深入理解python中的闭包和装饰器


Posted in Python onJune 12, 2016

python中的闭包从表现形式上定义(解释)为:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure)。

以下说明主要针对 python2.7,其他版本可能存在差异。

也许直接看定义并不太能明白,下面我们先来看一下什么叫做内部函数:

def wai_hanshu(canshu_1):

  def nei_hanshu(canshu_2): # 我在函数内部有定义了一个函数
    return canshu_1*canshu_2

  return nei_hanshu  # 我将内部函数返回出去

a = wai_hanshu(123)   # 此时 canshu_1 = 123
print a
print a(321)  # canshu_2 = 321

深入理解python中的闭包和装饰器

我在函数里面有嵌套了一个函数,当我向外层函数传递一变量的之后,并赋值给 a ,我们发现 a 变成了一个函数对象,而我再次为这个函数对象传参的时候,又获得了内部函数的返回值。我们知道,按照作用域的原则来说,我们在全局作用域是不能访问局部作用域的。但是,这里通过讨巧的方法访问到了内部函数。。

下面我们继续看一个例子:

def wai_hanshu():
  a = []
  def nei_hanshu(canshu):
    a.append(canshu)
    return a

  return nei_hanshu

a = wai_hanshu()
print a(123)
print a(321)

深入理解python中的闭包和装饰器

可以看出函数位于外部函数中的列表 a 竟然改变了。要知道为什么,就要先知道什么是python的命名空间,而命名空间就是作用域表现的原因,这里我简要说明一下。

引入命名空间的主要原因还是为了避免变量冲突,因为python中的模块众多,模块中又有函数,类等,它们都要使用到变量。但如果每次都要注意不和其他变量名冲突,那就太麻烦了,开发人员应该专注于自己的问题,而不是考虑别人写的程序中用到了什么变量,所以python引入了命名空间。命名空间分为模块层,模块内又分为全局作用域和局部作用域,用一个图来表示的话:

深入理解python中的闭包和装饰器

模块之间命名空间不同,而里面还有全局作用域和局部作用域,局部作用域之前还能嵌套,这样就能保证变量名不冲突了。这里顺便补充一下,可以通过 __name__ 属性获取命名空间的名字:

深入理解python中的闭包和装饰器

主文件的命名空间是叫做 '__main__',而模块的命名空间就是模块名。

作用域的诞生,是因为当python在寻找一个变量的时候,首先会在当前的命名空间中寻找,如果当前命名空间中没有,就到上一级的命名空间中找,以此类推,如果最后都没找到,则触发变量没找到的异常。

我们之前一直说:全局作用域无法访问局部作用域,而局部作用域能够访问全局作用域就这这个原因。而当我在局部作用域创建了一个和外面同名的变量时,python在找这个变量的时候首先会在当前作用域中找,找到了,就不继续往上一级找了。

在早期的python版本时,局部作用域是不能访问其他的局部作用域的,只能访问全局的,而现在的版本都是依次向上一级找,这里就提一下。

也就是因为这个特性,我们可以在内部函数中访问外部函数中的变量,这也就是所谓的闭包了。

注意:这里要做好对象之间的区分,例如:

def wai_hanshu():
  a = []
  def nei_hanshu(canshu):
    a.append(canshu)
    return a

  return nei_hanshu

a = wai_hanshu()  # 我创建了一个对象
b = wai_hanshu()  # 我又创建了一个对象
print a
print b
print a(123)
print b(321)

深入理解python中的闭包和装饰器

在这里,我们虽然都是操作 wai_hanshu 中的变量,但是 a 和 b 完全是两个对象,它们所在的内存空间也是不同的,所以里面的数据也是独立的。要注意不要搞混。

装饰器

其实装饰器就是在闭包的基础上多进行了几步,看代码:

def zsq(func): # 装饰函数
  def nei():
    print '我在传入的函数执行之前做一些操作'
    func() # 执行函数
    print '我在目标函数执行后再做一些事情'
  return nei

def login():  # 被装饰函数
  print '我进行了登录功能'

login = zsq(login)  # 我将被装饰的函数传入装饰函数中,并覆盖了原函数的入口

login()   # 此时执行的就是被装饰后的函数了

深入理解python中的闭包和装饰器

在看这段代码的时候,要知道几件事:

1.函数的参数传递的其实是引用,而不是值。

2.函数名也是一个变量,所以可以重新赋值。

3.赋值操作的时候,先执行等号右边的。

只有明白了上面这些事之后,再结合一下代码,应该就能明白什么是装饰器了。所谓装饰器就是在闭包的基础上传递了一个函数,然后覆盖原来函数的执行入口,以后调用这个函数的时候,就可以额外实现一些功能了。装饰器的存在主要是为了不修改原函数的代码,也不修改其他调用这个函数的代码,就能实现功能的拓展。

而python觉得让你每次都进行重命名操作实在太不方便,于是就给出了一个便利的写法:

def zsq(func):
  def nei():
    print '我在传入的函数执行之前做一些操作'
    func() # 执行函数
    print '我在目标函数执行后再做一些事情'
  return nei

@zsq  # 自动将其下面的函数作为参数传到装饰函数中去
def login():
  print '我进行了登录功能'


login()

深入理解python中的闭包和装饰器

这些小便利也叫做python的语法糖,你可能在很多地方见过这个说法。

带参数的装饰器:

def zsq(a):
  print '我是装饰器的参数', a
  def nei(func):
    print '我在传入的函数执行之前做一些操作'
    func() # 执行函数
    print '我在目标函数执行后再做一些事情'
  return nei


@zsq('123')
def login():
  print '我进行了登录功能'

深入理解python中的闭包和装饰器

相当于: login = zsq(123)(login) ,所以在这里没有调用就执行了。

装饰器的嵌套:

这里就不完整写个例子了:

@deco1(deco_arg) 
@deco2 
def func(): 
  pass

相当于: func = deco1(deco_arg)(deco2(func)) 

也就是从上到下的嵌套了。

关于闭包和装饰器就先讲到这里,以后有需要再补充。

以上这篇深入理解python中的闭包和装饰器就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

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