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本节我们来介绍闭包与装饰器。
闭包与装饰器是函数的高级用法，其实在介绍完Python 函数我们就可以介绍本节的内容，但由于Python中的类也可以用来实现装饰器，所以我们等到介绍完了Python 类再来统一介绍闭包与装饰器。
装饰器使用的是闭包的特性，我们先来介绍闭包，再来介绍装饰器。
1，什么是闭包
Python 的函数内部还允许嵌套函数，也就是一个函数中还定义了另一个函数。如下：
def fun_1():
def fun_2():
return 'hello'
s = fun_2()
return s
s = fun_1()
print(s) # 'hello'
在上面的代码中，我们在函数fun_1 的内部又定义了一个函数fun_2，这就是函数嵌套。
我们在学习函数的时候，还知道，Python 函数可以作为函数参数和函数返回值。
因此，我们可以将上面代码中的函数fun_2作为函数fun_1的返回值，如下：
def fun_1():
def fun_2():
return 'hello'
return fun_2
此时，函数fun_1 返回了一个函数，我们这样使用fun_1：
fun = fun_1() # fun 是一个函数
s = fun() # 调用函数 fun
print(s) # s 就是 'hello'
我们再来改进函数fun_1，如下：
def fun_1(s):
s1 = 'hello ' + s
def fun_2():
return s1
return fun_2
上面的代码中，内部函数fun_2返回了变量s1，而s1是函数fun_2的外部变量，这种内部函数能够使用外部变量，并且内部函数作为外部函数的返回值，就是闭包。
编写闭包时都有一定的套路，也就是，闭包需要有一个外部函数包含一个内部函数，并且外部函数的返回值是内部函数。
2，用闭包实现一个计数器
我们来实现一个计数器的功能，先写一个框架，如下：
def counter():
# 定义内部函数
def add_one():
pass
# 返回内部函数
return add_one
再来实现计数的功能，如下：
def counter():
# 用于计数
l = [0]
# 定义内部函数
def add_one():
l[0] += 1
return l[0] # 返回数字
# 返回内部函数
return add_one
上面的代码中，我们使用了一个列表l[0]来记录累加数，在内部函数add_one中对l[0]进行累加。
我们这样使用这个计数器：
c = counter()
print(c()) # 1
print(c()) # 2
print(c()) # 3
我们还可以使这个计数器能够设置累加的初始值，就是为counter 函数设置一个参数，如下：
def counter(start):
l = [start]
def add_one():
l[0] += 1
return l[0]
return add_one
这样我们就可以使用counter 来生成不同的累加器（从不同的初始值开始累加）。我们这样使用该计数器：
c1 = counter(1) # c1 从 1 开始累加
print(c1()) # 2
print(c1()) # 3
print(c1()) # 4
c5 = counter(5) # c5 从 5 开始累加
print(c5()) # 6
print(c5()) # 7
print(c5()) # 8
c1 从 1 开始累加，c5 从 5 开始累加，两个互不干扰。
3，什么是装饰器
装饰器是闭包的一种进阶应用。装饰器从字面上理解就是用来装饰，包装的。装饰器一般用来在不修改函数内部代码的情况下，为一个函数添加额外的新功能。
装饰器虽然功能强大，但也不是万能的，它也有自己适用场景：
- 缓存
- 身份认证
- 记录函数运行时间
- 输入的合理性判断
比如，我们有一个函数，如下：
def hello():
print('hello world.')
