python文章装饰器理解12步

def outer():
     def inner():
         print "Inside inner"
     return inner # 1
 
foo = outer() #2
foo # doctest:+ELLIPSIS
<function inner at 0x>
foo()
Inside inner

这个例子看起来也许会更加的奇怪。在#1处我把恰好是函数标识符的变量inner作为返回值返回出来。这并没有什么特殊的语法：”把函数inner返回出来，否则它根本不可能会被调用到。“还记得变量的生存周期吗？每次函数outer被调用的时候，函数inner都会被重新定义，如果它不被当做变量返回的话，每次执行过后它将不复存在。

在#2处我们捕获住返回值 – 函数inner，将它存在一个新的变量foo里。我们能够看到，当对变量foo进行求值，它确实包含函数inner，而且我们能够对他进行调用。初次看起来可能会觉得有点奇怪，但是理解起来并不困难是吧。坚持住，因为奇怪的转折马上就要来了（嘿嘿嘿嘿，我笑的并不猥琐！）

8. 闭包

我们先不急着定义什么是闭包，先来看看一段代码，仅仅是把上一个例子简单的调整了一下：

def outer():
     x = 1
     def inner():
         print x # 1
     return inner
foo = outer()
foo.func_closure # doctest: +ELLIPSIS
(<cell at 0x: int object at 0x>,)

在上一个例子中我们了解到，inner作为一个函数被outer返回，保存在一个变量foo，并且我们能够对它进行调用foo()。不过它会正常的运行吗？我们先来看看作用域规则。

所有的东西都在python的作用域规则下进行工作：“x是函数outer里的一个局部变量。当函数inner在#1处打印x的时候，python解释器会在inner内部查找相应的变量，当然会找不到，所以接着会到封闭作用域里面查找，并且会找到匹配。

但是从变量的生存周期来看，该怎么理解呢？我们的变量x是函数outer的一个本地变量，这意味着只有当函数outer正在运行的时候才会存在。根据我们已知的python运行模式，我们没法在函数outer返回之后继续调用函数inner，在函数inner被调用的时候，变量x早已不复存在，可能会发生一个运行时错误。

万万没想到，返回的函数inner居然能够正常工作。Python支持一个叫做函数闭包的特性，用人话来讲就是，嵌套定义在非全局作用域里面的函数能够记住它在被定义的时候它所处的封闭命名空间。这能够通过查看函数的func_closure属性得出结论，这个属性里面包含封闭作用域里面的值（只会包含被捕捉到的值，比如x，如果在outer里面还定义了其他的值，封闭作用域里面是不会有的)

记住，每次函数outer被调用的时候，函数inner都会被重新定义。现在变量x的值不会变化，所以每次返回的函数inner会是同样的逻辑，假如我们稍微改动一下呢？

def outer(x):
     def inner():
         print x # 1
     return inner
print1 = outer(1)
print2 = outer(2)
print1()
1
print2()
2

从这个例子中你能够看到闭包 – 被函数记住的封闭作用域 – 能够被用来创建自定义的函数，本质上来说是一个硬编码的参数。事实上我们并不是传递参数1或者2给函数inner，我们实际上是创建了能够打印各种数字的各种自定义版本。

闭包单独拿出来就是一个非常强大的功能， 在某些方面，你也许会把它当做一个类似于面向对象的技术：outer像是给inner服务的构造器，x像一个私有变量。使用闭包的方式也有很多：你如果熟悉python内置排序方法的参数key，你说不定已经写过一个lambda方法在排序一个列表的列表的时候基于第二个元素而不是第一个。现在你说不定也可以写一个itemgetter方法，接收一个索引值来返回一个完美的函数，传递给排序函数的参数key。

不过，我们现在不会用闭包做这么low的事(⊙o⊙)…！相反，让我们再爽一次，写一个高大上的装饰器!

