一、什么是闭包

先看一个例子：

#定义一个函数def test(number):    #在函数内部在定义一个函数，并且这个函数用到外围函数的变量    #那么将这个函数及用到的一些变量称之为闭包    def test_in(number_in):        print("在test_in函数内部，number_in的值为：%d"%number_in)        return number+number_in        #其实这里返回的是闭包，也就是内部的函数引用    return test_in#给test函数赋值，这个20就是参数numberret = test(20)#注意这里的100就是参数number_inprint(ret(100))

运行结果为：

在test_in函数内部，number_in的值为：100120

说明：

• 在函数内部在定义一个函数，并且这个函数用到外围函数的变量，那么将这个函数及用到的一些变量称之为闭包
• 在其他语言里面不允许函数内部在定义函数，但是python中的闭包可以

 

二、什么是装饰器

装饰器是程序开发中经常会⽤到的⼀个功能，所以这也是Python⾯试中必问的问题。

定义：

1. 装饰器本身就是一个函数
2. 为其他函数提供附加功能
3. 不改变被修饰函数的源代码
4. 不改变原调用方式
5. 装饰器=高阶函数+嵌套函数

知识点：

• 函数本身就是一个变量（意味着可以被复制给一个变量：test=test(1) )
• 高阶函数：把函数名当成一个实参传递给另一个函数func(test1) （不改变源代码的前提下添加代码）
• 返回值中包含函数名return deco (不改变函数的调用方式）
• 嵌套函数：函数中加入新的函数

典型结构：

def func(args):    def func_in(args_in):         pass     return func_in

 

三、装饰器案例

1、先看一个例子

某公司有多个研发部⻔，1个基础平台部⻔，基础平台负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调⽤、监控API等功能。研发部⻔使⽤基础功能时，只需调⽤基础平台提供的功能即可。如下：

--------------基础平台提供的功能--------------def func1():    passdef func2():    passdef func3():    pass--------------研发部门A使用基础平台--------------func1()func2()func3()--------------研发部门B使用基础平台--------------func1()func2()func3()

随着项目进度的深入，产品经理提出，要在基础平台的提供的所有功能中，添加验证功能，不能谁都可以使用基础平台的全部功能，即执行功能前，先进行验证。

项目经理将此功能交给了小A去实现。

小A就去和每个研发部沟通，让每个研发部自己把验证的代码加上，结果第二天就被辞职了。

项目经理又将此功能交给了小B去实现。

小B吸取小A的经验，开始自己改代码：

--------------基础平台提供的功能--------------def func1():    #验证1    #验证2    passdef func2():    #验证1    #验证2    passdef func3():    #验证1    #验证2    pass--------------研发部门A使用基础平台--------------func1()func2()func3()--------------研发部门B使用基础平台--------------func1()func2()func3()

没过多久小B也被开除了。。。

项目经理又把工作交给了小C，小C对基础平台代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改

--------------基础平台提供的功能--------------def check_login():    #验证1    #验证2    passdef func1():    check_login()    passdef func2():    check_login()    passdef func3():    check_login()    pass--------------研发部门A使用基础平台--------------func1()func2()func3()--------------研发部门B使用基础平台--------------func1()func2()func3()

项目经理看后表示还不错，但是感觉还是差了一点点，于是决定不再低调，再也不让小弟做了，于是自己做了一个方案：

--------------基础平台提供的功能--------------def check_login(func):    def inner():        #验证1        #验证2        func()    return inner@check_logindef func1():    pass@check_logindef func2():    pass@check_logindef func3():    pass--------------研发部门A使用基础平台--------------func1()func2()func3()--------------研发部门B使用基础平台--------------func1()func2()func3()

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进⾏修改，就可以实现在其他⼈调⽤函数 func1(), func2(), func3()之前都进⾏【验证】操作，并且其他研发部⻔⽆需做任何操作。

单独以func1()为例讲解：

def check_login(func):    def inner():        #验证1        #验证2        func()    return inner@check_logindef func1():    pass

python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：

1 def check_login(func): ==>将check_login函数加载到内存2 @check_login

没错， 从表⾯上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调⽤之前其内部代码不会被执⾏。从表⾯上看解释器着实会执⾏这两句，但是 @check_login这⼀句代码⾥却有⼤⽂章， @函数名 是python的⼀种语法糖

