• 21.python中的闭包和装饰器


      python中的闭包从表现形式上定义(解释)为:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure)。

      以下说明主要针对 python2.7,其他版本可能存在差异。

      也许直接看定义并不太能明白,下面我们先来看一下什么叫做内部函数:

    def wai_hanshu(canshu_1):
    
        def nei_hanshu(canshu_2):  # 我在函数内部有定义了一个函数
            return canshu_1*canshu_2
    
        return nei_hanshu   # 我将内部函数返回出去
    
    a = wai_hanshu(123)     # 此时 canshu_1 = 123
    print a
    print a(321)    # canshu_2 = 321

      我在函数里面有嵌套了一个函数,当我向外层函数传递一变量的之后,并赋值给 a ,我们发现 a 变成了一个函数对象,而我再次为这个函数对象传参的时候,又获得了内部函数的返回值。我们知道,按照作用域的原则来说,我们在全局作用域是不能访问局部作用域的。但是,这里通过讨巧的方法访问到了内部函数。。

      下面我们继续看一个例子:

    def wai_hanshu():
        a = []
        def nei_hanshu(canshu):
            a.append(canshu)
            return a
    
        return nei_hanshu
    
    a = wai_hanshu()
    print a(123)
    print a(321)

      可以看出函数位于外部函数中的列表 a 竟然改变了。要知道为什么,就要先知道什么是python的命名空间,而命名空间就是作用域表现的原因,这里我简要说明一下。

      引入命名空间的主要原因还是为了避免变量冲突,因为python中的模块众多,模块中又有函数,类等,它们都要使用到变量。但如果每次都要注意不和其他变量名冲突,那就太麻烦了,开发人员应该专注于自己的问题,而不是考虑别人写的程序中用到了什么变量,所以python引入了命名空间。命名空间分为模块层,模块内又分为全局作用域和局部作用域,用一个图来表示的话:

      模块之间命名空间不同,而里面还有全局作用域和局部作用域,局部作用域之前还能嵌套,这样就能保证变量名不冲突了。这里顺便补充一下,可以通过 __name__ 属性获取命名空间的名字:

      主文件的命名空间是叫做 '__main__',而模块的命名空间就是模块名。

      作用域的诞生,是因为当python在寻找一个变量的时候,首先会在当前的命名空间中寻找,如果当前命名空间中没有,就到上一级的命名空间中找,以此类推,如果最后都没找到,则触发变量没找到的异常。

      我们之前一直说:全局作用域无法访问局部作用域,而局部作用域能够访问全局作用域就这这个原因。而当我在局部作用域创建了一个和外面同名的变量时,python在找这个变量的时候首先会在当前作用域中找,找到了,就不继续往上一级找了。

      在早期的python版本时,局部作用域是不能访问其他的局部作用域的,只能访问全局的,而现在的版本都是依次向上一级找,这里就提一下。

      也就是因为这个特性,我们可以在内部函数中访问外部函数中的变量,这也就是所谓的闭包了。

      注意:这里要做好对象之间的区分,例如:

    def wai_hanshu():
        a = []
        def nei_hanshu(canshu):
            a.append(canshu)
            return a
    
        return nei_hanshu
    
    a = wai_hanshu()    # 我创建了一个对象
    b = wai_hanshu()    # 我又创建了一个对象
    print a
    print b
    print a(123)
    print b(321)

      在这里,我们虽然都是操作 wai_hanshu 中的变量,但是 a 和 b 完全是两个对象,它们所在的内存空间也是不同的,所以里面的数据也是独立的。要注意不要搞混。


    装饰器

      其实装饰器就是在闭包的基础上多进行了几步,看代码:

    def zsq(func):  # 装饰函数
        def nei():
            print '我在传入的函数执行之前做一些操作'
            func()  # 执行函数
            print '我在目标函数执行后再做一些事情'
        return nei
    
    def login():    # 被装饰函数
        print '我进行了登录功能'
    
    login = zsq(login)   # 我将被装饰的函数传入装饰函数中,并覆盖了原函数的入口
    
    login()     # 此时执行的就是被装饰后的函数了

      在看这段代码的时候,要知道几件事:

      1.函数的参数传递的其实是引用,而不是值。

      2.函数名也是一个变量,所以可以重新赋值。

      3.赋值操作的时候,先执行等号右边的。

      只有明白了上面这些事之后,再结合一下代码,应该就能明白什么是装饰器了。所谓装饰器就是在闭包的基础上传递了一个函数,然后覆盖原来函数的执行入口,以后调用这个函数的时候,就可以额外实现一些功能了。装饰器的存在主要是为了不修改原函数的代码,也不修改其他调用这个函数的代码,就能实现功能的拓展。

      而python觉得让你每次都进行重命名操作实在太不方便,于是就给出了一个便利的写法:

    def zsq(func):
        def nei():
            print '我在传入的函数执行之前做一些操作'
            func()  # 执行函数
            print '我在目标函数执行后再做一些事情'
        return nei
    
    @zsq    # 自动将其下面的函数作为参数传到装饰函数中去
    def login():
        print '我进行了登录功能'
    
    
    login()

      

      这些小便利也叫做python的语法糖,你可能在很多地方见过这个说法。

    带参数的装饰器:

    def zsq(a):
        print '我是装饰器的参数', a
        def nei(func):
            print '我在传入的函数执行之前做一些操作'
            func()  # 执行函数
            print '我在目标函数执行后再做一些事情'
        return nei
    
    
    @zsq('123')
    def login():
        print '我进行了登录功能'

      相当于: login = zsq(123)(login) ,所以在这里没有调用就执行了。

    装饰器的嵌套:

      这里就不完整写个例子了:

    @deco1(deco_arg) 
    @deco2 
    def func(): 
        pass

      相当于: func = deco1(deco_arg)(deco2(func))  

      也就是从上到下的嵌套了。


      关于闭包和装饰器就先讲到这里,以后有需要再补充。

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