闭包与装饰器简单概括

本文主要是介绍闭包与装饰器简单概括，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！

     装饰器在Python2.4 就开始使用了,装饰器可以说是一个比较厉害的功能.但是 我也是刚开始学装饰器的时候,比较不好理解装饰器的思想. 我希望我的这篇文章,能给刚开始学习装饰器的人,带来更简单的理解.当然也非常感谢,有那么多人写过相关的内容,我也是不断看别人的博客,学习.现在我也想分享一下装饰器,希望可以给刚开始学装饰器的你,提供一些帮助.

1 闭包

在计算机科学中，闭包（Closure）是词法闭包（Lexical Closure）的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以，有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。

1.引入 嵌套函数

def print_msg():msg = "zen of python"def printer():# printer是嵌套函数print(msg)printer()print_msg()

那么有没有一种可能即使脱离了函数本身的作用范围，局部变量还可以被访问得到呢？答案是闭包

def print_msg():# print_msg 是外围函数msg = "zen of python"def printer():# printer 是嵌套函数print(msg)return printeranother = print_msg()another()

现在来实现一个功能 有一个avg 函数 , 它 的作用是计算不断 增加的均值 例如整个历史中某个商品的的平均收盘价,. 每天都会增加新的价格.因此平均值耀考虑到目前为止所有的价格.

avg(10)
10
avg(15)
12.5
avg(10)
11.66

class Average:def __init__(self):self.prices = []def __call__(self, price, *args, **kwargs):self.prices.append(price)total = sum(self.prices)return total / len(self.prices)if __name__ == '__main__':avg = Average()print(avg(10))print(avg(15))print(avg(10))

这样实现看起来没有问题, 来看下 这个实现

def make_averager():prices = []def averager(price):prices.append(price)total = sum(prices)return total / len(prices)return averagerif __name__ == '__main__':avg = make_averager()print(avg(10))print(avg(15))print(avg(10))# avg.__code__.co_varnames
# ('price', 'total')
# avg.__code__.co_freevars
# ('prices',)

思考 ??? avg 如何 存储历史的值的呢?

对 Average 这个应该比较清楚, self.prices 来保存这些信息的呢?
而 make_average 如何保存这些信息的呢?

2 装饰器的执行时间

装饰器 是在导入模块 的时候就已经执行.
这和普通的函数有点不太一样

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author: Frank 
@contact: frank.chang@shoufuyou.com
@file: test_deco.py
@time: 2018/4/23 下午11:11"""registry = []def register(fun):print('running register({})'.format(fun))registry.append(fun)return fun@register
def f1():print('running f1()')@register
def f2():print('running f2()')def f3():print('running f3()')def main():print('running main()')print('registry --> ', registry)if __name__ == '__main__':main()# 结果如下
running register(<function f1 at 0x10eb366a8>)
running register(<function f2 at 0x10eb9b620>)
running main()
registry -->  [<function f1 at 0x10eb366a8>, <function f2 at 0x10eb9b620>]

3 装饰器

装饰器是什么??

装饰器本质是一个函数,用来修饰你要装饰的函数,就是那么简单,不要想的太复杂了. 

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author: Frank 
@contact: frank.chang@shoufuyou.com
@file: test_deco2.py
@time: 2018/5/1 上午12:08"""
import loggingdef foo():print("I am  foo")def deco(func2):func2()def use_logging(func):logging.warning("%s is running" % func.__name__)func()def use_logging2(func):def wrapper():logging.warning("%s is running" % func.__name__)return func()return wrapper# @use_logging
def fun1():print('I am  fun1')@use_logging2
def fun2():print('I am  fun2')def fun3():print('I am  fun3')if __name__ == '__main__':deco(foo)use_logging(fun1)

当你的函数需要参数的时候怎么办呢?

def wrapper(*args, **kwargs):# args是一个数组，kwargs一个字典logging.warn("%s is running" % func.__name__)return func(*args, **kwargs)return wrapper

2 装饰器 想要保存源信息

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author: Frank 
@contact: frank.chang@shoufuyou.com
@file: test_deco.py
@time: 2018/5/7 下午5:54"""import time
from functools import wrapsdef timethis(func):'''Decorator that reports the execution time.'''# @wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)end = time.time()print(func.__name__, end - start)return resultreturn wrapper@timethis
def countdown(n):'''Counts down'''while n > 0:n -= 1countdown(100000)# countdown = timethis(countdown)#  在命令行里面看看
countdown(100000)
countdown 0.011469841003417969
countdown.__name__
'wrapper'
countdown.__doc__# 如果加上 wraps
# func 的__name__, __doc__ 还保存着.
countdown 0.00823211669921875
countdown.__name__
'countdown'
countdown.__doc__
'\n    Counts down\n    '

3 带参数的装饰器

就是装饰器,也加上参数.
就是在加一层函数,进行包装.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author: Frank 
@contact: frank.chang@shoufuyou.com
@file: test_deco.py
@time: 2018/4/28 下午7:43装饰器功能,检查函数的入参, 如果全为空, 或者0 ,None,
直接不进行模型计算,直接返回一个 假的分数. 
如果参数有一个不为空,则进行 fun函数进行计算. """
import inspect
import functoolsdef checked_arguments(score, prob):def _checked_arguments(f):
        @functools.wraps(f)def wrapper(*a, **k):d = inspect.getcallargs(f, *a, **k)valid_val = check_arguments(d)if valid_val:return f(*a, **k)else:return {score: -1,prob: 999}return wrapperreturn _checked_argumentsdef check_arguments(d):val = d.values()return any(val)@checked_arguments('payday_loan', 'pydayloan_prob')
def fun(a, b, c, d, *args, **kwargs):return a + 1, b + 1, c + 1, d + 1if __name__ == "__main__":values = fun(1, 2, 3, 4, 5)# values = fun(None, None, None, None)print(values)

