一、闭包函数
什么是闭包：python是一种面向对象的编程语言，在python中一切皆对象，这样就使得变量所拥有的属性，函数也同样拥有。这样我们可以理解，在函数内创建一个函数的行为是完全合法的，而这种函数就叫内嵌函数。内嵌函数（可以理解为内部函数）可以在外部函数作用域内正常调用，在外部函数作用域外则会报错。如果内嵌函数（可以理解为内部函数）引用了外部函数定义的对象（可以是外层之外，但不是全局变量），那么此时的函数就叫闭包函数。
总之，一句话。如果外部函数的变量，被内部函数所引用，这种方式就是闭包。
比如：实现一个常规的累加函数，这是常规写法：
def func():
num1 = 1
num2 = 2
return num1 + num2
print(func())
3
使用闭包函数的写法：
def func(num1):
def add(num2):
return num1 + num2
return add
a = func(1)
print(a(2))
3
在这里，func()相当于外部函数，add()相当于内部函数，外部函数（func）的变量num1被内部函数（add）引用，这种方式就是闭包。另外，需要注意的是外部函数返回的是内部函数名。写法可以固定为：
def func1():
def func2():
...
return func2 #外部函数返回的是内部函数名
对比以上两种写法，其实看不出闭包有什么优势，反而变得更加繁琐。现在再举个例子，加深对闭包优势的了解。
比如，设计一个计数器：
def counter():
cnt = [0]
def add_one():
cnt[0] += 1
return cnt[0]
return add_one
num1 = counter()
print(num1())
print(num1())
print(num1())
print(num1())
1
2
3
4
其实用常规方法设计的函数也可以实现，但换一种思路，在实际生活中，需求是不断变化的，现在需要一种从10开始的计数器，难道我们又要重新开发一套程序吗？没有更好的办法了吗？现在闭包的优势就来了。
def counter(FIRST=0):
cnt = [FIRST]
def add_one():
cnt[0] += 1
return cnt[0]
return add_one
num1 = counter() #从1开始的计数器
num10 = counter(10)#从10开始的计数器
print(num1())
print(num1())
print(num1())
print(num10())
print(num10())
print(num10())
1
2
3
11
12
13
在这里，我们只需要简单的更改少量的代码counter(10)，就可以实现新的需求。
在实际测试工作中，我们会经常测试程序的性能，其中一个主要的指标是看程序的运行时间，在此场景中，闭包函数就会经常被使用，它会大大提高工作的效率。比如：
import time
def cost_time(func):
def wrapper():
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print(f'程序运行时间为：{end_time - start_time}')#f字符串格式化在pyhton3.7开始使用
return wraper
@cost_time #装饰器
def my_func():
time.sleep(2)
my_func()
程序运行时间为：2.0004215240478516
这里引用了装饰器，一般闭包函数和装饰器是配套使用的，这会大大提高python程序的效率。下面介绍装饰器的用法：
二、装饰器函数
什么是装饰器：python装饰器（function decorators）就是用来扩展函数功能的一种函数，其目的就是不改变原函数名（或类名）的情况下，给函数增加新的功能。装饰器就是通过闭包函数来给原来函数增加功能。因为调用函数不美观，所以引用了语法糖，也就是在需要添加功能的函数前面加上@即可。
需要注意，@修饰符的用法。
- '@’符号用作函数修饰符，必须出现在函数定义的前一行。不允许和函数定义在同一行。什么意思？还是用上面的例子举例：
@cost_time #'@’符号用作函数修饰符，必须出现在函数定义的前一行，这就是第一行。
def my_func():#这是函数，应该在'@’函数修饰符的下一行。
time.sleep(2)
- '@’符号用作函数修饰符，必须模块或者类定义层内对函数进行修饰，不允许修饰一个类。
- 一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数作为参数，并返回修饰的同名函数或其他可调用的东西。
@cost_time #装饰器
def my_func():
time.sleep(2)
这里的@，我们称之为语法糖，@cost_time就相当于cost_time（my_func），只不过更加的简洁。
- 带一个参数的装饰器
在之前计算程序运行时间的例子中，my_func（）函数没有带参数，如果需要带参数呢？
import time
def cost_time(func):
def wrapper(info):
print("this is decorator")
start_time = time.time()
func(info)
end_time = time.time()
print(f'程序运行时间为：{end_time - start_time}')
return wraper
@cost_time
def my_func(info):
print(info)
time.sleep(1)
my_func("hello world")
this is decorator
hello world
程序运行时间为：1.0005288124084473
- 带多个参数的装饰器
在这里， my_func(info)带了info参数，如果要实现的程序需要多个参数怎么办呢？一般情况下，我们会把*args和**kwargs,，作为装饰器内部函数wrapper()的参数。
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
func(*args, **kwargs)
return wrapper
- 带自定义参数的装饰器
装饰器可以接受原函数任意类型和数量的参数，还可以接受自定义的参数，比如我要想控制程序运行的次数。
import time
def repeat(num):
def cost_time(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
for i in range(num):
print("this is decorator")
func(*args,**kwargs)
end_time = time.time()
print(f'程序运行时间为：{end_time - start_time}')
return wrapper
return cost_time
@repeat(3)
def my_func(info):
print(info)
time.sleep(1)
my_func("hello world")
print(my_func.__name__)
this is decorator
hello world
this is decorator
hello world
this is decorator
hello world
程序运行时间为：3.006178617477417
wrapper#不再是my_func函数
这里需要注意的是my_func(info)函数被装饰后，元信息发生了改变，print(my_func.name)显示的结果是wrapper函数，不再是原来的my_func函数。为了解决这个问题，可以使用内置的装饰器@functools.wrap，它会帮助保留原函数的元信息，其本质也就是将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里。
import time
import functools
def cost_time(func):
@functools.wraps(func)#使用内置的装饰器@functools.wrap，它会帮助保留原函数的元信息
def wraper(info):
print("this is decorator")
start_time = time.time()
func(info)
end_time = time.time()
print(f'程序运行时间为：{end_time - start_time}')
return wraper
@cost_time
def my_func(info):
print(info)
time.sleep(1)
my_func("hello world")
print(my_func.__name__)
this is decorator
hello world
程序运行时间为：1.0009491443634033
my_func#元信息保留了
- 装饰器的嵌套
python也支持多个装饰器，比如：
@decorator1
@decorator2
def hello(info):
print(info)
它等同于
decorator1（decorator2（hello））
执行的顺序是从左到右执行，比如：
import functools
def decorator1(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kwargs):
print("this is decorator1")
func(*args,**kwargs)
return wrapper
def decorator2(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kwargs):
print("this is decorator2")
func(*args,**kwargs)
return wrapper
@decorator1
@decorator2
def hello(info):
print(info)
hello("hello world!")
this is decorator1
this is decorator2
hello world!
先执行的是decorator1，然后再执行decorator2，最后执行hello函数。
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