函数装饰器和闭包

 

装饰器的作用

　　函数装饰器用于在源码中“标记”函数，以某种方式增强函数的行为。

　　装饰器是可调用对象，参数是另一个函数（被装饰的函数）。

　　装饰器可能会处理被装饰的函数，然后把它返回，或者将其替换成另一个函数或可调用对象。

装饰器的特性：（1）把被装饰的函数替换成其他函数。（2）装饰器在加载模块时立即执行

变量作用域规则：Python不要求声明变量，但是假定在函数定义体中赋值的变量是局部变量。

闭包：延伸了作用域的函数。包含函数定义体中引用，同时还可以访问定义体之外定义的非全局变量。

def make_average():
    series = []
    
    def averager(new_value):
        series.append(new_value)
        total = sum(series)
        return total/len(series)
    
    return average

>>> avg = make_average()
>>> avg(10)

　　在averager函数中，series是自由变量（free variable）指未在本地作用域中绑定的变量。

　　Python在 __code__ 属性中保存 局部变量和自由变量的名称。

>>> avg.__code__.co_varname
('new_value','total')
>>> avg.__code__.co_freevars
('series',)

　　series的绑定在返回的avg对象的__closure__属性中。

　　avg.__closure__中的各个元素对应于avg.__code__.co_freevars中的一个名称。这些元素是cell对象。

　　它们的值保存在cell_contents属性中。

>>> avg.__code__.co_freevars
('series',)
>>> avg.__closure__
(<cell at 0x000001C2EBE261C8: list object at 0x000001C2EBE33988>,)
>>> avg.__closure__[0].cell_contents
[10,]

　　nonlocal声明：把变量标记为自由变量。

def make_averager():
    count = 0
    total = 0
    def averager(new_value):
        nonlocal count,total
        count += 1
        total += new_value
        return total/count

    return average

　　当变量是数字或任何不可变类型时，averager的定义体中为count赋值，实质会隐式创建局部变量count。

　　引入nonlocal声明，把变量标记为自由变量，即使在函数中为变量赋予新值，也会变成自由变量。

　　

标准库中的装饰器

functools.lru_cache 实现了备忘功能。把耗时的函数结果保存起来，避免传入相同的参数时重复计算。

递归函数适合使用lru_cache。

functools.lru_cache(maxsize=128,typed=Fales)

maxsize参数指定存储多少个调用的结果。缓存满了后，旧得结果会被扔掉。maxsize应该设置为2的幂

typed参数为True，不同参数类型得到的结果分开保存。

▲ lru_cache使用字典存储结果，键根据调用时传入的定位参数和关键字参数创建，所以被装饰的函数所有参数必须是可散列的。

functools.singledispatch 装饰器可以把整体方案拆分成多个模块。

根据第一个参数的类型，以不同的方式执行相同操作的一组函数。

from functools import singledispatch
from collections import abc
import numbers

@singledispatch
def inp_check(obj):
    print('Main inp_check')

@inp_check.register(str)
def _(text):
    print('Text %s'%text)

@inp_check.register(numbers.Integral)
def _(n):
    print('Int %s' %n)

@inp_check.register(tuple)
@inp_check.register(abc.MutableSequence)
def _(seq):
    print('List %s'%seq)

注册的专门函数应该处理抽象基类（numbers.Integral和abc.MutableSequence），不需处理具体实现（int、list）。

这样，代码支持的兼容类型更广泛。

 

参数化装饰器

　　Python把被装饰的函数作为第一个参数传递给装饰器函数，那么如何给装饰器传递其他参数呢？

def outer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        
        print('Do Something..')
        result = func(*args,**kwargs)
        return result
    
    return inner

@outer
def f1(num):
    print('Number %s'%num)

# ========= 等效于
f1 = outer(f1)

　　我们可以创建一个装饰器工厂函数，把参数传给它，返回一个装饰器，然后再把它运用到要装饰的函数上。

def register(active=False):
    
    def outer(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            print('Do Something..')
            result = func(*args,**kwargs)
            return result
        return inner
    
    return outer

@register(active=True)
def f1(num):
    print('Number %s'%num)

# =========等效于
f1 = register(active=True)(f1)