如果我们想计算这个函数的运行时间，最直接的想法就是修改该函数，如下：
import time
def hello():
s = time.time()
print('hello world.')
e = time.time()
print('fun:%s time used:%s' % (hello.__name__. e - s))
# 调用函数
hello()
其中，time 模块是Python 中的内置模块，用于时间相关计算。
每个函数都有一个__name__ 属性，其值为函数的名字。不管我们是直接查看一个函数的__name__ 属性，还是将一个函数赋值给一个变量后，再查看这个变量的__name__ 属性，它们的值都是一样的（都是原来函数的名字）：
print(hello.__name__) # hello
f = hello # 调用 f() 和 hello() 的效果是一样的
print(f.__name__) # hello
但是，如果我们要为很多的函数添加这样的功能，要是都使用这种办法，那会相当的麻烦，这时候使用装饰器就非常的合适。
最简单的装饰器
装饰器应用的就是闭包的特性，所以编写装饰器的套路与闭包是一样的，就是有一个外部函数和一个内部函数，外部函数的返回值是内部函数。
我们先编写一个框架：
def timer(func):
def wrapper():
pass
return wrapper
再来实现计时功能：
import time
def timer(func):
def wrapper():
s = time.time()
ret = func()
e = time.time()
print('fun:%s time used:%s' % (func.__name__, e - s))
return ret
return wrapper
def hello():
print('hello world.')
该装饰器的名字是timer，其接受一个函数类型的参数func，func 就是要修饰的函数。
func 的函数原型要与内部函数wrapper 的原型一致（这是固定的写法），即函数参数相同，函数返回值也相同。
英文
wrapper就是装饰的意思。
其实timer 就是一个高阶函数，其参数是一个函数类型，返回值也是一个函数。我们可以这样使用timer 装饰器：
hello = timer(hello)
hello()
以上代码中，hello 函数作为参数传递给了timer 装饰器，返回结果用hello 变量接收，最后调用hello()。这就是装饰器的原本用法。
只不过，Python 提供了一种语法糖，使得装饰器的使用方法更加简单优雅。如下：
@timer
def hello():
print('hello world.')
hello()
直接在原函数hello 的上方写一个语法糖@timer，其实这个作用就相当于hello = timer(hello)。
用类实现装饰器
在上面的代码中，是用函数（也就是timer 函数）来实现的装饰器，我们也可以用类来实现装饰器。
用类实现装饰器，主要依赖的是__init__ 方法和__call__ 方法。
我们知道，实现
__call__方法的类，其对象可以像函数一样被调用。
用类来实现timer 装饰器，如下：
import time
class timer:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self):
s = time.time()
ret = self.func()
e = time.time()
print('fun:%s time used:%s' % (self.func.__name__, e - s))
return ret
@timer
def hello():
print('hello world.')
print(hello())
其中，构造方法__init__接收一个函数类型的参数func，然后，__call__方法就相当于wrapper 函数。
用类实现的装饰器的使用方法，与用函数实现的装饰器的使用方法是一样的。
4，被修饰的函数带有参数
如果hello 函数带有参数，如下：
def hello(s):
print('hello %s.' % s)
那么装饰器应该像下面这样：
import time
def timer(func):
def wrapper(args):
s = time.time()
ret = func(args)
e = time.time()
print('fun:%s time used:%s' % (func.__name__, e - s))
return ret
return wrapper
@timer
def hello(s):
print('hello %s.' % s)
hello('python')
timer 函数的参数依然是要被修饰的函数，wrapper 函数的原型与hello 函数保持一致。
用类来实现，如下：
import time
class timer:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, args):
s = time.time()
ret = self.func(args)
e = time.time()
print('fun:%s time used:%s' % (self.func.__name__, e - s))
return ret
@timer
def hello(s):
print('hello %s.' % s)
print(hello('python'))
不定长参数装饰器
如果hello 函数的参数是不定长的，timer 应该是如下这样：
import time
def timer(func):
def wrapper(*args, **kw):
s = time.time()
ret = func(*args, **kw)
e = time.time()
print('fun:%s time used:%s' % (func.__name__, e - s))
return ret
return wrapper
@timer
def hello(s1, s2): # 带有两个参数
print('hello %s %s.' % (s1, s2))
@timer
def hello_java(): # 没有参数
print('hello java.')
