函数装饰器和闭包（一）
装饰器基础知识
装饰器是可调用的对象，其参数是另一个函数（被装饰的函数），装饰器可能会处理被装饰的函数，然后将它返回，或者将其替换成另一个函数或可调用对象
def deco(func):
def inner():
print("running innner()")
return inner # <1>
@deco
def target(): # <2>
print("running target()")
target() # <3>
运行结果：
running innner()
- deco返回inner函数对象
- 使用deco装饰target函数
- 调用被装饰的target函数其实执行的是inner函数
Python装饰器何时执行装饰器
装饰器的一个关键特性是，它在被装饰的函数定义之后立即执行，通常在导入模块或文件时
registry = [] # <1>
def register(func): # <2>
print('running register(%s)' % func)
registry.append(func)
return func
@register # <3>
def f1():
print('running f1()')
@register # <4>
def f2():
print('running f2()')
def f3(): # <5>
print('running f3()')
def main(): # <6>
print('running main()')
print('registry ->', registry)
f1()
f2()
f3()
if __name__ == '__main__':
main()
- 定义一个名为registry的列表
- register函数接收一个函数对象，然后打印这个函数对象，再将函数对象添加到registry列表中，最后返回函数对象
- f1函数被register函数装饰
- f2函数被register函数装饰
- f3没有被register函数装饰
- 打印registry列表并依次执行f1、f2、f3三个函数
如果不看装饰器，应该先打印running main()，再打印registry列表，之后依次执行三个函数，三个函数会打印其函数中的内容，但真实情况是如何呢？我们看一下运行结果：
running register(<function f1 at 0x000000773FBF0730>) running register(<function f2 at 0x000000773FBF38C8>) running main() registry -> [<function f1 at 0x000000773FBF0730>, <function f2 at 0x000000773FBF38C8>] running f1() running f2() running f3()
很遗憾，运行结果和我们一开始的设想不一样，我们看到程序是优先执行register函数，将f1和f2两个函数当做参数传入register函数中，然后register函数打印其传入的函数，之后才打印running main()，再来打印registry列表，这时候registry列表已经不是一个空列表了，在register函数中会把传入的函数参数加入到registry列表中，因为f1和f2被register函数装饰，所以列表有两个函数对象，之后才是依次打印3个函数中的内容
因此我们可以知道，函数装饰器在导入模块时就立即执行，而被装饰的函数只有在明确调用时才运行。事实上，装饰器返回的函数，与通过参数传入所返回的结果相同，大部分装饰器会在内部定义一个函数，然后将其返回
装饰器是一项很有用的技术，很多Python Web框架使用装饰器装饰一个函数，将函数添加到某中央注册处，当客户端发起一个HTTP请求时，通过URL查找相对应的函数，执行函数返回结果
变量作用域规则
我们先来看三个例子：
>>> def f1(a): ... print(a) ... print(b) ... >>> f1(3) 3 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 3, in f1 NameError: name 'b' is not defined
毋庸置疑，b变量没有被定义过，所以f1在打印b的时候报出为定义b的错误
>>> b = 6 >>> def f2(a): ... print(a) ... print(b) ... >>> f2(3) 3 6
我们在函数体之外定义了变量b，这里正常打印了b的值
>>> def f3(a): ... print(a) ... print(b) ... b = 9 ... >>> f3(3) 3 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 3, in f3 UnboundLocalError: local variable 'b' referenced before assignment
这里输出了3，证明print(a)执行了，但在执行print(b)的时候报错了。是什么原因造成第三个例子无法正常打印b呢？原因是，Python在编译函数的定义体时，它判断b是局部变量，因为在函数中给b赋值了。在执行函数体的时候，Python会尝试从本地环境中获取变量b，但这个时候发现b还没有绑定值
如果想让解释器把b当成全局变量，需要使用global声明：
>>> def f4(a): ... global b ... print(a) ... print(b) ... b = 9 ... >>> f4(3) 3 6
dis模块会打印Python函数字节码，我们比较一下之前例子的字节码
第一个例子：
>>> from dis import dis
>>> dis(f1)
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (print)
2 LOAD_FAST 0 (a)
4 CALL_FUNCTION 1
6 POP_TOP
3 8 LOAD_GLOBAL 0 (print)
10 LOAD_GLOBAL 1 (b)
12 CALL_FUNCTION 1
14 POP_TOP
16 LOAD_CONST 0 (None)
18 RETURN_VALUE
- 第三行，获取全局变量名称print
- 第四行，从本地环境中获取变量a
- 第九行，从全局变量中获取b
在第一个例子中，不管在函数体或是函数外都没定义b变量，所以获取b变量肯定会报错
而第二个例子中，我们在函数外围定义了变量b，所以第二个函数字节码与第一个类似，但可以正常执行
再来看第三个例子：
>>> b = 6
>>> def f3(a):
... print(a)
... print(b)
... b = 9
...
>>> from dis import dis
>>> dis(f3)
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (print)
2 LOAD_FAST 0 (a)
4 CALL_FUNCTION 1
6 POP_TOP
3 8 LOAD_GLOBAL 0 (print)
10 LOAD_FAST 1 (b)
12 CALL_FUNCTION 1
14 POP_TOP
4 16 LOAD_CONST 1 (9)
18 STORE_FAST 1 (b)
20 LOAD_CONST 0 (None)
22 RETURN_VALUE
第三个例子也是执行失败的例子，我们看第十五行，这里获取变量b并不是LOAD_GLOBAL 从全局环境中获取，而是LOAD_FAST从本地环境获取，这个时候b还未赋值，所以当解释器发现b没有绑定值，就会报出错误
