閉包

1. 函數引用

def test1():
 print("--- in test1 func----")
# 調用函數
test1()
# 引用函數
ret = test1
print(id(ret))
print(id(test1))
#通過引用調用函數
ret()

運行結果:

--- in test1 func----
140212571149040
140212571149040
--- in test1 func----

2. 什么是閉包

# 定義一個函數
def test(number):
 # 在函數內部再定義一個函數，并且這個函數用到了外邊函數的變量，那么將這個函數以及用到的一些變量稱之為閉包
 def test_in(number_in):
 print("in test_in 函數, number_in is %d" % number_in)
 return number+number_in
 # 其實這里返回的就是閉包的結果
 return test_in
# 給test函數賦值，這個20就是給參數number
ret = test(20)
# 注意這里的100其實給參數number_in
print(ret(100))
#注 意這里的200其實給參數number_in
print(ret(200))

運行結果：

in test_in 函數, number_in is 100
120
in test_in 函數, number_in is 200
220

3. 看一個閉包的實際例子：

def line_conf(a, b):
 def line(x):
 return a*x + b
 return line
line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5))
print(line2(5))

這個例子中，函數line與變量a,b構成閉包。在創建閉包的時候，我們通過line_conf的參數a,b說明了這兩個變量的取值，這樣，我們就確定了函數的最終形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我們只需要變換參數a,b，就可以獲得不同的直線表達函數。由此，我們可以看到，閉包也具有提高代碼可復用性的作用。

如果沒有閉包，我們需要每次創建直線函數的時候同時說明a,b,x。這樣，我們就需要更多的參數傳遞，也減少了代碼的可移植性。

注意點:

由于閉包引用了外部函數的局部變量，則外部函數的局部變量沒有及時釋放，消耗內存

4. 修改外部函數中的變量

Python3的方法

def counter(start=0):
 def incr():
 nonlocal start
 start += 1
 return start
 return incr
c1 = counter(5)
print(c1())
print(c1())
c2 = counter(50)
print(c2())
print(c2())
print(c1())
print(c1())
print(c2())
print(c2())

python2的方法

def counter(start=0):
 count=[start]
 def incr():
 count[0] += 1
 return count[0]
 return incr
c1 = closeure.counter(5)
print(c1()) # 6
print(c1()) # 7
c2 = closeure.counter(100)
print(c2()) # 101
print(c2()) # 102

裝飾器

裝飾器是程序開發中經常會用到的一個功能，用好了裝飾器，開發效率如虎添翼，所以這也是Python面試中必問的問題，但對于好多初次接觸這個知識的人來講，這個功能有點繞，自學時直接繞過去了，然后面試問到了就掛了，因為裝飾器是程序開發的基礎知識，這個都不會，別跟人家說你會Python, 看了下面的文章，保證你學會裝飾器。

1、先明白這段代碼

#### 第一波 ####
def foo():
 print('foo')
foo # 表示是函數
foo() # 表示執行foo函數
#### 第二波 ####
def foo():
 print('foo')
foo = lambda x: x + 1
foo() # 執行lambda表達式，而不再是原來的foo函數，因為foo這個名字被重新指向了另外一個匿名函數

函數名僅僅是個變量，只不過指向了定義的函數而已，所以才能通過 函數名()調用，如果 函數名=xxx被修改了，那么當在執行 函數名()時，調用的就不知之前的那個函數了

2、需求來了

初創公司有N個業務部門，基礎平臺部門負責提供底層的功能，如：數據庫操作、redis調用、監控API等功能。業務部門使用基礎功能時，只需調用基礎平臺提供的功能即可。如下：

############### 基礎平臺提供的功能如下 ###############
def f1():
 print('f1')
def f2():
 print('f2')
def f3():
 print('f3')
def f4():
 print('f4')
############### 業務部門A 調用基礎平臺提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
############### 業務部門B 調用基礎平臺提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()

目前公司有條不紊的進行著，但是，以前基礎平臺的開發人員在寫代碼時候沒有關注驗證相關的問題，即：基礎平臺的提供的功能可以被任何人使用。現在需要對基礎平臺的所有功能進行重構，為平臺提供的所有功能添加驗證機制，即：執行功能前，先進行驗證。

老大把工作交給 Low B，他是這么做的：

跟每個業務部門交涉，每個業務部門自己寫代碼，調用基礎平臺的功能之前先驗證。誒，這樣一來基礎平臺就不需要做任何修改了。太棒了，有充足的時間泡妹子…

當天Low B 被開除了…

老大把工作交給 Low BB，他是這么做的：

############### 基礎平臺提供的功能如下 ############### 
def f1():
 # 驗證1
 # 驗證2
 # 驗證3
 print('f1')
def f2():
 # 驗證1
 # 驗證2
 # 驗證3
 print('f2')
def f3():
 # 驗證1
 # 驗證2
 # 驗證3
 print('f3')
def f4():
 # 驗證1
 # 驗證2
 # 驗證3
 print('f4')
############### 業務部門不變 ############### 
### 業務部門A 調用基礎平臺提供的功能### 
f1()
f2()
f3()
f4()
### 業務部門B 調用基礎平臺提供的功能 ### 
f1()
f2()
f3()
f4()

