闭包 装饰器
Posted wangxiongbing
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了闭包 装饰器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一 闭包
只发生在函数的嵌套中,一个内层函数调用了外层函数的"变量"
nonlocal 不是本地作用域的
检测是否为闭包的内置属性 __closure__
闭包函数可以保留其用到的变量的引用
外层函数的返回值就是内层函数的引用
def text(k,b): k = 1 b = 2 def text1(x): x = 3 print(k*x + b) return text1 t = text() print(t)
一 装饰器是什么
python的装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。简单的说装饰器就是一个用来返回函数的函数。
它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。
概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。
1 模板装饰器
def wrapper(func): def inner(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) return result return inner @wrapper # text=wrapper(text) def text(): print("python")
2 多个装饰器装饰同一个函数
def wrapper(func): def inner(*args, **kwargs): ret = func(*args, **kwargs) return "<p>" + ret + "</p>" return inner def decorate(func): def inner(*args, **kwargs): ret = func(*args, **kwargs) return "<h1>" + ret + "</h1>" return inner @wrapper @decorate def show(): return " ++love python++ " ret = show() print(ret) result : "<p><h1> ++love python++ </h1></p>"
3 装饰器带参数
def set_lever(lever_num): def wrapper(func): def inner(*args, **kwargs): if lever_num == 1: print("已经获得1的权限") elif lever_num == 2: print("已经获得2的权限") ret = func(*args, **kwargs) return ret return inner return wrapper @set_lever("first") def text1(): # print("ha111") return "love python111" @set_lever("second") def text2(): print("ha222") return "love python222" print(text1)
4 functools.wraps
使用装饰器极大地复用了代码,但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了,比如函数的docstring、__name__、参数列表,先看例子:
def use_logging(func): def _deco(*args,**kwargs): print("%s is running" % func.__name__) func(*args,**kwargs) return _deco @use_logging def bar(): print(‘i am bar‘) print(bar.__name__) bar() #bar is running #i am bar #_deco #函数名变为_deco而不是bar,这个情况在使用反射的特性的时候就会造成问题。因此引入了functools.wraps解决这个问题。
import functools
def use_logging(func):
@functools.wraps(func)
def _deco(*args,**kwargs):
print("%s is running" % func.__name__)
func(*args,**kwargs)
return _deco
@use_logging
def bar():
print(‘i am bar‘)
print(bar.__name__)
bar()
#result:
#bar is running
#i am bar
#bar ,这个结果是我们想要的。OK啦!
5 带参数和不带参数的装饰器
import functools def wrapper(arg): if callable(arg):#判断参入的参数是否是函数,不带参数的装饰器调用这个分支 @functools.wraps(arg) def inner(*args,**kwargs): print("%s is running" % arg.__name__) result =(*args,**kwargs)
return result return inner else:#带参数的装饰器调用这个分支 def _deco(func): @functools.wraps(func) def __deco(*args, **kwargs): if arg == "warn": print "warn%s is running" % func.__name__ return func(*args, **kwargs) return __deco return _deco @use_logging("warn") # @use_logging def bar(): print(‘i am bar‘) print(bar.__name__) bar()
三 类装饰器
1 普通类装饰器
class loging(object): def __init__(self,level="warn"): self.level = level def __call__(self,func): @functools.wraps(func) def _deco(*args, **kwargs): if self.level == "warn": self.notify(func) return func(*args, **kwargs) return _deco def notify(self,func): # logit只打日志,不做别的 print "%s is running" % func.__name__ @loging(level="warn")#执行__call__方法 def bar(a,b): print(‘i am bar:%s‘%(a+b)) bar(1,3)
2 继承类装饰器
class email_loging(Loging): ‘‘‘ 一个loging的实现版本,可以在函数调用时发送email给管理员 ‘‘‘ def __init__(self, email=‘[email protected]‘, *args, **kwargs): self.email = email super(email_loging, self).__init__(*args, **kwargs) def notify(self,func): # 发送一封email到self.email print "%s is running" % func.__name__ print "sending email to %s" %self.email @email_loging(level="warn") def bar(a,b): print(‘i am bar:%s‘%(a+b)) bar(1,3)
以上是关于闭包 装饰器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章