轻松教你理解Python闭包与装饰日高级概念

本文主要是介绍轻松教你理解Python闭包与装饰日高级概念，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Python的魅力在于它简洁的语法和强大的特性，其中闭包和装饰器是两个经常被提及的高级概念。虽然听起来有些高深，但一旦理解，它们将极大地丰富你的编程技巧。让我们一步步揭开它们的神秘面纱。

什么是闭包？

闭包听起来复杂，实际上是一种函数内部定义的函数，能够访问其外部函数的变量，即使外部函数已经执行完毕。这得益于Python的变量作用域规则。

理解闭包

例子时间：

def outer_func(msg):  # 外部函数的局部变量  def inner_func():  print(msg)  # 返回内部函数  return inner_func  # 调用outer_func并保存返回的内部函数  
greeting = outer_func("你好，世界！")  
# 现在调用greeting函数，尽管msg已不在作用域内，但仍能打印  
greeting()

解释：这里，outer_func返回了inner_func，并且inner_func能够访问outer_func中的局部变量msg，这就是闭包。

进阶：闭包中的变量绑定

闭包允许内部函数记住并访问外部函数的局部变量，即使外部函数执行完毕。

def counter(start):  count = start  # count在这里是外部函数的局部变量  def increment():  nonlocal count  # 声明count不是局部变量，而是外部函数的  count += 1  return count  return increment  # 创建一个计数器  
counter_a = counter(1)  
print(counter_a())  # 输出: 2  
print(counter_a())  # 输出: 3

注意：使用nonlocal关键字告诉Python count不是内部函数的局部变量，而是外层函数的。

跨越到装饰器

装饰器本质上是一个接受函数作为参数并返回一个新的函数的函数。它为函数添加额外的功能，而无需修改原始函数的代码，是闭包的一个常见应用。

装饰器基础

示例：

def my_decorator(func):  def wrapper():  print("Something is happening before the function is called.")  func()  print("Something is happening after the function is called.")  return wrapper  @my_decorator  
def say_hello():  print("Hello!")  say_hello()

解读：这里，@my_decorator是一个语法糖，等价于将say_hello传递给my_decorator并用返回值替换原来的say_hello。wrapper函数执行了额外的操作（前后打印信息），但对调用者来说，就像是直接调用say_hello一样。

装饰器参数

装饰器也可以接受参数，使得它们更加灵活。

def repeat(n):  def decorator_repeat(func):  def wrapper(*args, **kwargs):  for _ in range(n):  func(*args, **kwargs)  return wrapper  return decorator_repeat  @repeat(3)  
def greet(name):  print(f"Hello, {name}!")  greet("Alice")  # 输出 "Hello, Alice!" 三次

技巧提示：使用嵌套函数让装饰器可以接受参数，这样可以保持装饰器使用的简洁性。

实战案例分析

假设我们需要记录函数的执行时间，可以创建一个装饰器来实现这一需求。

import time  def timing_decorator(func):  def wrapper(*args, **kwargs):  start_time = time.time()  result = func(*args, **kwargs)  end_time = time.time()  print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to execute.")  return result  return wrapper  @timing_decorator  
def test_function():  time.sleep(1)  test_function()

分析：这个装饰器在每次调用test_function时都会计算并打印执行时间，展示了装饰器增强函数功能的强大能力。