過了一周 Low BB 被開除了…

老大把工作交給 Low BBB，他是這么做的：

只對基礎平臺的代碼進行重構，其他業務部門無需做任何修改

############### 基礎平臺提供的功能如下 ############### 
def check_login():
 # 驗證1
 # 驗證2
 # 驗證3
 pass
def f1():
 check_login()
 print('f1')
def f2():
 check_login()
 print('f2')
def f3():
 check_login()
 print('f3')
def f4():
 check_login()
 print('f4')

老大看了下Low BBB 的實現，嘴角漏出了一絲的欣慰的笑，語重心長的跟Low BBB聊了個天：

老大說：

寫代碼要遵循開放封閉原則，雖然在這個原則是用的面向對象開發，但是也適用于函數式編程，簡單來說，它規定已經實現的功能代碼不允許被修改，但可以被擴展，即：

封閉：已實現的功能代碼塊

開放：對擴展開發

如果將開放封閉原則應用在上述需求中，那么就不允許在函數 f1 、f2、f3、f4的內部進行修改代碼，老板就給了Low BBB一個實現方案：

def w1(func):
 def inner():
 # 驗證1
 # 驗證2
 # 驗證3
 func()
 return inner
@w1
def f1():
 print('f1')
@w1
def f2():
 print('f2')
@w1
def f3():
 print('f3')
@w1
def f4():
 print('f4')

對于上述代碼，也是僅僅對基礎平臺的代碼進行修改，就可以實現在其他人調用函數 f1 f2 f3 f4 之前都進行【驗證】操作，并且其他業務部門無需做任何操作。

Low BBB心驚膽戰的問了下，這段代碼的內部執行原理是什么呢？

老大正要生氣，突然Low BBB的手機掉到地上，恰巧屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一緊一抖，喜笑顏開，決定和Low BBB交個好朋友。

詳細的開始講解了：

單獨以f1為例：

def w1(func):
 def inner():
 # 驗證1
 # 驗證2
 # 驗證3
 func()
 return inner
@w1
def f1():
 print('f1')

python解釋器就會從上到下解釋代碼，步驟如下：

def w1(func): ==>將w1函數加載到內存

@w1

沒錯， 從表面上看解釋器僅僅會解釋這兩句代碼，因為函數在 沒有被調用之前其內部代碼不會被執行。

從表面上看解釋器著實會執行這兩句，但是 @w1 這一句代碼里卻有大文章， @函數名 是python的一種語法糖。

上例@w1內部會執行一下操作：

執行w1函數

執行w1函數 ，并將 @w1 下面的函數作為w1函數的參數，即：@w1 等價于 w1(f1) 所以，內部就會去執行：

def inner(): 
 #驗證 1
 #驗證 2
 #驗證 3
 f1() # func是參數，此時 func 等于 f1 
return inner# 返回的 inner，inner代表的是函數，非執行函數 ,其實就是將原來的 f1 函數塞進另外一個函數中

w1的返回值

將執行完的w1函數返回值 賦值 給@w1下面的函數的函數名f1 即將w1的返回值再重新賦值給 f1，即：

新f1 = def inner(): 
 #驗證 1
 #驗證 2
 #驗證 3
 原來f1()
 return inner

所以，以后業務部門想要執行 f1 函數時，就會執行 新f1 函數，在新f1 函數內部先執行驗證，再執行原來的f1函數，然后將原來f1 函數的返回值返回給了業務調用者。

如此一來， 即執行了驗證的功能，又執行了原來f1函數的內容，并將原f1函數返回值 返回給業務調用著

Low BBB 你明白了嗎？要是沒明白的話，我晚上去你家幫你解決吧！！！

3. 再議裝飾器

# 定義函數：完成包裹數據
def makeBold(fn):
 def wrApped():
 return "<b>" + fn() + "</b>"
 return wrapped
# 定義函數：完成包裹數據
def makeItalic(fn):
 def wrapped():
 return "<i>" + fn() + "</i>"
 return wrapped
@makeBold
def test1():
 return "hello world-1"
@makeItalic
def test2():
 return "hello world-2"
@makeBold
@makeItalic
def test3():
 return "hello world-3"
print(test1())
print(test2())
print(test3())

運行結果:

