Python3闭包和装饰器

简介: 1.闭包闭包的概念:闭包是函数式编程的一个重要的语法结构,维基百科上对于闭包这个概念是这么解释的:“在计算机科学中,闭包(closure)是词法闭包(lexical closure)的简称,是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以,有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。闭包在运行时可以有多个实例,不同的引用环境和相同的函数组合可以产生不同的实例。”举个例子:


1.闭包


闭包的概念:

闭包是函数式编程的一个重要的语法结构,维基百科上对于闭包这个概念是这么解释的:“在计算机科学中,闭包(closure)是词法闭包(lexical closure)的简称,是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以,有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。闭包在运行时可以有多个实例,不同的引用环境和相同的函数组合可以产生不同的实例。”

举个例子:


def funX(x):
    # 这个函数就是一个闭包
    def funY(y):
        return x * y
    return funY
temp = funX(8)
print(temp(5))  # 40


通过上面的例子理解闭包的概念:如果在一个内部函数里(funY()就是这个内部函数)对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用(x就是被引用的变量,x在外部作用域funX()函数里面,但不在全局作用域里),则这个内部函数就是一个闭包


那为什么要使用闭包呢?看起来闭包似乎是一种高级但是并没什么用的技巧。其实,闭包概念的引入是为了尽可能地避免使用全局变量,闭包允许将函数与其所操作的某些数据(环境)关联起来,这样外部函数就为内部函数构成了一个封闭的环境。这一点与面向对象编程的概念是非常类似的


2.装饰器


Python中装饰器(decorator)的功能是将被装饰的函数当作参数传递给与装饰器对应的函数(名称相同的函数),并返回包装后的被装饰的函数

要想彻底理解装饰器,我们需要看下面的这个例子:


def eat():
    print("开始")
    print("开吃")
    print("结束")


这样的代码不符合“一个函数只做一件事情”的原则,刚学过的闭包就可以助你一臂之力:


def eat():
    print("开吃")
def log(func):
    def wrapper():
        print("开始")
        func()
        print("结束")
    return wrapper
eat = log(eat)
eat()
# 开始
# 开吃
# 结束


log(eat)将eat函数作为参数传递给log(),由于wrapper()是log()的闭包,所以它可以访问log()的局部变量func,也就是刚刚传递进来的eat,因此,执行func()与执行eat()是一个效果。这样一来,问题就解决了!既没有修改eat()函数里面的逻辑结构,也不会给主程序带来太多的干扰项。不过这个eat = log(eat)看着总有些别扭,能不能改善一下呢?


可以,Python因此发明了“@语法糖”来解决这个问题。所谓语法糖(Syntactic sugar),就是在计算机语言中添加的某种语法,这种语法对语言的功能没有影响,但是更方便程序员使用。语法糖让程序更加简洁,有更高的可读性。


有了“@语法糖”,上面的代码就可以这么写:


def log(func):
    def wrapper():
        print("开始")
        func()
        print("结束")
    return wrapper
@log
def eat():
    print("开吃")
eat()
# 开始
# 开吃
# 结束


这样就省去了手动将eat()函数传递给log()再将返回值重新赋值的步骤

那么,来看下一个问题:

如果eat()函数有参数怎么办?

别忘了,我们还有参数打包操作:


def log(func):
    def wrapper(*params):
        print("开始")
        func(*params)
        print("结束")
    return wrapper
@log
def eat(name):
    print(name + "开吃")
eat("dahezhiquan")
# 开始
# dahezhiquan开吃
# 结束


