一、闭包
1.1 三要素
必须有一个内嵌函数内嵌函数必须引用外部函数中变量外部函数返回值必须是内嵌函数
1.2 语法
# 语法 def 外部函数名(参数): 外部变量 def 内部函数名(参数)： 使用外部变量 return 内部函数名 # 调用 变量 = 外部函数名(参数) 变量(参数)
举个例子
def func01(): # 外部函数
a = 1 # 外部变量
print('外部变量：'，a)
def func02(num): #内部函数
print("调用内部函数后：",num + a). # 调用外部变量
# 调用
func01()
# func02()
像这样，我们先把func02注释掉，直接调用func01是可以调用成功的，完全没问题
但是我们再调用func02呢？一定会报错，为什么？这就涉及到一个知识点：
函数内部的属性，都是有生命周期的，都是在函数执行期间
简单来说就是func02存在于func01函数体内，func01调用执行完
它里面的代码就执行不了，如果想让它存活执行下去，就要return出去
再找一个变量接收，那么这样，不管你函数里怎么样，我就可以从内部使用外部的变量
所以调用这里不能像上面那么写：
# 调用 text = func01() text(3) # 3为参数
这样才算整整意义上的闭包
1.3 优点
内部函数可以使用外部变量
1.4 缺点
外部变量一直存在于内存中，不会在调用结束后释放，占用内存
1.5 作用
实现python装饰器
二、装饰器 Decorator
2.1 定义
在不改变原函数的调用以及内部代码情况下，为其添加新功能的函数
这个常见的装饰器就是你拿到别人的第三方API，假如API接口不允许你修改
但是你觉得他写的特别low，还需要添加某些功能，那我们就需要使用装饰器
2.2 语法
def 函数装饰器名称(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
需要添加的新功能
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
原函数 = 内嵌函数
@函数装饰器名称
def 原函数名称(参数):
函数体
原函数(参数)
2.3 本质
使用“@函数装饰器名称”修饰原函数，等同于创建与原函数名称相同的变量，关联内嵌函数；故调用原函数时执行内嵌函数。
原函数名称 = 函数装饰器名称（原函数名称）
2.4 装饰器链
一个函数可以被多个装饰器修饰，执行顺序为从近到远。
接下来我们写一个装饰器的小案例，来更加清楚一下装饰的整个工作流程
故事情境是这样的，主角是男人和女人，假设男人女人都是可以上班的，但是呢有不同
男人只能是好好上班，不能生娃；女人可以好好上班，也可以生娃
当然我们别反驳啊，是有的国家的男的也有生娃的技术，但是我们这里就是按照我们设定好的来
那当我们调用 man() 的时候，打印 好好上班，你不能生娃
调用 woman() 的时候，打印 好好上班，你可以生娃
def man():
print("好好上班")
def woman():
print("好好上班")
man()
woman()
那我们紧接着构建装饰器，装饰器名字无所谓，想怎么定义就怎么定义
# 装饰器函数带参数
def arg_func(sex):
def func1(b_func):
def func2():
if sex == 'man':
print("你不可以生娃")
if sex == 'woman':
print("你可以生娃")
return b_func()
return func2
return func1
@arg_func(sex='man')
def man():
print("好好上班")
@arg_func(sex='woman')
def woman():
print("好好上班")
man()
woman()
这个生成器大概的过程就是:
arg_func(sex='man'/'woman')()() > func1
func1() > func
func() > print("你不可以生娃") or print("你可以生娃") > b_func
# 然后判断sex的值，最后return出去，拿到结果
我们看这个生成器啊，因为它这个函数这里**def arg_func(sex)😗*这里是默认接收一个函数名作为参数进来，但是现在参数有了，但是函数名不见了，怎么办，我们只能是去在这个函数里再次写一个函数，再传入函数名
这个就是相当于只要是有传递参数的话，就要在写一个函数套进去，因为你还有一个函数名要进行传参
接下来我们看一下被装饰的函数带参数
def func1(func):
def func2(x, y):
print(x, y)
x += 5
y += 5
return func(x, y)
return func2
@func1
def num_sum(a, b):
print(a + b)
num_sum(1, 2)
这种装饰器跟之前的相比，直观的感受来说代码减少，更加精简，所以我们常用的也是这个较多
它总体来说流程变化不大，就是对于传参的形式进行了变化，即采用函数最内部传参
到此这篇关于Python必备基础之闭包和装饰器知识总结的文章就介绍到这了,更多相关Python闭包和装饰器内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
