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一.闭包
1. 函数引用
def test1():
print("--- in test1 func----")
# 调用函数
test1()
# 引用函数
ret = test1
print(id(ret))
print(id(test1))
#通过引用调用函数
ret()
运行结果:
--- in test1 func----
140212571149040
140212571149040
--- in test1 func----
2. 什么是闭包
# 定义一个函数
def test(number):
# 在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包
def test_in(number_in):
print("in test_in 函数, number_in is %d" % number_in)
return number+number_in
# 其实这里返回的就是闭包的结果
return test_in
# 给test函数赋值，这个20就是给参数number
ret = test(20)
# 注意这里的100其实给参数number_in
print(ret(100))
#注 意这里的200其实给参数number_in
print(ret(200))
运行结果：
in test_in 函数, number_in is 100
120
in test_in 函数, number_in is 200
220
3. 看一个闭包的实际例子：
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))
这个例子中，函数line与变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用。
如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。
注意点:
由于闭包引用了外部函数的局部变量，则外部函数的局部变量没有及时释放，消耗内存
4. 修改外部函数中的变量
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
二.装饰器
装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多初次接触这个知识的人来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，这个都不会，别跟人家说你会Python, 看了下面的文章，保证你学会装饰器。
1、先明白这段代码
#### 第一波 ####
def foo():
print('foo')
foo # 表示是函数
foo() # 表示执行foo函数
#### 第二波 ####
def foo():
print('foo')
foo = lambda x: x + 1
foo() # 执行lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为foo这个名字被重新指向了另外一个匿名函数
函数名仅仅是个变量，只不过指向了定义的函数而已，所以才能通过 函数名()调用，如果 函数名=xxx被修改了，那么当在执行 函数名()时，调用的就不知之前的那个函数了
2、需求来了
初创公司有N个业务部门，基础平台部门负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，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如下 ###############
def f1():
print('f1')
def f2():
print('f2')
def f3():
print('f3')
def f4():
print('f4')
############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############
f1()
f2()
f3()
f4()
目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。
老大把工作交给 Low B，他是这么做的：
跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。太棒了，有充足的时间泡妹子...
当天Low B 被开除了…
老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f1')
def f2():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f2')
def f3():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f3')
def f4():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print('f4')
############### 业务部门不变 ###############
### 业务部门A 调用基础平台提供的功能###
f1()
f2()
f3()
f4()
### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###
f1()
f2()
f3()
f4()
过了一周 Low BB 被开除了…
老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：
只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def check_login():
# 验证1
# 验证2
# 验证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 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：
老大说：
写代码要遵循开放封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：
- 封闭：已实现的功能代码块
- 开放：对扩展开发
如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
func()
return inner
@w1
def f1():
print('f1')
@w1
def f2():
print('f2')
@w1
def f3():
print('f3')
@w1
def f4():
print('f4')
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 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？
老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰巧屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，决定和Low BBB交个好朋友。
详细的开始讲解了：
单独以f1为例：
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
func()
return inner
@w1
def f1():
print('f1')
python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：
- def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
- @w1
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 @w1 这一句代码里却有大文章， @函数名 是python的一种语法糖。
上例@w1内部会执行一下操作：
执行w1函数
执行w1函数 ，并将 @w1 下面的函数作为w1函数的参数，即：@w1 等价于 w1(f1) 所以，内部就会去执行： def inner(): #验证 1 #验证 2 #验证 3 f1() # func是参数，此时 func 等于 f1 return inner# 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数 ,其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中
w1的返回值
将执行完的w1函数返回值 赋值 给@w1下面的函数的函数名f1 即将w1的返回值再重新赋值给 f1，即：
新f1 = def inner(): #验证 1 #验证 2 #验证 3 原来f1() return inner所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行 新f1 函数，在新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将原来f1 函数的返回值返回给了业务调用者。
如此一来， 即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！
3. 再议装饰器
# 定义函数：完成包裹数据
def makeBold(fn):
def wrapped():
return "<b>" + fn() + "</b>"
return wrapped
# 定义函数：完成包裹数据
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())
运行结果:
<b>hello world-1</b>
<i>hello world-2</i>
<b><i>hello world-3</i></b>
4. 装饰器(decorator)功能
- 引入日志
- 函数执行时间统计
- 执行函数前预备处理
- 执行函数后清理功能
- 权限校验等场景
- 缓存
5. 装饰器示例
例1:无参数的函数
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()
上面代码理解装饰器执行行为可理解成
foo = timefun(foo)
# foo先作为参数赋值给func后,foo接收指向timefun返回的wrapped_func
foo()
# 调用foo(),即等价调用wrapped_func()
# 内部函数wrapped_func被引用，所以外部函数的func变量(自由变量)并没有释放
# func里保存的是原foo函数对象
例2:被装饰的函数有参数
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:被装饰的函数有不定长参数
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:装饰器中的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())
执行结果:
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
如果修改装饰器为return func()，则运行结果：
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---
总结：
- 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
#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
# 下面的装饰过程
# 1. 调用timefun_arg("itcast")
# 2. 将步骤1得到的返回值，即time_fun返回， 然后time_fun(foo)
# 3. 将time_fun(foo)的结果返回，即wrapped_func
# 4. 让foo = wrapped_fun，即foo现在指向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()
可以理解为
foo()==timefun_arg("itcast")(foo)()
例6：类装饰器（扩展，非重点）
装饰器函数其实是这样一个接口约束，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的。
class Test():
def __call__(self):
print('call me!')
t = Test()
t() # call me
类装饰器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("---装饰器中的功能---")
self.__func()
#说明：
#1. 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__方法中的属性__func指向了test指向的函数
#
#2. test指向了用Test创建出来的实例对象
#
#3. 当在使用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
#
#4. 为了能够在__call__方法中调用原来test指向的函数体，所以在__init__方法中就需要一个实例属性来保存这个函数体的引用
# 所以才有了self.__func = func这句代码，从而在调用__call__方法中能够调用到test之前的函数体
@Test
def test():
print("----test---")
test()
showpy()#如果把这句话注释，重新运行程序，依然会看到"--初始化--"
运行结果如下：
---初始化---
func name is test
---装饰器中的功能---
----test---