到这里,一个完美的装饰器程序就写好啦!🥞

目录
相关文章
|
5天前
|
Python
深入理解Python装饰器:从入门到实践####
本文旨在通过简明扼要的方式,为读者揭开Python装饰器的神秘面纱,从基本概念、工作原理到实际应用场景进行全面解析。不同于常规的摘要仅概述内容概要,本文将直接以一段精炼代码示例开篇,展示装饰器如何优雅地增强函数功能,激发读者探索兴趣,随后深入探讨其背后的机制与高级用法。 ####
32 11
|
6天前
|
设计模式 Python
掌握Python中的装饰器
【10月更文挑战第34天】装饰器是Python中一种强大的工具,它允许我们在不修改原函数代码的情况下增加其功能。本文通过简单易懂的语言和实例,引导你理解装饰器的概念、种类及其应用,帮助你在编程实践中灵活使用这一高级特性。
|
8天前
|
存储 缓存 算法
Python闭包|你应该知道的常见用例(下)
Python闭包|你应该知道的常见用例(下)
13 1
Python闭包|你应该知道的常见用例(下)
|
2天前
|
设计模式 缓存 开发者
深入浅出Python装饰器
【10月更文挑战第39天】本文将通过浅显易懂的语言和生动的比喻,带你探索Python中一个神奇而又强大的特性——装饰器。我们将一起揭开装饰器的神秘面纱,了解它的工作原理,并通过实际代码示例学习如何应用它来美化我们的代码。无论你是编程新手还是有经验的开发者,这篇文章都将为你打开一扇新的大门,让你的代码更加优雅和高效。
|
2天前
|
缓存 监控 测试技术
Python中的装饰器:功能扩展与代码复用的利器###
本文深入探讨了Python中装饰器的概念、实现机制及其在实际开发中的应用价值。通过生动的实例和详尽的解释,文章展示了装饰器如何增强函数功能、提升代码可读性和维护性,并鼓励读者在项目中灵活运用这一强大的语言特性。 ###
|
5天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【10月更文挑战第35天】装饰器在Python中是一种强大的工具,它允许开发者在不修改原有函数代码的情况下增加额外的功能。本文旨在通过简明的语言和实际的编码示例,带领读者理解装饰器的概念、用法及其在实际编程场景中的应用,从而提升代码的可读性和复用性。
|
1天前
|
设计模式 缓存 开发框架
Python中的装饰器:从入门到实践####
本文深入探讨了Python中装饰器的工作原理与应用,通过具体案例展示了如何利用装饰器增强函数功能、提高代码复用性和可读性。读者将学习到装饰器的基本概念、实现方法及其在实际项目开发中的实用技巧。 ####
11 3
|
1天前
|
缓存 测试技术 数据库
深入理解Python中的装饰器
在本文中,我们将探讨Python语言中一个强大而灵活的特性——装饰器。装饰器允许开发者在不修改原有函数或方法代码的情况下增加额外的功能,这大大提高了代码的复用性和可读性。通过具体示例和应用场景的讲解,本篇文章旨在为读者提供一个关于如何使用装饰器的全面指南,包括装饰器的定义、使用场景、以及如何自定义装饰器等内容。
|
2天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,提升效率
【10月更文挑战第39天】在编程的世界中,我们总是在寻找使代码更简洁、更高效的方法。Python的装饰器提供了一种强大的工具,能够让我们做到这一点。本文将深入探讨装饰器的基本概念,展示如何通过它们来增强函数的功能,同时保持代码的整洁性。我们将从基础开始,逐步深入到装饰器的高级用法,让你了解如何利用这一特性来优化你的Python代码。准备好让你的代码变得更加优雅和强大了吗?让我们开始吧!
7 1
|
7天前
|
设计模式 缓存 监控
Python中的装饰器:代码的魔法增强剂
在Python编程中,装饰器是一种强大而灵活的工具,它允许程序员在不修改函数或方法源代码的情况下增加额外的功能。本文将探讨装饰器的定义、工作原理以及如何通过自定义和标准库中的装饰器来优化代码结构和提高开发效率。通过实例演示,我们将深入了解装饰器的应用,包括日志记录、性能测量、事务处理等常见场景。此外,我们还将讨论装饰器的高级用法,如带参数的装饰器和类装饰器,为读者提供全面的装饰器使用指南。