Python闭包和装饰器

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2019-04-24 20:25:01

一、python函数作用域LEGB

python解释器查找变量的原则（顺序）：

L→E→G→B

L:Local函数内部作用域

E:enclosing函数内部与内嵌函数之间

G:gobal全局作用域

B:build-in内置作用域

example:

value1 = 5
def my_func():value2 = 6print(id(value2))def in_func():a = max(value1, value2)print(a)return in_func

上面示例代码中max函数为python的内建函数，在in_func函数中，max这个变量python解释器首先会在in_func这个函数中查找，即local函数内部作用域中查找，然后按顺序再到E-G-B查找，最后在build-in内置作用域查找到。

二、闭包

1、概念：内部函数中对enclosing作用域的变量进行引用

上述例子中my_func函数中的内部函数in_func引用了enclosing作用域中的value2变量，这就叫做闭包。

由于函数执行完后变量会被回收，当执行完my_func这个函数后，value2变量会被回收。那么如果我们再次调用in_func这个函数时，需用引用到value2这个变量，是否会报错？

看以下代码：

example：

value1 = 5
def my_func():value2 = 6print(id(value2)) #打印value2的ID值def in_func():a = max(value1, value2)print(a)return in_func
f = my_func() #my_func返回的是in_func，此时f指向in_func函数
f() #f()相当于in_func()，调用了infunc函数
print(f.__closure__)

ouput：

501351024
6
(<cell at 0x0000000000AF8D98: int object at 0x000000001DE20270>,)

如果内部函数引用了enclosing作用域的变量，会将变量添加到函数__closure__的属性中去。当再次查找这个变量时，会直接去函数__closure__的属性中查找。我们可以看到代码的输出结果第一行即为value2的内存地址(501351024转换为16进制：1DE20270)和__closure__属性中的int对象的地址是一样的( int object at 0x000000001DE20270)。

2、那么闭包到底有什么用呢？

我们来看下以下两段代码:

(1)、

def func_100(value):passline = 60if value >= passline:print('pass')else:print('failed')
def func_150(value):passline = 90if value >= passline:print('pass')else:print('failed')
func100(59)
func150(89)

(2)、

def set_passline(passline):def in_func(value):if value >= passline:print('pass')else:print('failed')return in_func
f_100 = set_passline(60) #passline=60被存储在f_100的__closure__属性中
f_150 = set_passline(90) #passline=90被存储在f_150的__closure__属性中
f_100(59)
f_150(89)

两段代码都能正确判断满分是100或150时，分数是否及格。但是第二段代码，由于运用闭包，代码复用性更高。

3、闭包更高级的应用

将闭包的概念中的变量变成函数，同样适用。即：内部函数中对enclosing作用域的函数进行引

example：

def my_sum(*args):return(sum(args))
def my_average(*args):return sum(args)/len(args)
def dec(func):def in_dec(*args):if len(args) == 0: #对参数进行判断，如果没有参数直接返回0return 0for i in args:if not isinstance(i, int): #对参数进行判断，如果有一个参数不是int类型，直接返回0return 0return func(*args) #此处对enclosing作用域的func函数进行引用return in_dec
evo_my_sum = dec(my_sum)
evo_my_average = dec(my_average)

PS:此处求和函数(my_sum)和求平均值函数(my_average)只对参数是否int类型进行判断。

我们来分析下代码：evo_my_sum = dec(my_sum)

由于函数dec返回的是in_dec函数

所以evo_my_sum指向的是in_dec函数

=》evo_my_sum = in_dec

=》evo_my_sum(1, 2, 3) = in_dec(1, 2, 3)

那么in_dec(1, 2, 3)即evo_my_sum(1, 2, 3)会对求和的参数先进行判断后，再调用my_sum函数。

同样道理：

evo_my_average会对求平均的参数先进行判断后，再调用my_average函数。

这样就可以对参数统一进行判断后再各自调用不同的函数。

三、装饰器

装饰器是用来装饰函数的，它返回一个函数对象。语法：@Decorator

现在我们已经定义了一个my_sum函数

def my_sum(*args):return(sum(args))

假设我们要增加my_sum函数的功能，比如，在函数调用前对参数进行一个判断，但又不希望修改my_sum函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

我们要定义一个能判断参数的decorator，如下：

def dec(func):def in_dec(*args):if len(args) == 0:return 0for i in args:if not isinstance(i, int):return 0return func(*args)return in_dec

按照python装饰器的语法：

@dec
def my_sum(*args):return(sum(args))

这样，调用my_sum函数，不仅会运行my_sum函数本身，还会在运行my_sum函数前，对参数进行判断。

把@dec放到my_sum函数的定义处，相当于执行了语句：my_sum = dec(my_sum)看到这里是否觉得有点熟悉？其实这个语句和上述闭包的高级应用是一样的，只不过那部分把my_sum改成了evo_my_sum。

装饰器到这里还差最后一步：my_sum函数经过装饰后，由于dec(my_sum)返回的是in_dec函数，此时my_sum.__name__属性将从‘my_sum’变成‘in_dec’，为了保证此属性不变，需在in_dec函数定义前加上语句@functools.wraps(func)，保证my_sum.__name__属性不变。否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。一个完整的decorator的写法如下：

import functools
def dec(func):@functools.wraps(func)def in_dec(*args):if len(args) == 0:return 0for i in args:if not isinstance(i, int):return 0return func(*args)return in_dec

decorator可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，但使用起来非常灵活和方便。

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