Python 闭包函数和装饰器

闭包函数定义：

• 基于嵌套函数
• 如果在一个内部函数里，对在外部作用域（嵌套变量）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包函数。
  • Python 变量作用域 LEGB，具体参考 Python 变量作用域章节
• 闭包中外部函数返回的不是一个具体的值，而是一个函数。一般情况下，返回的函数会赋值给一个变量，这个变量可以在后面被继续执行调用。

def outer():
    x = 10
    def inner():  # 条件一：inner这是一个内部函数
        print(x)    # 条件二：引用外包环境的一个变量（但不是全局变量）
    return inner    # 结果：inner是一个闭包函数

f = outer()
f()

# 结果：10

 装饰器的定义：

• 它是一种函数的函数，因为装饰器传入的参数就是一个函数，然后通过实现各种功能来对这个函数的功能进行增强。

在哪里用装饰器：

• 装饰器最大的优势是用于解决重复性的操作，其主要使用的场景有如下几个：
  • 计算函数运行时间　　
  • 给函数打日志　　
  • 类型检查　　
• 如下实例，我需要实现一个打印出函数 fun_one/fun_two/fun_three 中代码 sleep 的执行时间，这么写的话虽然功能可以实现，但是代码的冗余程度非常大

from time import time, sleep
​
def fun_one():
    start = time()
    sleep(1)
    end = time()
    cost_time = end - start
    print("func one run time {}".format(cost_time))
    
def fun_two():
    start = time()
    sleep(1)
    end = time()
    cost_time = end - start
    print("func two run time {}".format(cost_time))
    
def fun_three():
    start = time()
    sleep(1)
    end = time()
    cost_time = end - start
    print("func three run time {}".format(cost_time))

• 使用装饰器的方法简化后如下

def run_time(func):
    def wrapper():    # 此时的 wrapper 就是一个闭包函数
        start = time()
        func()                  # 函数在这里运行
        end = time()
        cost_time = end - start
        print("func run time {}".format(cost_time))
    return wrapper
​
@run_time    # 这里的装饰器会将函数名称 fun_one 传入到 上面的 run_time 函数中，从而执行   
def fun_one():
    sleep(1)
    
@run_time
def fun_two():
    sleep(1)
    
@run_time
def fun_three():
    sleep(1)

• 在功能函数中加上参数 

from time import time, sleep

def run_time(func):
    def wrapper(a, b):    # 此时的 wrapper 就是一个闭包函数
        start = time()
        func(a, b)                  # 函数在这里运行
        end = time()
        cost_time = end - start
        print("func run time {}".format(cost_time))
    return wrapper

@run_time    # 这里的装饰器会将函数名称 fun_one 传入到 上面的 run_time 函数中，从而执行，fun_one = run_time(fun_one)
def fun_one(a, b):
    print(a)
    print(b)
    sleep(1)

fun_one("hello", "world")

• 带参数的装饰器

from time import time, sleep

def logger(msg):   # 在此处多加一个装饰器参数
    def run_time(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start = time()
            func(args, kwargs)
            end = time()
            cost_time = end - start
            print("func_{} run time {}".format(msg, cost_time))
        return wrapper
    return run_time


@logger(msg="One")
def fun_one(a, b):
    print(a + b)
    sleep(1)


@logger(msg="Two")
def fun_two(a, b):
    print(a + b)
    sleep(1)

fun_one(1, 2)
fun_two(3, 4)

# 结果如下：
# 3
# func_One run time 1.0086338520050049
# 7
# func_Two run time 1.0099050998687744