Python 基础第十一天(闭包和装饰器初识)

今日内容:

函数名的应用

闭包

装饰器的初识

装饰器的传参

1.函数名的应用

函数名是函数的名字.

本质：变量，特殊的变量。是函数的内存地址

函数名() 可以执行此函数

(1)单独打印函数名,可以得到函数的内存地址:

print(func1)  # <function func1 at 0x0000000000872378>

(2)函数名可以赋值

例:

def func2():
print(666)
#
f = func2
print(f())

(3)函数名可以作为容器类数据的元素。

例:

def f1():
print('f1')

def f2():
print('f2')

def f3():
print('f3')

l = [f1,f2,f3]
d = {'f1':f1,'f2':f2,'f3':f3}
#调用
l[0]()
d['f2']()

(4)函数可以作为参数

def f1():
print(666)
def f2(x): # x = f1
x() # f1()
f2(f1)

(5)函数名可以作为函数的返回值

def wraaper():
　　def inner():
　　　　print(666)
　　return inner

ret = wraaper() # inner
ret() # inner()

#此代码的流程分析

代码由 上而下,def 设置了一个wraaper的变量名,由于没有引用变量,一直向下,到达,ret = wraaper(),看到变量赋值,优先计算等号右边的,即wraaper(),引用wraaper()函数,然后进入下一层, def inner(),记录变量名称,不走变量体,return返回inner,函数结束.return将inner返回给函数调用者,wraaper(),即ret = inner

然后运行代码inner(),然后找到局部空间内的inner函数,继续执行inner下面的内容.直到代码结束.

2.闭包

就是内层函数对外层函数（非全局）变量的引用。

python遇到闭包，有一个机制，会开辟一个空间，将闭包中的所有的变量等存储起来，不随着函数的结束而关闭。
闭包的完美体现：装饰器。

如何判断:内层函数名.__closure__  cell 就是=闭包

 例题

def wraaper1():
　　name = '老男孩'
　　def inner():
　　　　print(name)
　　inner()
　　print(inner.__closure__) 

wraaper1()

# cell返回,则是闭包

name = '老男孩'
def wraaper2():
　　name1 = 'alex'
　　inner()

　　　print(name)

　　　print(name1)
print(inner.__closure__) # None
wraaper2()
变量name为全局变量,不属于外层函数的,所以不是闭包

装饰器初识:

什么是装饰器:

装饰器是在不改变现有函数的调用方式的情况下,对函数功能改变或者添加新的功能的新函数叫做装饰器.

也可以描述为在不改变原函数的执行的情况下，为原函数增加额外的功能

装饰器的固定格式:(被装饰函数带参数的装饰器)

def wrapper(funcl):

　　def inner(*args,**kwargs):

　　　　'''被装饰函数运行之前''

　　　　retsalt = funcl(*args,**kwargs)

　　　　'''被装饰函数运行之后'''

　　　　return retsalt

　　return inner

@wrapper   #funcl = wrapper(funcl)  可以理解为这个等式这种形式  @wrapper 叫做语法糖

def  funcl(a,b)

　　pass

funcl()

例题:(不带参数版本)

def timmer(f): # f = func1
　　def inner():
　　　　start_time = time.time()
　　　　f() # func1()
　　　　time.sleep(0.3)
　　　　end_time = time.time()
　　　　print('此函数的执行效率%s' % (end_time - start_time))
　　return inner
# 语法糖@

@timmer # func1 = timmer(func1)
def func1():
　　print('你有病呀，领导，测试我的执行效率干甚。')

func1() # inner()

 例题(被装饰函数带参数的版本)

def timmer(f): # f = func1 函数名
　　def inner(*args,**kwargs):
　　　　start_time = time.time()
　　　　f(*args,**kwargs)
　　　　time.sleep(0.3)
　　　　end_time = time.time()
　　　　print('此函数的执行效率%s' % (end_time - start_time))
　　return inner

@timmer # func1 = timmer(func1) # inner
def func1(a,b):
　　print(a,b)
　　print('你有病呀，领导，测试我的执行效率干甚。')

func1(a,b)

如果能把这个过程理解了就明白了,装饰器的基本流程.