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python对函数回归 python 回归( 四 )

IT技术变量


强类型：有强制的类型定义，你有一个整数，除非显示的类型转换，否则绝不能将它当作一个字符串(例如直接尝试将一个整型和一个字符串做+运算)；
因此，为了更加优雅的使用add函数，我们需要在执行+运算前，对a和b进行参数检查 。这时候装饰器就显得非常有用：
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO)
def add(a, b):
return a + b
def checkParams(fn):
def wrapper(a, b):
if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)):#检查参数a和b是否都为整型或浮点型
return fn(a, b)#是则调用fn(a, b)返回计算结果
#否则通过logging记录错误信息 ， 并友好退出
logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")
return
return wrapper#fn引用add，被封存在闭包的执行环境中返回
if __name__ == "__main__":
#将add函数对象传入 ， fn指向add
#等号左侧的add，指向checkParams的返回值wrapper
add = checkParams(add)
add(3, 'hello')#经过类型检查，不会计算结果，而是记录日志并退出
注意checkParams函数：
首先看参数fn，当我们调用checkParams(add)的时候 ， 它将成为函数对象add的一个本地(Local)引用；
在checkParams内部 ， 我们定义了一个wrapper函数，添加了参数类型检查的功能，然后调用了fn(a, b) ， 根据LEGB法则，解释器将搜索几个作用域，并最终在(Enclosing层)checkParams函数的本地作用域中找到fn；
注意最后的return wrapper ， 这将创建一个闭包，fn变量(add函数对象的一个引用)将会封存在闭包的执行环境中，不会随着checkParams的返回而被回收；
当调用add = checkParams(add)时 ， add指向了新的wrapper对象 ， 它添加了参数检查和记录日志的功能，同时又能够通过封存的fn，继续调用原始的add进行+运算 。
因此调用add(3, 'hello')将不会返回计算结果，而是打印出日志：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added
有人觉得add = checkParams(add)这样的写法未免太过麻烦，于是python提供了一种更优雅的写法 ， 被称为语法糖：
@checkParams
def add(a, b):
return a + b
这只是一种写法上的优化，解释器仍然会将它转化为add = checkParams(add)来执行 。
6. 回归问题
def addspam(fn):
def new(*args):
print "spam,spam,spam"
return fn(*args)
return new
@addspam
def useful(a,b):
print a**2+b**2
首先看第二段代码：
@addspam装饰器，相当于执行了useful = addspam(useful) 。在这里题主有一个理解误区：传递给addspam的参数，是useful这个函数对象本身，而不是它的一个调用结果；
再回到addspam函数体：
return new 返回一个闭包，fn被封存在闭包的执行环境中，不会随着addspam函数的返回被回收；
而fn此时是useful的一个引用，当执行return fn(*args)时，实际相当于执行了return useful(*args)；
最后附上一张代码执行过程中的引用关系图 ， 希望能帮助你理解：
python线性回归有哪些方法线性回归：
设x,y分别为一组数据，代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数（线性回归就选1）
ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了 。。。
print ro #输出的第一个数是斜率k，第二个数是纵截距b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,ry)
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