Python高级特性之闭包与装饰器实例详解

脚本专栏 2025/1/9 佚名

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本文实例讲述了Python高级特性之闭包与装饰器。分享给大家供大家参考，具体如下：

闭包

1.函数参数：

(1)函数名存放的是函数的地址
(2)函数名()存放的是函数内的代码
(3)函数名只是函数代码空间的引用，当函数名赋值给一个对象的时候，就是引用传递

def func01():
  print("func01 is show")
test = func01
print(func01)
print(test)
test()

结果：

2.闭包：

(1)内层函数可以访问外层函数变量

(2)闭包就是一个嵌套定义的函数，在外层运行时才开始内层函数的定义，然后将内部函数的引用传递函数外的对象(闭包外层函数的返回值为内层函数名)

(3)内部函数和使用的外部函数提供的变量构成的整体称为闭包

def func_out(rate):
  def func_in(money):
    print(rate * money)
  return func_in
usa_money = func_out(0.7)
usa_money(100)
usa_money(200)

执行结果：

装饰器

装饰器就是在不改变函数的原有代码的前提下给函数添加新的功能，装饰器一般是一个闭包。

1.装饰器：

# 在不改变函数的原有代码的前提下 给函数添加新的功能
def func_out(func):
  def func_in():
    print("验证")
    func()
  return func_in
@func_out
def login():
  print("登录")
# 有装饰器 装饰器下面正好是一个函数
# login = func_out(login)  重点
login()

如果@func_out装饰器下刚好是一个login函数，会执行：

login = func_out(login)

所以会直接执行func_out内的代码，func为原login，即指向原login函数的地址空间并且返回内层函数名，即：

login = func_out(login) = func_in

所以login()的执行结果为func_in()，即：

print('验证')
func() # func指原login函数的地址

就实现了不改变原函数的情况下给函数添加新功能

执行结果：

2.装饰有返回指函数：

def func_out(func):
  def func_in():
    # ret = func()
    #  def login():
    #    return 100
    return func()
  return func_in
@func_out
def login():
  return 100
# login() ==> func_in()
# func ==> 原始的login
f = login()
print(f)

3.装饰有参数函数：

def func_out(func):
  def func_in(a):
    func(a)
  return func_in
@func_out
def login(a):
  print(a)
# login() ==> func_in()
# func ==> 原始的login
login(10)

4.装饰器通用版：

def func_out(func):
  def func_in(*args,**kwargs):
    return func(*args,**kwargs)
  return func_in
@func_out
def login(*args,**kwargs):
  print(args)
  print(kwargs)
# login() ==> func_in()
# func ==> 原始的login
login(10,20,age = "17",name="123")

5.类装饰器：

class Foo(object):
  def __init__(self, func):
    self.func = func
  def __call__(self):
    print("验证")
    self.func()
@Foo
def login():
  print("登录")
# login = Foo(login)
login()

6.多装饰器：

def func_out01(func01):
  print("func_out01 is show")
  def func_in01():
    print("func_in01 is show")
    func01()
  return func_in01
def func_out02(func02):
  print("func_out02 is show")
  def func_in02():
    print("func_in02 is show")
    func02()
  return func_in02
@func_out02 # login = func_out02(login)
@func_out01 # login = func_out01(login)
def login():
  print("login is show")
login()

执行结果：

因为@闭包名下为函数时才会实现装饰器，所以func_out1会先装饰函数，func_out2会后装饰函数，所以外层函数先执行func_out1，后执行func_out2；因为func_out1先装饰函数，func_out2后装饰函数，所以func_out1装饰后，原函数为先输出func_in1内的语句，再输出原login，然后func_out2装饰后，执行顺序为先输出func_in2的语句，再输出装饰后的login函数，即：func_in2——func_in1——login。

7.给装饰器传递函数：

def route(参数):
  print(参数)
  def func_out(func):
    def func_in():
      func()
    return func_in
  return func_out
@route(参数)
def index():
  return "index is show"

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python面向对象程序设计入门与进阶教程》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Python,闭包,装饰器

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