Python 中的闭包与装饰器

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。闭包也是一种组织代码的结构，它同样提高了代码的可重复使用性。

如果在一个内嵌函数里，对在外部函数内（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内嵌函数就被认为是闭包(closure)。

定义在外部函数内但由内部函数引用或者使用的变量称为自由变量。

总结一下,创建一个闭包必须满足以下几点:

• 1. 必须有一个内嵌函数
• 2. 内嵌函数必须引用外部函数中的变量
• 3. 外部函数的返回值必须是内嵌函数

1.闭包使用示例

先看一个闭包的例子：

In [10]: def func(name): ...: def in_func(age): ...: print 'name:',name,'age:',age ...: return in_func ...: In [11]: demo = func('feiyu') In [12]: demo(19) name: feiyu age: 19

这里当调用 func 的时候就产生了一个闭包——in_func,并且该闭包持有自由变量——name，因此这也意味着，当函数func的生命周期结束之后，name这个变量依然存在，因为它被闭包引用了，所以不会被回收。

在 python 的函数内，可以直接引用外部变量，但不能改写外部变量，因此如果在闭包中直接改写父函数的变量，就会发生错误。看以下示例：

实现一个计数闭包的例子：

def counter(start=0): count = [start] def incr(): count[0] += 1 return count return incr a = counter() print 'a:',a In [32]: def counter(start=0): ...: count = start ...: def incr(): ...: count += 1 ...: return count ...: return incr ...: In [33]: a = counter() In [35]: a() #此处会报错 UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment

应该像下面这样使用：

In [36]: def counter(start=0): ...: count = [start] ...: def incr(): ...: count[0] += 1 ...: return count ...: return incr ...: In [37]: count = counter(5) In [38]: for i in range(10): ...: print count(), ...: [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15]

2.使用闭包的陷阱

In [1]: def create(): ...: return [lambda x:i*x for i in range(5)] #推导式生成一个匿名函数的列表 ...: In [2]: create() Out[2]: [<function __main__.<lambda>>, <function __main__.<lambda>>, <function __main__.<lambda>>, <function __main__.<lambda>>, <function __main__.<lambda>>] In [4]: for mul in create(): ...: print mul(2) ...: 8 8 8 8 8

结果是不是很奇怪，这算是闭包使用中的一个陷阱吧！来看看为什么？

在上面的代码当中，函数create返回一个list里面保存了4个函数变量，这4个函数都共同的引用了循环变量i, 也就是说它们共享着同一个变量i，i是会改变的，当函数调用时，循环变量i已经是等于4了，因此4个函数返回的都是8。如果，需要在闭包使用循环变量的值的话，把循环变量作为闭包的默认参数或者是通过偏函数来实现。实现的原理也很简单，就是当把循环变量当参数传入函数时，会申请新的内存。示例代码如下：

In [5]: def create(): ...: return [lambda x,i=i:i*x for i in range(5)] ...: In [7]: for mul in create(): ...: print mul(2) ...: 0 2 4 6 8

3，闭包与装饰器

装饰器就是一种的闭包的应用，只不过其传递的是函数：

def addb(func): def wrapper(): return '<b>' + func() + '</b>' return wrapper def addli(func): def wrapper(): return '<li>' + func() + '</li>' return wrapper @addb # 等同于 demo = addb(addli(demo)) @addli # 等同于 demo = addli(demo) def demo(): return 'hello world' print demo() # 执行的是 addb(addku(demo))

在执行时，首先将demo函数传递给addli进行装饰，然后将装饰后的函数传递给addb进行装饰。所以最后返回的结果是：

<b><li>hello world</li></b>

4.装饰器中的陷阱

当你写了一个装饰器作用在某个函数上,这个函数的重要的元信息比如名字、文档字符串、注解和参数签名都会丢失。

def out_func(func): def wrapper(): func() return wrapper @out_func def demo(): """ this is a demo. """ print 'hello world.' if __name__ == '__main__': demo() print "__name__:",demo.__name__ print "__doc__:",demo.__doc__

看结果：

hello world.
__name__: wrapper __doc__: None

函数名字和文档字符串都变成了闭包的信息。好在可以使用 functools 库中的 @wraps 装饰器来注解底层包装函数。

from functools import wraps def out_func(func):  @wraps(func) def wrapper(): func() return wrapper

自己试试结果吧！

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