func AppOperateOrderList(a decorator.ApiBase, data appStruct.AppOperateOrdersListRequest) error { logger.AccessLogger.Info("AppOperateOrderList...") var err error var boids []int64 //where := map[string]interface{}{} resp := appStruct.OperateOrderListResponse{} //orderMains := []appStruct.OperateOrderList{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() query := rds.DB.Table("business_order_info as a"). Select(`a.boid, a.contract_no, a.bid, b.bname, s.sid, s.sname, w.wid, w.wname, a.order_no, a.ctime, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.proc_status, a.status, a.remark`). Joins("left join supplier_base as s on s.sid=a.sid"). Joins("left join business_base as b on b.bid=a.bid"). Joins("left join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Not("a.status=?", model.Delete)

时间: 2024-04-18 17:33:06 浏览: 114

Python 基础课程《16.函数使用进阶》

15.1 函数的嵌套 15.2 函数名作为参数 15.3 函数名作为返回值 15.4 闭包 15.5 装饰器 15.6 匿名函数 15.7 递归函数举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数 fact(n)表示，可以看出： fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n 所以，fact(n)可以表示为 n x fact(n-1)，只有 n=1 时需要特殊处理。于是，fact(n)用递归的方式写出来就是： 1. def fact(n): 2. if n == 1: 3. return 1 4. return n * fact(n - 1) ### Python基础课程《16.函数使用进阶》知识点详解 #### 15.1 函数的嵌套函数的嵌套是指在一个函数内部定义另一个函数。这种结构可以帮助程序员更好地组织代码，使得程序更加模块化。 ##### 嵌套调用在函数`func2`的函数体内直接调用`func1`，而`func1`定义在`func2`之外。这种情况下，`func1`的作用域是在全局范围内可见的。 **示例代码：** ```python def func1(): print("this is func1") def func2(): print("before call func1") func1() print("after call func1") func2() ``` **运行结果：** ``` before call func1 this is func1 after call func1 ``` ##### 嵌套定义 `func1`被定义在`func2`的内部，这样`func1`只能在`func2`内访问和调用。 **示例代码：** ```python def func2(): a = 1 def func1(): # func1 可以访问到上层作用域中的变量 a b = a + 1 print(b) func1() func2() ``` **运行结果：** ``` 2 ``` 注意：尝试在`func2`之外的地方调用`func1`将会导致`NameError`异常，因为`func1`的作用域仅限于`func2`内部。 #### 15.2 函数名作为参数在Python中，可以将函数作为参数传递给其他函数。这意味着函数本身也可以成为数据，从而实现更高级的功能。 **示例代码：** ```python def foo(x): return x ** 2 def bar(x, y, f): return f(x) + f(y) a = bar(3, 4, foo) print(a) # 输出 25 ``` 这里，`bar`函数接收两个数字和一个函数`f`作为参数，并将这两个数字分别传递给`f`，然后将结果相加。在本例中，`foo`函数用于计算平方。 #### 15.3 函数名作为返回值除了可以作为参数传递外，函数也可以作为其他函数的返回值。这允许在不同场景下选择不同的函数行为。 **示例代码：** ```python def func1(a): n = int(a) n *= 2 print(n) def func2(s): print(s) def choose_func(s): if s.isdigit(): return func1 else: return func2 str1 = input("请输入一个字符串: ") func = choose_func(str1) func(str1) ``` 在这个例子中，`choose_func`根据输入字符串的不同返回不同的函数。如果输入的是数字字符串，则返回`func1`；如果不是数字字符串，则返回`func2`。 #### 15.4 闭包闭包是一种特殊的函数对象，它能够访问其定义时所在的外部函数的局部变量。闭包通常在函数的嵌套定义和函数名作为返回值的基础上实现。 **闭包的应用实例 1：** ```python def func2(): n = 0 def func1(): nonlocal n n = n + 1 print("第%d次执行" % n) return func1 f = func2() f() f() f() ``` **运行结果：** ``` 第1次执行第2次执行第3次执行 ``` 这里`func1`能够访问到`func2`内部的变量`n`。通过闭包机制，即使`func2`已经执行完毕，`n`仍然保留其值，实现了类似全局变量的效果。 **闭包的应用实例 2：** ```python def func2(n): def func1(): nonlocal n n = n + 1 print("第%d次执行" % n) return func1 f = func2(0) f() f() f() ``` **运行结果：** ``` 第1次执行第2次执行第3次执行 ``` 此例与上一例类似，只是增加了`n`作为`func2`的参数，使得每次创建`func1`时，都可以有不同的初始值。 #### 15.5 装饰器装饰器是一种特殊类型的闭包，用于增强或修改函数的行为，而无需改变原函数的源代码。装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回一个新的函数的函数。 **示例代码：** ```python def my_decorator(func): def wrapper(): print("Something is happening before the function is called.") func() print("Something is happening after the function is called.") return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello!") say_hello() ``` **运行结果：** ``` Something is happening before the function is called. Hello! Something is happening after the function is called. ``` 在这个例子中，`my_decorator`函数接受一个函数`func`作为参数，并返回一个新的函数`wrapper`。`@my_decorator`语法糖用于将装饰器应用于`say_hello`函数。 #### 15.6 匿名函数匿名函数，也称为lambda函数，是一种简短的、一次性使用的函数。它们通常用于简单的操作，比如排序列表或过滤序列。 **示例代码：** ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6] even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)) print(even_numbers) # 输出 [2, 4, 6] ``` 这里使用了lambda表达式来定义一个简单的函数，该函数用于筛选出列表中的偶数。 #### 15.7 递归函数递归函数是指在其定义或实现过程中调用自身的函数。递归函数通常用于解决可以分解为子问题的问题。 **示例代码：** ```python def fact(n): if n == 1: return 1 return n * fact(n - 1) print(fact(5)) # 输出 120 ``` 这个例子展示了如何使用递归来计算阶乘。`fact(n)`函数在`n`大于1的情况下调用自身，直到`n`减小到1为止。通过这些知识点的学习，我们可以更加灵活地运用Python中的函数特性来编写高效、可读性强的代码。

这是一个名为`AppOperateOrderList`的函数，用于操作订单列表。首先，它初始化了一些变量，并创建了一个`OperateOrderListResponse`结构体和一个成功的响应对象。然后，它构建了一个查询对象`query`，查询的表是`business_order_info`，并选择了一些字段。接下来，根据传入的参数进行条件过滤，并将过滤后的结果存储在`query`中。然后，通过调用`Count`方法获取查询结果的数量，并检查是否有错误。接着，通过调用`Order`、`Offset`和`Limit`方法分页查询数据，并将数据存储在`resp.Data`中。最后，返回成功的响应对象。

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