<b>hello world-1</b>
<i>hello world-2</i>
<b><i>hello world-3</i></b>

4. 裝飾器(decorator)功能

引入日志

函數執行時間統計

執行函數前預備處理

執行函數后清理功能

權限校驗等場景

緩存

5. 裝飾器示例

例1:無參數的函數

from time import ctime, sleep
def timefun(func):
 def wrapped_func():
 print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime()))
 func()
 return wrapped_func
@timefun
def foo():
 print("I am foo")
foo()
sleep(2)
foo()

上面代碼理解裝飾器執行行為可理解成

foo = timefun(foo)
# foo先作為參數賦值給func后,foo接收指向timefun返回的wrapped_func
foo()
# 調用foo(),即等價調用wrapped_func()
# 內部函數wrapped_func被引用，所以外部函數的func變量(自由變量)并沒有釋放
# func里保存的是原foo函數對象

例2:被裝飾的函數有參數

from time import ctime, sleep
def timefun(func):
 def wrapped_func(a, b):
 print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime()))
 print(a, b)
 func(a, b)
 return wrapped_func
@timefun
def foo(a, b):
 print(a+b)
foo(3,5)
sleep(2)
foo(2,4)

例3:被裝飾的函數有不定長參數

from time import ctime, sleep
def timefun(func):
 def wrapped_func(*args, **kwargs):
 print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
 func(*args, **kwargs)
 return wrapped_func
@timefun
def foo(a, b, c):
 print(a+b+c)
foo(3,5,7)
sleep(2)
foo(2,4,9)

例4:裝飾器中的return

from time import ctime, sleep
def timefun(func):
 def wrapped_func():
 print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime()))
 func()
 return wrapped_func
@timefun
def foo():
 print("I am foo")
@timefun
def getInfo():
 return '----hahah---'
foo()
sleep(2)
foo()
print(getInfo())

執行結果:

foo called at Fri Nov 4 21:55:35 2016
I am foo
foo called at Fri Nov 4 21:55:37 2016
I am foo
getInfo called at Fri Nov 4 21:55:37 2016
None

如果修改裝飾器為return func()，則運行結果：

foo called at Fri Nov 4 21:55:57 2016
I am foo
foo called at Fri Nov 4 21:55:59 2016
I am foo
getInfo called at Fri Nov 4 21:55:59 2016
----hahah---

總結：

一般情況下為了讓裝飾器更通用，可以有return

例5:裝飾器帶參數,在原有裝飾器的基礎上，設置外部變量

#decorator2.py
from time import ctime, sleep
def timefun_arg(pre="hello"):
 def timefun(func):
 def wrapped_func():
 print("%s called at %s %s" % (func.__name__, ctime(), pre))
 return func()
 return wrapped_func
 return timefun
# 下面的裝飾過程
# 1. 調用timefun_arg("itcast")
# 2. 將步驟1得到的返回值，即time_fun返回， 然后time_fun(foo)
# 3. 將time_fun(foo)的結果返回，即wrapped_func
# 4. 讓foo = wrapped_fun，即foo現在指向wrapped_func
@timefun_arg("itcast")
def foo():
 print("I am foo")
@timefun_arg("python")
def too():
 print("I am too")
foo()
sleep(2)
foo()
too()
sleep(2)
too()

可以理解為

foo()==timefun_arg("itcast")(foo)()

例6：類裝飾器（擴展，非重點）

裝飾器函數其實是這樣一個接口約束，它必須接受一個callable對象作為參數，然后返回一個callable對象。在Python中一般callable對象都是函數，但也有例外。只要某個對象重寫了 call() 方法，那么這個對象就是callable的。

class Test():
 def __call__(self):
 print('call me!')
t = Test()
t() # call me

類裝飾器demo

class Test(object):
 def __init__(self, func):
 print("---初始化---")
 print("func name is %s"%func.__name__)
 self.__func = func
 def __call__(self):
 print("---裝飾器中的功能---")
 self.__func()
#說明：
#1. 當用Test來裝作裝飾器對test函數進行裝飾的時候，首先會創建Test的實例對象
# 并且會把test這個函數名當做參數傳遞到__init__方法中
# 即在__init__方法中的屬性__func指向了test指向的函數
#
#2. test指向了用Test創建出來的實例對象
#
#3. 當在使用test()進行調用時，就相當于讓這個對象()，因此會調用這個對象的__call__方法
#
#4. 為了能夠在__call__方法中調用原來test指向的函數體，所以在__init__方法中就需要一個實例屬性來保存這個函數體的引用
# 所以才有了self.__func = func這句代碼，從而在調用__call__方法中能夠調用到test之前的函數體
@Test
def test():
 print("----test---")
test()
showpy()#如果把這句話注釋，重新運行程序，依然會看到"--初始化--"

運行結果如下：

---初始化---
func name is test
---裝飾器中的功能---
----test---