Python 简明教程 --- 22，Python 闭包与装饰器

微信公众号：码农充电站pro
个人主页：https://codeshellme.github.io

当你选择了一种语言，意味着你还选择了一组技术、一个社区。

在这里插入图片描述

本节我们来介绍闭包与装饰器。

闭包与装饰器是函数的高级用法，其实在介绍完Python 函数我们就可以介绍本节的内容，但由于Python中的类也可以用来实现装饰器，所以我们等到介绍完了Python 类再来统一介绍闭包与装饰器。

装饰器使用的是闭包的特性，我们先来介绍闭包，再来介绍装饰器。

1，什么是闭包

Python 的函数内部还允许嵌套函数，也就是一个函数中还定义了另一个函数。如下：

def fun_1():

    def fun_2():
        return 'hello'

    s = fun_2()

    return s

s = fun_1()
print(s)    # 'hello'

在上面的代码中，我们在函数fun_1 的内部又定义了一个函数fun_2，这就是函数嵌套。

我们在学习函数的时候，还知道，Python 函数可以作为函数参数和函数返回值。

因此，我们可以将上面代码中的函数fun_2作为函数fun_1的返回值，如下：

def fun_1():
    def fun_2():
        return 'hello'

    return fun_2

此时，函数fun_1 返回了一个函数，我们这样使用fun_1：

fun = fun_1()    # fun 是一个函数
s = fun()        # 调用函数 fun
print(s)         # s 就是 'hello'

我们再来改进函数fun_1，如下：

def fun_1(s):
    s1 = 'hello ' + s

    def fun_2():
        return s1 

    return fun_2

上面的代码中，内部函数fun_2返回了变量s1，而s1是函数fun_2的外部变量，这种内部函数能够使用外部变量，并且内部函数作为外部函数的返回值，就是闭包。

编写闭包时都有一定的套路，也就是，闭包需要有一个外部函数包含一个内部函数，并且外部函数的返回值是内部函数。

2，用闭包实现一个计数器

我们来实现一个计数器的功能，先写一个框架，如下：

def counter():

    # 定义内部函数
    def add_one():
        pass
    
    # 返回内部函数
    return add_one

再来实现计数的功能，如下：

def counter():
    # 用于计数
    l = [0]
    
    # 定义内部函数
    def add_one():
        l[0] += 1
        return l[0] # 返回数字
    
    # 返回内部函数
    return add_one

上面的代码中，我们使用了一个列表l[0]来记录累加数，在内部函数add_one中对l[0]进行累加。

我们这样使用这个计数器：

c = counter()

print(c())   # 1
print(c())   # 2
print(c())   # 3

我们还可以使这个计数器能够设置累加的初始值，就是为counter 函数设置一个参数，如下：

def counter(start):
    l = [start]

    def add_one():
        l[0] += 1
        return l[0] 
        
    return add_one

这样我们就可以使用counter 来生成不同的累加器（从不同的初始值开始累加）。我们这样使用该计数器：

c1 = counter(1)   # c1 从 1 开始累加
print(c1())       # 2
print(c1())       # 3
print(c1())       # 4

c5 = counter(5)   # c5 从 5 开始累加
print(c5())       # 6
print(c5())       # 7
print(c5())       # 8

c1 从 1 开始累加，c5 从 5 开始累加，两个互不干扰。

3，什么是装饰器

装饰器是闭包的一种进阶应用。装饰器从字面上理解就是用来装饰，包装的。装饰器一般用来在不修改函数内部代码的情况下，为一个函数添加额外的新功能。

装饰器虽然功能强大，但也不是万能的，它也有自己适用场景：

缓存
身份认证
记录函数运行时间
输入的合理性判断

比如，我们有一个函数，如下：

def hello():
    print('hello world.')

如果我们想计算这个函数的运行时间，最直接的想法就是修改该函数，如下：

import time

def hello():
    s = time.time()

    print('hello world.')

    e = time.time()
    print('fun:%s time used:%s' % (hello.__name__. e - s))

# 调用函数
hello()

其中，time 模块是Python 中的内置模块，用于时间相关计算。

每个函数都有一个__name__ 属性，其值为函数的名字。不管我们是直接查看一个函数的__name__ 属性，还是将一个函数赋值给一个变量后，再查看这个变量的__name__ 属性，它们的值都是一样的（都是原来函数的名字）：

print(hello.__name__)  # hello
f = hello              # 调用 f() 和 hello() 的效果是一样的
print(f.__name__)      # hello

但是，如果我们要为很多的函数添加这样的功能，要是都使用这种办法，那会相当的麻烦，这时候使用装饰器就非常的合适。

最简单的装饰器

装饰器应用的就是闭包的特性，所以编写装饰器的套路与闭包是一样的，就是有一个外部函数和一个内部函数，外部函数的返回值是内部函数。

我们先编写一个框架：

def timer(func):
    def wrapper():
        pass
      
    return wrapper

再来实现计时功能：

import time

def timer(func):
    def wrapper():
        s = time.time()
        ret = func()
        e = time.time()
        print('fun:%s time used:%s' % (func.__name__,e - s))
        
        return ret

    return wrapper

def hello():
    print('hello world.')