9. 装饰器

装饰器其实就是一个闭包，把一个函数当做参数然后返回一个替代版函数。我们一步步从简到繁来瞅瞅：

def outer(some_func):
     def inner():
         print "before some_func"
         ret = some_func() # 1
         return ret + 1
     return inner
def foo():
     return 1
decorated = outer(foo) # 2
decorated()
before some_func
2

仔细看看上面这个装饰器的例子。们定义了一个函数outer，它只有一个some_func的参数，在他里面我们定义了一个嵌套的函数inner。inner会打印一串字符串，然后调用some_func，在#1处得到它的返回值。在outer每次调用的时候some_func的值可能会不一样，但是不管some_func的之如何，我们都会调用它。最后，inner返回some_func() + 1的值 – 我们通过调用在#2处存储在变量decorated里面的函数能够看到被打印出来的字符串以及返回值2，而不是期望中调用函数foo得到的返回值1。

我们可以认为变量decorated是函数foo的一个装饰版本，一个加强版本。事实上如果打算写一个有用的装饰器的话，我们可能会想愿意用装饰版本完全取代原先的函数foo，这样我们总是会得到我们的”加强版“foo。想要达到这个效果，完全不需要学习新的语法，简单地赋值给变量foo就行了：

foo = outer(foo)
foo # doctest: +ELLIPSIS
<function inner at 0x>

现在，任何怎么调用都不会牵扯到原先的函数foo，都会得到新的装饰版本的foo，现在我们还是来写一个有用的装饰器。

想象我们有一个库，这个库能够提供类似坐标的对象，也许它们仅仅是一些x和y的坐标对。不过可惜的是这些坐标对象不支持数学运算符，而且我们也不能对源代码进行修改，因此也就不能直接加入运算符的支持。我们将会做一系列的数学运算，所以我们想要能够对两个坐标对象进行合适加减运算的函数，这些方法很容易就能写出：

class Coordinate(object):
     def __init__(self, x, y):
         self.x = x
         self.y = y
     def __repr__(self):
         return "Coord: " + str(self.__dict__)
def add(a, b):
     return Coordinate(a.x + b.x, a.y + b.y)
def sub(a, b):
     return Coordinate(a.x - b.x, a.y - b.y)
one = Coordinate(100, 200)
two = Coordinate(300, 200)
add(one, two)
Coord: {'y': 400, 'x': 400}

如果不巧我们的加减函数同时也需要一些边界检查的行为那该怎么办呢？搞不好你只能够对正的坐标对象进行加减操作，任何返回的值也都应该是正的坐标。所以现在的期望是这样：

one = Coordinate(100, 200)
two = Coordinate(300, 200)
three = Coordinate(-100, -100)
sub(one, two)
Coord: {'y': 0, 'x': -200}
add(one, three)
Coord: {'y': 100, 'x': 0}

def wrapper(func):
     def checker(a, b): # 1
         if a.x < 0 or a.y < 0:
             a = Coordinate(a.x if a.x > 0 else 0, a.y if a.y > 0 else 0)
         if b.x < 0 or b.y < 0:
             b = Coordinate(b.x if b.x > 0 else 0, b.y if b.y > 0 else 0)
         ret = func(a, b)
         if ret.x < 0 or ret.y < 0:
             ret = Coordinate(ret.x if ret.x > 0 else 0, ret.y if ret.y > 0 else 0)
         return ret
     return checker
add = wrapper(add)
sub = wrapper(sub)
sub(one, two)
Coord: {'y': 0, 'x': 0}
add(one, three)
Coord: {'y': 200, 'x': 100}

add = wrapper(add)

@wrapper
 def add(a, b):
     return Coordinate(a.x + b.x, a.y + b.y)

def one(*args):
     print args # 1
one()
()
one(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
def two(x, y, *args): # 2
     print x, y, args
two('a', 'b', 'c')
a b ('c',)

def add(x, y):
     return x + y
lst = [1,2]
add(lst[0], lst[1]) # 1
3
add(*lst) # 2
3

def foo(**kwargs):
     print kwargs
foo()
{}
foo(x=1, y=2)
{'y': 2, 'x': 1}

dct = {'x': 1, 'y': 2}
def bar(x, y):
     return x + y
bar(**dct)
3

def logger(func):
     def inner(*args, **kwargs): #1
         print "Arguments were: %s, %s" % (args, kwargs)
         return func(*args, **kwargs) #2
     return inner

@logger
 def foo1(x, y=1):
     return x * y
@logger
 def foo2():
     return 2
foo1(5, 4)
Arguments were: (5, 4), {}
20
foo1(1)
Arguments were: (1,), {}
1
foo2()
Arguments were: (), {}