深入理解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。

以上这篇深入理解python中的闭包和装饰器就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python装饰器的函数式编程详解

    Python的装饰器的英文名叫Decorator,当你看到这个英文名的时候,你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了,其实这是完全不同的两个东西.虽然好像,他们要干的事都很相似--都是想要对一个已有的模块做一些"修饰工作",所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装饰(小功能)侵入到原有的模块中的代码里去.但是OO的Decorator简直就是一场恶梦,不信你就去看看wikipedia上的词条

  • python装饰器使用方法实例

    什么是python的装饰器? 网络上的定义:装饰器就是一函数,用来包装函数的函数,用来修饰原函数,将其重新赋值给原来的标识符,并永久的丧失原函数的引用. 最能说明装饰器的例子如下: 复制代码 代码如下: #-*- coding: UTF-8 -*-import time def foo():    print 'in foo()' # 定义一个计时器,传入一个,并返回另一个附加了计时功能的方法def timeit(func): # 定义一个内嵌的包装函数,给传入的函数加上计时功能的包装    d

  • 巧用Python装饰器 免去调用父类构造函数的麻烦

    先看一段代码: 复制代码 代码如下: class T1(threading.Thread): def __init__(self, a, b, c): super(T1, self).__init__() self.a = a self.b = b self.c = c def run(self): print self.a, self.b, self.c 代码定义了一个继承自threading.Thread的class,看这句 super(T1, self).__init__() 也有些人喜欢

  • python 装饰器功能以及函数参数使用介绍

    简单的说:装饰器主要作用就是对函数进行一些修饰,它的出现是在引入类方法和静态方法的时候为了定义静态方法出现的.例如为了把foo()函数声明成一个静态函数 复制代码 代码如下: class Myclass(object): def staticfoo(): ............ ............ staticfoo = staticmethod(staticfoo) 可以用装饰器的方法实现: 复制代码 代码如下: class Myclass(object): @staticmethod

  • Python中的多重装饰器

    多重装饰器,即多个装饰器修饰同一个对象[实际上并非完全如此,且看下文详解] 1.装饰器无参数: 复制代码 代码如下: >>> def first(func):     print '%s() was post to first()'%func.func_name     def _first(*args,**kw):         print 'Call the function %s() in _first().'%func.func_name         return func

  • Python中的各种装饰器详解

    Python装饰器,分两部分,一是装饰器本身的定义,一是被装饰器对象的定义. 一.函数式装饰器:装饰器本身是一个函数. 1.装饰函数:被装饰对象是一个函数 [1]装饰器无参数: a.被装饰对象无参数: 复制代码 代码如下: >>> def test(func):     def _test():         print 'Call the function %s().'%func.func_name         return func()     return _test >

  • 深入浅出学习python装饰器

    之前就了解到了装饰器, 但是就会点皮毛, 而且对其调用方式感到迷茫,正好现在的项目我想优化,就想到了用装饰器, 因此深入研究了下装饰器. 先看下代码: import time # 将函数作为参数传入到此方法.... def timeif(func): def wrapper(arg): print("in wrapper() %s" % (arg)) start = time.clock() func(arg) end = time.clock() print("used:

  • 详解Python中的装饰器、闭包和functools的教程

    装饰器(Decorators) 装饰器是这样一种设计模式:如果一个类希望添加其他类的一些功能,而不希望通过继承或是直接修改源代码实现,那么可以使用装饰器模式.简单来说Python中的装饰器就是指某些函数或其他可调用对象,以函数或类作为可选输入参数,然后返回函数或类的形式.通过这个在Python2.6版本中被新加入的特性可以用来实现装饰器设计模式. 顺便提一句,在继续阅读之前,如果你对Python中的闭包(Closure)概念不清楚,请查看本文结尾后的附录,如果没有闭包的相关概念,很难恰当的理解P

  • 介绍Python的@property装饰器的用法

    在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改: s = Student() s.score = 9999 这显然不合逻辑.为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数: class Student(object): def get_score(self): return self._score def set_s

  • Python中的装饰器用法详解

    本文实例讲述了Python中的装饰器用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里还是先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: 复制代码 代码如下: @makebold @makeitalic def say():    return "Hello" 打印出如下的输出: <b><i>Hello<i></b> 你会怎么做?最后给出的答案是: 复制代码 代码如下: def makebold(fn):    

随机推荐