Python必备基础之闭包和装饰器知识总结
一、闭包
1.1 三要素
必须有一个内嵌函数
内嵌函数必须引用外部函数中变量
外部函数返回值必须是内嵌函数
1.2 语法
# 语法 def 外部函数名(参数): 外部变量 def 内部函数名(参数): 使用外部变量 return 内部函数名 # 调用 变量 = 外部函数名(参数) 变量(参数)
举个例子
def func01(): # 外部函数 a = 1 # 外部变量 print('外部变量:',a) def func02(num): #内部函数 print("调用内部函数后:",num + a). # 调用外部变量 # 调用 func01() # func02()
像这样,我们先把func02注释掉,直接调用func01是可以调用成功的,完全没问题
但是我们再调用func02呢?一定会报错,为什么?这就涉及到一个知识点:
函数内部的属性,都是有生命周期的,都是在函数执行期间
简单来说就是func02存在于func01函数体内,func01调用执行完
它里面的代码就执行不了,如果想让它存活执行下去,就要return出去
再找一个变量接收,那么这样,不管你函数里怎么样,我就可以从内部使用外部的变量
所以调用这里不能像上面那么写:
# 调用 text = func01() text(3) # 3为参数
这样才算整整意义上的闭包
1.3 优点
内部函数可以使用外部变量
1.4 缺点
外部变量一直存在于内存中,不会在调用结束后释放,占用内存
1.5 作用
实现python装饰器
二、装饰器 Decorator
2.1 定义
在不改变原函数的调用以及内部代码情况下,为其添加新功能的函数
这个常见的装饰器就是你拿到别人的第三方API,假如API接口不允许你修改
但是你觉得他写的特别low,还需要添加某些功能,那我们就需要使用装饰器
2.2 语法
def 函数装饰器名称(func): def wrapper(*args, **kwargs): 需要添加的新功能 return func(*args, **kwargs) return wrapper 原函数 = 内嵌函数 @函数装饰器名称 def 原函数名称(参数): 函数体 原函数(参数)
2.3 本质
使用“@函数装饰器名称”修饰原函数,等同于创建与原函数名称相同的变量,关联内嵌函数;故调用原函数时执行内嵌函数。
原函数名称 = 函数装饰器名称(原函数名称)
2.4 装饰器链
一个函数可以被多个装饰器修饰,执行顺序为从近到远。
接下来我们写一个装饰器的小案例,来更加清楚一下装饰的整个工作流程
故事情境是这样的,主角是男人和女人,假设男人女人都是可以上班的,但是呢有不同
男人只能是好好上班,不能生娃;女人可以好好上班,也可以生娃
当然我们别反驳啊,是有的国家的男的也有生娃的技术,但是我们这里就是按照我们设定好的来
那当我们调用 man() 的时候,打印 好好上班,你不能生娃
调用 woman() 的时候,打印 好好上班,你可以生娃
def man(): print("好好上班") def woman(): print("好好上班") man() woman()
那我们紧接着构建装饰器,装饰器名字无所谓,想怎么定义就怎么定义
# 装饰器函数带参数 def arg_func(sex): def func1(b_func): def func2(): if sex == 'man': print("你不可以生娃") if sex == 'woman': print("你可以生娃") return b_func() return func2 return func1 @arg_func(sex='man') def man(): print("好好上班") @arg_func(sex='woman') def woman(): print("好好上班") man() woman()
这个生成器大概的过程就是:
arg_func(sex='man'/'woman')()() > func1 func1() > func func() > print("你不可以生娃") or print("你可以生娃") > b_func # 然后判断sex的值,最后return出去,拿到结果
我们看这个生成器啊,因为它这个函数这里**def arg_func(sex)😗*这里是默认接收一个函数名作为参数进来,但是现在参数有了,但是函数名不见了,怎么办,我们只能是去在这个函数里再次写一个函数,再传入函数名
这个就是相当于只要是有传递参数的话,就要在写一个函数套进去,因为你还有一个函数名要进行传参
接下来我们看一下被装饰的函数带参数
def func1(func): def func2(x, y): print(x, y) x += 5 y += 5 return func(x, y) return func2 @func1 def num_sum(a, b): print(a + b) num_sum(1, 2)
这种装饰器跟之前的相比,直观的感受来说代码减少,更加精简,所以我们常用的也是这个较多
它总体来说流程变化不大,就是对于传参的形式进行了变化,即采用函数最内部传参
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