在 Python 的奇妙世界中，闭包（Closure）和装饰器（Decorator）就像是隐藏在代码深处的神秘魔法，一旦掌握，便能为我们的编程之旅开启全新的境界。
让我们先来了解一下闭包。闭包是指在一个函数内部定义另一个函数，并且内部函数可以引用外部函数的变量。
def outer_function(x):
def inner_function(y):
return x + y
return inner_function
closure = outer_function(5)
print(closure(3))
在上述示例中，inner_function 就是一个闭包，它能够访问并记住 outer_function 中的 x 值。
接下来，我们深入探索装饰器。装饰器是一种特殊的函数，它可以在不修改被装饰函数源代码的情况下，为函数添加额外的功能。
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Before function execution")
result = func(*args, **kwargs)
print("After function execution")
return result
return wrapper
@my_decorator
def my_function(x):
return x * 2
print(my_function(4))
在这个例子中，my_decorator 就是一个装饰器函数，它通过定义 wrapper 函数来包装被装饰的 my_function ，在函数执行前后添加了打印输出。
再来看一个更实际的例子，假设我们有一个计算函数执行时间的装饰器。
import time
def timeit_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Function {func.__name__} took {execution_time} seconds to execute.")
return result
return wrapper
@timeit_decorator
def long_running_function(n):
time.sleep(n)
return "Done"
print(long_running_function(2))
通过这个装饰器，我们无需在每个函数内部编写计算时间的代码，就能方便地获取函数的执行时间。
另一个有趣的例子是权限验证的装饰器。
def permission_required(permission_level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if has_permission(permission_level):
return func(*args, **kwargs)
else:
print("Permission denied")
return None
return wrapper
return decorator
@permission_required("admin")
def admin_function():
print("This is an admin-only function")
admin_function()
这个装饰器可以根据权限级别来控制函数的执行。
总之，闭包和装饰器是 Python 中强大而神奇的特性，它们能够让我们的代码更加简洁、灵活和可扩展。通过巧妙地运用它们，我们能够解锁更多代码魔法，创造出更加优雅和高效的程序。
