работу ``` {% endcode %} {% code overflow="wrap" %} ```python def add_number(n): def inner(x): return x + n return inner add_five = add_number(5) # add_five хранит внутреннюю функцию c сохраненной переменной n == 5 add_ten = add_number(10) # а add_ten сохранила n == 10 print(add_five(3)) # 8 print(add_ten(3)) # 13 ``` {% endcode %} * Применение замыканий позволяет создавать функции с доступом к переменным, *находящимся вне их области видимости* и запоминать значения переменных ```python def password_protected(password): def inner(): if password == 'secret': print("Access granted") else: print("Access denied") return inner login = password_protected('secret') login() # Access granted # таким образом функция login "запомнила" значение переменной password ``` * Внутри внешней функции мы можем создавать переменные и изменять их во внутренних функциях * Для этого используется ключевое слово `nonlocal` * Пример использования замыкания и ключевого слова `nonlocal` для генерации ID: ```python def id_generator(): unique_id = 0 def generate_id(): nonlocal unique_id unique_id += 1 return f"ID{unique_id}" return generate_id get_id = id_generator() print(get_id()) # ID1 print(get_id()) # ID2 ``` ***Практика:*** 1. Напишите функцию которая принимает имя в качестве аргумента и добавляет к имени заданную строку. Используйте замыкание. ***Пример работы программы:*** ```python love_python = func("любит Python") love_python("Игорь") # Игорь любит Python love_python("Татьяна") # Татьяна любит Python ``` 2. Создайте функцию для генерации паролей. Функция должна принимать символы, из которых будет генерироваться пароль (установите для этого значение по умолчанию), и длину пароля. При каждом вызове она должна возвращать новый случайный пароль. Используйте замыкание и модули `random` и `string` ***Пример работы программы:*** ```python generate_8_char_password = password_generator(8) print(generate_8_char_password()) # Например: "rT3uF9pW" print(generate_8_char_password()) # Еще один случайный пароль ``` ### Карринг * **Карринг** (currying) — это техника в функциональном программировании, при которой функция, принимающая несколько аргументов, преобразуется в последовательность функций, каждая из которых принимает по одному аргументу. * Это позволяет вам создавать более специализированные функции и частично применять аргументы. ```python # функция сложения двух чисел def add_nums(x, y): return x + y # применяем карринг def add(x): def add_x(y): return x + y return add_x # Создаем функцию для сложения на 5 add_5 = add(5) # Теперь можем использовать add_5 как отдельную функцию result = add_5(3) # Результат: 8 ``` * Ещё один пример: ```python def greet(greeting): def greet_name(name): return f'{greeting}, {name}!' return greet_name say_hi = greet('Привет') say_hello = greet('Здравствуй') print(say_hi('Анна')) # Результат: "Привет, Анна!" print(say_hello('Петр')) # Результат: "Здравствуй, Петр!" ``` * Карринг удобен, когда вы хотите создавать множество функций, используя один и тот же "шаблон" и частично применять аргументы. ***Практика:*** * Создайте функцию умножения двух чисел. Используйте карринг ### Декораторы * Иногда нам нужно модифицировать существующую функцию, не меняя при этом исходный код * **Декоратор** — это функция, которая принимает одну функцию в качестве аргумента и возвращает другую функцию. По сути это "обертка" для нашей функции, которая добавляет ей функционал ```python def func_decorator(func): def wrapper(): print("---------что-то делаем перед вызовом функции ------") res = func() print("---------что-то делаем после вызова функции-------") return res return wrapper def some_func(): print("Работает функция some_func!") func_decorator(some_func)() # ---------что-то делаем перед вызовом функции ------ # Работает функция some_func! # ---------что-то делаем после вызова функции------- ``` * Добавим аргументы и создадим дополнительную переменную для задекорированной функции: ```python def func_decorator(func): def wrapper(num1, num2): print("---------что-то делаем перед вызовом функции ------") res = func(num1, num2) print("---------что-то делаем после вызова функции-------") return res return wrapper def some_func(num1, num2): print(f"Работает функция some_func! Кстати числа равны {num1} и {num2}") upgrade_some_func = func_decorator(some_func) upgrade_some_func(5, 10) ``` * Для того чтобы сделать декоратор универсальным, можно сразу указать *все возможные аргументы* (позиционные и ключевые) таким образом: ```python def func_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("---------что-то делаем перед вызовом функции ------") res = func(*args, **kwargs) print("---------что-то делаем после вызова функции-------") return res return wrapper def some_func(num1, num2): print(f"Работает функция some_func! Кстати числа равны {num1} и {num2}") upgrade_some_func = func_decorator(some_func) upgrade_some_func(3, 5) ``` * В Python есть "синтаксический сахар" — более удобная форма записи для декораторов: {% code overflow="wrap" %} ```python @func_decorator # декорируем функцию some_func def some_func(num1, num2): print(f"Работает функция some_func! Кстати числа равны {num1} и {num2}") some_func(3, 5) # т.к. мы декорировали функцию перед определением, она сработает вместе с декоратором ``` {% endcode %} ***Пример*** — декоратор, измеряющий время работы функций: ```python import time def test_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() res = func(*args, **kwargs) end = time.time() delta = end - start print(f"Время работы: {delta} сек") return res return wrapper ``` ***Практика:*** 1. Напишите функцию конкатенации двух строк. Измерьте время её работы при помощи декоратора `test_time` 2. Определите декоратор `test`, который выводит строку `start` при вызове функции и строку `end`, когда функция завершает свою работу. Дополнительно: добавьте вывод имени запускаемой функции (используйте метод `func.__name__`) 3. Напишите декоратор, который возводит результат работы функции в квадрат. Примените его к любой функции, возвращающей число. 4. Напишите декоратор, который будет автоматически повторять выполнение функции, если она выбрасывает исключение. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://timosii.gitbook.io/py_tutorial/funkcii/funkcionalnoe-programmirovanie-2.0.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.