上例@check_login内部会执⾏⼀下操作：

执行check_login函数，并将@check_login下面的函数作为check_login函数的参数，

即@check_login等价于check_login(func1),所以内部就会去执行：

def check_login(func):    def inner():        #验证1        #验证2        func() #func是参数。此时的func就是函数func1()    #返回inner，inner的内部就是执行func1()函数，但是执行func1()函数前，进行了验证1，验证2    return inner

check_login() 的返回值

将执行完的chenk_login函数返回值赋值 给@check_login下面的函数的函数名func1 即将check_login()的返回值再重新赋值给func1，即：

新func1 = def inner():            #验证1            #验证2            func() #func是参数。此时的func就是函数func1()            #返回inner，inner的内部就是执行func1()函数，但是执行func1()函数前，进行了验证1，验证2            return inner

所以，以后研发部门想要执行func1函数时，就会执行新func1函数，在新func1函数内部先执行验证，再执行原来的func1函数，然后将原来func1函数的返回值返回给了业务调用者。

 

四、装饰器应用

#定义一个装饰器：实现加粗效果def makeBold(fn):    def wrapped():        return ""+fn()+""    return wrapped#定义一个装饰器：实现斜体效果def makeItalic(fn):    def wrapped():        return ""+fn()+""    return wrapped#使用装饰器装饰函数@makeBolddef test():    return "Hello World"#使用装饰器装饰函数@makeItalicdef test1():    return "Hello World"    @makeBold@makeItalicdef test2():    return "Hello World"print(test())print(test1())print(test2())

运行结果为：

Hello WorldHello WorldHello World

 

五. 装饰器示例

例1:⽆参数的函数

def test_out(func):    def test_in():        print("name-%s"%func.__name__)        func()    return test_in@test_outdef test():    passtest()

运行结果为：name-test

例2:被装饰的函数有参数

def test_out(func):    def test_in(a,b):        print(a,b)        func(a,b)    return test_in@test_outdef test(a,b):    print("a+b=",a+b)test(1,2)

运行结果为：

1 2a+b= 3

例3:被装饰的函数有不定⻓参数

def test_out(func):    def test_in(*args,**kwargs):        func(*args,**kwargs)    return test_in@test_outdef test(*args,**kwargs):    print(args,kwargs)test(1)test(1,2)test(1,2,3,k="v")

运行结果为：

(1,) {}(1, 2) {}(1, 2, 3) {
    'k': 'v'}

说明：如果被修饰的函数有参数，则装饰器内部的函数也要有同样个数的参数才可以匹配成功。

例4:装饰器中的return

def test_out(func):    def test_in():        func()    return test_in@test_outdef test():    return "hello"result = test()print(result)

运行结果为：None

如果修改装饰器为 return func() ，则运⾏结果：

def test_out(func):    def test_in():        return func()    return test_in@test_outdef test():    return "hello"result = test()print(result)

运行结果为：hello

⼀般情况下为了让装饰器更通⽤，可以有return

例5:装饰器带参数,在原有装饰器的基础上，设置外部变量

 

 

六、类装饰器

装饰器函数其实是⼀个接⼝约束，它必须接受⼀个callable对象作为参数，然后返回⼀个callable对象。在Python中⼀般callable对象都是函数，但也有例外。只要某个对象重写了 __call__() ⽅法，那么这个对象就是callable

class Test():    def __call__(self):        print("call me")t = Test()t()

执行结果：call me

类装饰器demo

class Test():    def __init__(self,func):        print("----初始化----")        print("func name is %s"%func.__name__)        self.__func = func    def __call__(self):        print("----类装饰器的功能----")        self.__func()        print("----类装饰器执行完毕----")@Testdef test():    print("----test----")test()

运行结果为：

----初始化----func name is test----类装饰器的功能--------test--------类装饰器执行完毕----

说明：

• 当用Test来装作装饰器对test函数进行装饰的时候，首先会创建Test的实例对象
• 并且会把test这个函数名当做参数传递到__init__方法中，即在__init__方法中的func变量执行了test函数体
• test函数相当于指向了用Test创建出来的实例对象
• 挡在使用test()进行调用时，就相当于让这个对象()，因此会调用这个对象的__call__方法
• 为了能够在__call__方法中调用原来的test指向的函数体，所以在__init__方法中就需要一个实例属性保存这个引用，所以才有了self.__func = func这句代码，从而在调用__call__方法中就能调用test