1,闭包(closure)
闭包是Python所支持的一种特性,它让在非global scope定义的函数可以引用其外围空间中的变量,这些外围空间中被引用的变量叫做这个函数的环境变量。环境变量和这个非全局函数一起构成了闭包。
代码如下 | 复制代码 |
def outer(x): x = 5 #这个x没有被引用 |
print f.__closure__ #函数属性__closure__存储了函数的环境变量 def entrance(func):
= 5 #这个x没有被引用f = outer(2)f()print f.__closure__ #函数属性__closure__存储了函数的环境变量 def entrance(func):
x和y都是属于函数outer命名空间的,在inner中被引用,当outer函数退出后,outer的命名空间不存在了,但是inner依然维护了其定义时候对其外部变量x,y的连接。
程序输出:
2
[1, 2, 3]
(, )
装饰器是一个可调用对象(a callable),在Python中,函数是对象,当然也是可调用的,所以装饰器可以是一个函数,我们称其为函数装饰器。
这个可调用对象以一个函数作为参数,闭且返回另一个函数(来替换参数那个函数)。
比如:
代码如下 | 复制代码 |
def entrance(func): |
entrance是一个装饰器,它是一个函数,它可以接收一个函数func作为参数,返回了另一个函数inner。
那为什么叫装饰器了,在返回函数inner()的内部,调用了func(),而且还作了额外的操作,相当于“装饰”了函数func。
那如何使用装饰器?
代码如下 | 复制代码 |
def fun1(): def fun2(): |
fun1,fun2的名字都没有变,但是通过调用函数装饰器entrance(),它们已经指向了另一个函数inner(),“装饰了”自己。
@操作符 www.111com.net
Python提供的@符号,实质上就是上面做的,对一个函数名进行从新赋值,是语法上的技巧。所以上面的代码等价于
代码如下 | 复制代码 |
@entrance @entrance |
装饰器的用途?
从这个刻意构造的很简单的例子,可以看出装饰器的意义,如果一个函数需要一个功能,如果这个功能可以被使用在很多函数上,或是函数并不是自己实现,那可以写个装饰器来实现这些功能。
上面的装饰器entrance,装饰一个函数后,函数被调用时会打印出这个函数的名字。
但是有一个问题,这个装饰器从功能上看,是要应该可以用来装饰任何函数,但是如果我们用它来装饰了一个带参数的函数
代码如下 | 复制代码 |
@entrance |
只要不调用fun3,这三行代码是不会让Python解释器报错的,因为我们已经知道,它等价于:
代码如下 | 复制代码 |
def fun3(x): |
我们定义了一个带参的函数fun3,然后把fun3指向了另一个函数inner(),当然不会有什么错。
但是,当我们使用fun3时,我们肯定会按照它定义时的样子去使用它,给它传入一个参数。
>>>fun3(1)
这里就会出错了,看看解释器怎么报错的
代码如下 | 复制代码 |
Traceback (most recent call last): |
当然我们已经很容易知到为什么会这样报错了,fun3已经不是指向它定义时那个函数了,它现在指向了”inner()”,而inner是没有参数的,当然会出错。
那怎么解决呢?
修改一下inner()的定义,让它可以就收任意个参数就可以了 【注:参见Python函数一文】
代码如下 | 复制代码 |
def entrance(func): |
现在,给inner传任意个参数都不会出错了,也就是entrance可以被用来装饰任何一个函数了。
3,写个装饰器logger
一个函数被调用时,在日志里记录其名称和被调用的实际参数
代码如下 | 复制代码 |
def logger(func): |
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