来让我们看一下,如何实现,对模型函数,进行入参检查的,

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author: Frank 
@contact: frank.chang@shoufuyou.com
@file: test_deco2.py
@time: 2018/5/10 下午11:31https://docs.python.org/3/library/inspect.html#inspect.Signature.bind
https://docs.python.org/3/library/inspect.html#inspect.BoundArguments"""
import functools
import inspectdef checked_arguments(f):
    @functools.wraps(f)def wrapper(*a, **k):sig = inspect.signature(f).bind(*a, **k)sig.apply_defaults()d = sig.argumentsvalid_val = check_arguments(d)if valid_val:return f(*a, **k)else:return {'score': -1,'prob': 999}return wrapperdef check_arguments(d):args = d.get('args')kw = d.get('kwargs')if not any(args):if not any(kw.values()):return Falsereturn True@checked_arguments
def run(*args, **kwargs):"""模型函数,计算分值用的.:param args::param kwargs::return:"""return (args, kwargs)class PayDayLoanBD:def __init__(self, data):self.data = datadef calculate(self):d1 = dict()d1.update(self.data)result = run(**d1)return resultif __name__ == '__main__':data = {'name': 'frank', 'tongdun_1': 15, 'hangju': 18, 'jd_prob': 32.5}# data = {'name': None, 'tongdun_1': None, 'hangju': None, 'jd_prob': None}bd = PayDayLoanBD(data=data)val = bd.calculate()print(val)

来看下面的方法,如果修饰的不是一个普通的函数,而是一个成员函数,
这里写的有点问题. ... 传入不传入self, 是看你是否用了self, 如果没有用到self,就没有必要显示的传入self, 这个变量 会保存在*args 这个元祖里面...如果装饰器里面需要用到self.xxx ,这个时候就需要显示的传入self,来拿值. 就需要注意了, 需要传 self,写到包装函数里面就可以了.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author: Frank 
@contact: frank.chang@shoufuyou.com
@file: test_deco3.py
@time: 2018/4/15 下午7:43"""
import functoolsdef run(**kwargs):"""模型函数,计算分值用的.:param args::param kwargs::return:"""return (kwargs)def _check_arguments(d):return any(d.values())def checked_arguments(score, prob):def _checked_arguments(f):
        @functools.wraps(f)def wrapper(self, *args, **kwargs):valid_val = _check_arguments(self.data)if valid_val:return f(self, *args, **kwargs)else:return {score: -1,prob: 999}return wrapperreturn _checked_argumentsclass ScorecardLargeModel:def __init__(self, data):self.data = data    @checked_arguments('cashloan_ab_risk_score', 'cashloan_ab_risk_prob')def fun(self):kwargs = dict(id_card_number='19920908059')kwargs.update(self.data)result = run(**kwargs)return resultif __name__ == "__main__":data = {'0': None, '1': 1111, '2': 2222, '3': None, '4': None, '5': None, '6': None, '7': None, '8': None, '9': None}# data = {'0': None, '1': None, '6': None, '7': None, '8': None, '9': None}large = ScorecardLargeModel(data)val = large.fun()print(val)

4 当装饰器修饰成员函数的时候

这里写的有点问题. ... 传入不传入self, 是看你是否用了self, 如果没有用到self,就没有必要显示的传入self, 这个变量 会保存在*args 这个元祖里面...如果装饰器里面需要用到self.xxx ,这个时候就需要显示的传入self,来拿值.

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@author: Frank 
@contact: frank.chang@shoufuyou.com
@file: test_deco4.py
@time: 2018/4/15 下午9:43#  当装饰器 修饰  成员函数的时候.该如何处理呢?"""
import functools
import timedef fn_timer(fn):"""计算 fn 的运算时间:param fn::return:"""    @functools.wraps(fn)def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()result = fn(*args, **kwargs)end = time.time()print(fn.__name__ + '  total running time %s seconds' % str(end - start))return resultreturn wrapperdef _check_arguments(d):return any(d.values())def checked_arguments(f):"""保存的code:param f::return:"""    @functools.wraps(f)def wrapper(self, *args, **kwargs):valid_val = _check_arguments(self.data)if valid_val:return f(self, *args, **kwargs)else:return {'score': -1,'prob': 999}return wrapperclass ScorecardLargeModel:def __init__(self, data):self.data = data    @checked_argumentsdef fun1(self, months):return 'fun1  running. months={}'.format(months)    @fn_timerdef fun2(self, name):time.sleep(0.5)return "fun2 running. name={}".format(name)if __name__ == "__main__":# data = {'0': None, '1': 1111, '2': 2222, '3': None, '4': None, '5': None, '6': None, '7': None, '8': None, '9': None}data1 = {'0': None, '1': None, '6': None, '7': None, '8': None, '9': None}large = ScorecardLargeModel(data1)val = large.fun1(3)print(val)val2 = large.fun2('frank')print(val2)# {'score': -1, 'prob': 999}
# fun2  total running time 0.5017671585083008 seconds
# fun2 running. name=frank

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参考链接

https://foofish.net/python-closure.html

https://foofish.net/python-decorator.html

Graham Dumpleton 的文章详解Python的装饰器

这篇关于闭包与装饰器简单概括的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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