实例详解Python装饰器与闭包

概述

Python装饰器与闭包是Python高级编程中非常重要的概念，掌握它们可以使我们写出更加优美、高效且具有可读性的代码。本文将详细讲解Python装饰器和闭包的使用方法和原理，并提供两个示例来说明其用法。

装饰器

什么是装饰器

装饰器是一种用于修改或扩展函数功能的Python语法结构。它可以通过注解函数来实现，不需要修改原函数的代码，而是通过在原函数上面添加一个新的函数来实现扩展或修改原函数的功能。

装饰器的使用方法

装饰器的使用方法非常简单，并且可以通过多层嵌套的方式实现多个装饰器的叠加。下面是一个用于统计函数运行时间的装饰器示例：

import time

def timeit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print("{} cost {:.2f}s".format(func.__name__, end-start))
        return result
    return wrapper

@timeit
def func():
    time.sleep(1)

func()

在上面的代码中，我们定义了一个timeit装饰器，它的作用是统计被装饰函数的运行时间，并在运行完毕后打印出来。通过在func函数上添加了一个@timeit的注解，我们就使func函数成为了被timeit装饰器装饰的函数。当我们运行func函数时，它会自动调用timeit装饰器函数并打印出运行时间。

装饰器的应用场景

装饰器可以在不修改原函数的前提下，为其增加新的功能，因此它在很多场景下非常有用。以下是一些常见的使用场景：

日志记录
系统监控
性能测试
输入检查
输出格式化

装饰器的原理

装饰器的本质是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。当我们将一个函数定义为装饰器之后，在使用该装饰器装饰另一个函数时，实际上是将原函数作为参数传给了这个装饰器函数，然后将该装饰器函数的返回值作为新的函数。

闭包

什么是闭包

闭包是指一个函数内部定义的函数，它可以访问外部函数的变量并保存其状态。具有记忆作用，可以在多次调用中保持状态，而不是每次重新计算。

闭包的使用方法

闭包的使用方法比较简单，以一个计数器为例：

def counter():
    count = 0
    def inc():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return inc

c = counter()
print(c())
print(c())
print(c())

在这段代码中，我们定义了一个counter函数，它返回了一个内部函数inc，该函数可以记住外部函数的变量count，并将它的值在每次被调用时加一并返回。

闭包的应用场景

闭包可以记住函数的状态，因此它在很多场景下非常有用。以下是一些常见的使用场景：

记录函数调用的次数
缓存函数的计算结果
高阶函数的实现

闭包的原理

闭包的本质是一个函数和它用到的外部变量的一个整体。在Python中，闭包可以通过内部函数访问外部函数的变量并修改它们。由于闭包中包含了函数和外部变量的状态信息，因此它可以多次被调用并保持执行状态。

示例1：计时器装饰器

下面的示例演示了如何编写一个计时器装饰器，用于统计函数的执行时间：

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print('{}() executed in {:.4f} seconds'.format(func.__name__, end_time-start_time))
        return result
    return wrapper

@timer
def func():
    time.sleep(1)

func()

在上面的代码中，我们通过定义一个timer装饰器来实现计时功能。当我们用带有@timer注解的函数调用func()时，它会自动调用timer装饰器函数并打印出函数的运行时间。

示例2：实现高阶函数

下面的示例演示了如何实现一个高阶函数，它用于根据指定的条件过滤一个列表：

def filter_list(func):
    def wrapper(lst):
        return [x for x in lst if func(x)]
    return wrapper

@filter_list
def greater_than_five(n):
    return n > 5

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
result = greater_than_five(numbers)
print(result)

在上面的代码中，我们通过定义一个filter_list函数来实现一个高阶函数，这个函数用于根据指定的条件过滤一个列表。我们使用@filter_list装饰器使得greater_than_five函数具有过滤器的功能，并通过它对一个数字列表进行过滤，只保留大于5的数字。