该装饰器的名字是timer，其接受一个函数类型的参数func，func 就是要修饰的函数。

func 的函数原型要与内部函数wrapper 的原型一致（这是固定的写法），即函数参数相同，函数返回值也相同。

英文 wrapper 就是装饰的意思。

其实timer 就是一个高阶函数，其参数是一个函数类型，返回值也是一个函数。我们可以这样使用timer 装饰器：

hello = timer(hello)
hello()

以上代码中，hello 函数作为参数传递给了timer 装饰器，返回结果用hello 变量接收，最后调用hello()。这就是装饰器的原本用法。

只不过，Python 提供了一种语法糖，使得装饰器的使用方法更加简单优雅。如下：

@timer
def hello():
    print('hello world.')

hello()

直接在原函数hello 的上方写一个语法糖@timer，其实这个作用就相当于hello = timer(hello)。

用类实现装饰器

在上面的代码中，是用函数（也就是timer 函数）来实现的装饰器，我们也可以用类来实现装饰器。

用类实现装饰器，主要依赖的是__init__ 方法和__call__ 方法。

我们知道，实现__call__ 方法的类，其对象可以像函数一样被调用。

用类来实现timer 装饰器，如下：

import time

class timer:
    def __init__(self,func):
        self.func = func

    def __call__(self):
        s = time.time()
        ret = self.func()
        e = time.time()
        print('fun:%s time used:%s' % (self.func.__name__,e - s))

        return ret

@timer
def hello():
    print('hello world.')

print(hello())

其中，构造方法__init__接收一个函数类型的参数func，然后，__call__方法就相当于wrapper 函数。

用类实现的装饰器的使用方法，与用函数实现的装饰器的使用方法是一样的。

4，被修饰的函数带有参数

如果hello 函数带有参数，如下：

def hello(s):
    print('hello %s.' % s)

那么装饰器应该像下面这样：

import time

def timer(func):
    def wrapper(args):
        s = time.time()

        ret = func(args)

        e = time.time()
        print('fun:%s time used:%s' % (func.__name__,e - s))
        
        return ret

    return wrapper

@timer
def hello(s):
    print('hello %s.' % s)

hello('python')

timer 函数的参数依然是要被修饰的函数，wrapper 函数的原型与hello 函数保持一致。

用类来实现，如下：

import time

class timer:
    def __init__(self,func):
        self.func = func

    def __call__(self,args):
        s = time.time()
        ret = self.func(args)
        e = time.time()
        print('fun:%s time used:%s' % (self.func.__name__,e - s))

        return ret

@timer
def hello(s):
    print('hello %s.' % s)

print(hello('python'))

不定长参数装饰器

如果hello 函数的参数是不定长的，timer 应该是如下这样：

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args,**kw):
        s = time.time()

        ret = func(*args,**kw)

        e = time.time()
        print('fun:%s time used:%s' % (func.__name__,e - s))
        
        return ret

    return wrapper

@timer
def hello(s1,s2): # 带有两个参数
    print('hello %s %s.' % (s1,s2))

@timer
def hello_java():  # 没有参数
    print('hello java.')

hello('python2','python3')
hello_java()

这样的装饰器timer，可以修饰带有任意参数的函数。

用类来实现，如下：

import time

class timer:
    def __init__(self,*args,**kw):
        s = time.time()
        ret = self.func(*args,**kw)
        e = time.time()
        print('fun:%s time used:%s' % (self.func.__name__,e - s))

        return ret

@timer
def hello(s1,'python3')
hello_java()

5，装饰器带有参数

如果装饰器也需要带有参数，那么则需要在原来的timer 函数的外层再嵌套一层函数Timer，Timer 也带有参数，如下：

import time

def Timer(flag):
    def timer(func):
        def wrapper(*args,**kw):
            s = time.time()
            ret = func(*args,**kw)
            e = time.time()
            print('flag:%s fun:%s time used:%s' % (flag,func.__name__,e - s))
            
            return ret

        return wrapper

    return timer

@Timer(1)
def hello(s1,s2))

@Timer(2)
def hello_java():  # 没有参数
    print('hello java.')

hello('python2','python3')
hello_java()

从上面的代码中可以看到，timer 的结构没有改变，只是在wrapper 的内部使用了flag 变量，然后timer 的外层多了一层Timer，Timer 的返回值是timer，我们最终使用的装饰器是Timer。

我们通过函数.__name__ 来查看函数的__name__ 值：

print(hello.__name__)       # wrapper
print(hello_java.__name__)  # wrapper

可以发现hello 和 hello_java 的__name__ 值都是wrapper（即内部函数wrapper 的名字），而不是hello 和 hello_java，这并不符合我们的需要，因为我们的初衷只是想增加hello 与hello_java的功能，但并不想改变它们的函数名字。

6，使用 `@functools.wraps`

我们可以使用functools模块的wraps装饰器来修饰wrapper 函数，以解决这个问题，如下：

import time
import functools

def Timer(flag):
    def timer(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args,s2))

@Timer(2)
def hello_java():  # 没有参数
    print('hello java.')

此时，再查看hello 与 hello_java 的 __name__值，分别是hello 和 hello_java。

7，装饰器可以叠加使用

装饰器也可以叠加使用，如下：

@decorator1
@decorator2
@decorator3
def func():
    ...

上面代码的所用相当于：

decorator1(decorator2(decorator3(func)))

8，一个较通用的装饰器模板

编写装饰器有一定的套路，根据上文的介绍，我们可以归纳出一个较通用的装饰器模板：

def func_name(func_args):

    def decorator(func):
    
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args,**kw):
            # 在这里可以使用func_args，*args，**kw
            # 逻辑处理
            ...
            ret = func(*args,**kw)
            # 逻辑处理
            ...
            
            return ret

        return wrapper

    return decorator


# 使用装饰器 func_name
@func_name(func_args)
def func_a(*args,**kw):
    pass

在上面的模板中：