hello('python2', 'python3')
hello_java()
这样的装饰器timer，可以修饰带有任意参数的函数。
用类来实现，如下：
import time
class timer:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kw):
s = time.time()
ret = self.func(*args, **kw)
e = time.time()
print('fun:%s time used:%s' % (self.func.__name__, e - s))
return ret
@timer
def hello(s1, s2): # 带有两个参数
print('hello %s %s.' % (s1, s2))
@timer
def hello_java(): # 没有参数
print('hello java.')
hello('python2', 'python3')
hello_java()
5，装饰器带有参数
如果装饰器也需要带有参数，那么则需要在原来的timer 函数的外层再嵌套一层函数Timer，Timer 也带有参数，如下：
import time
def Timer(flag):
def timer(func):
def wrapper(*args, **kw):
s = time.time()
ret = func(*args, **kw)
e = time.time()
print('flag:%s fun:%s time used:%s' % (flag, func.__name__, e - s))
return ret
return wrapper
return timer
@Timer(1)
def hello(s1, s2): # 带有两个参数
print('hello %s %s.' % (s1, s2))
@Timer(2)
def hello_java(): # 没有参数
print('hello java.')
hello('python2', 'python3')
hello_java()
从上面的代码中可以看到，timer 的结构没有改变，只是在wrapper 的内部使用了flag 变量，然后timer 的外层多了一层Timer，Timer 的返回值是timer，我们最终使用的装饰器是Timer。
我们通过函数.__name__ 来查看函数的__name__ 值：
print(hello.__name__) # wrapper
print(hello_java.__name__) # wrapper
可以发现hello 和 hello_java 的__name__ 值都是wrapper（即内部函数wrapper 的名字），而不是hello 和 hello_java，这并不符合我们的需要，因为我们的初衷只是想增加hello 与hello_java的功能，但并不想改变它们的函数名字。
6，使用 @functools.wraps
我们可以使用functools模块的wraps装饰器来修饰wrapper 函数，以解决这个问题，如下：
import time
import functools
def Timer(flag):
def timer(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
s = time.time()
ret = func(*args, **kw)
e = time.time()
print('flag:%s fun:%s time used:%s' % (flag, func.__name__, e - s))
return ret
return wrapper
return timer
@Timer(1)
def hello(s1, s2): # 带有两个参数
print('hello %s %s.' % (s1, s2))
@Timer(2)
def hello_java(): # 没有参数
print('hello java.')
此时，再查看hello 与 hello_java 的 __name__值，分别是hello 和 hello_java。
7，装饰器可以叠加使用
装饰器也可以叠加使用，如下：
@decorator1
@decorator2
@decorator3
def func():
...
上面代码的所用相当于：
decorator1(decorator2(decorator3(func)))
8，一个较通用的装饰器模板
编写装饰器有一定的套路，根据上文的介绍，我们可以归纳出一个较通用的装饰器模板：
def func_name(func_args):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
# 在这里可以使用func_args，*args，**kw
# 逻辑处理
...
ret = func(*args, **kw)
# 逻辑处理
...
return ret
return wrapper
return decorator
# 使用装饰器 func_name
@func_name(func_args)
def func_a(*args, **kw):
pass
在上面的模板中：
-
func_name是装饰器的名字，该装饰器可以接收参数func_args - 内部函数
decorator的参数func，是一个函数类型的参数，就是将来要修饰的函数 -
func的参数列表可以是任意的，因为我们使用的是*args, **kw - 内部函数
wrapper的原型（即参数与返回值）要与 被修饰的函数func保持统一 -
@functools.wraps的作用是保留被装饰的原函数的一些元信息（比如__name__属性）
与装饰器相关的模块有functools 和 wrapt，可以使用这两个模块来优化完善你写的装饰器，感兴趣的小伙伴可以自己拓展学习。
（完。）
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Python 简明教程 ---21，Python 继承与多态