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1.Python中一切皆對象

這恐怕是學習Python最有用的一句話。想必你已經知道Python中的list, tuple, dict等內置數據結構，當你執(zhí)行：

alist = [1, 2, 3]

時，你就創(chuàng)建了一個列表對象，并且用alist這個變量引用它：

當然你也可以自己定義一個類：

class House(object):
    def __init__(self, area, city):
        self.area = area
        self.city = city

    def sell(self, price):
        [...]  #other code
        return price

然后創(chuàng)建一個類的對象：

house = House(200, 'Shanghai')

OK，你立馬就在上海有了一套200平米的房子，它有一些屬性(area, city)，和一些方法(init, self)：

2.函數式第一類對象

和list, tuple, dict以及用House創(chuàng)建的對象一樣，當你定義一個函數時，函數也是對象：

def func(a, b):
    return a+b

在全局域，函數對象被函數名引用著，它接收兩個參數a和b，計算這兩個參數的和作為返回值。
所謂第一類對象，意思是可以用標識符給對象命名，并且對象可以被當作數據處理，例如賦值、作為參數傳遞給函數，或者作為返回值return 等

因此，你完全可以用其他變量名引用這個函數對象：

add = func

這樣，你就可以像調用func(1, 2)一樣，通過新的引用調用函數了：

print func(1, 2)
print add(1, 2)  #the same as func(1, 2)

或者將函數對象作為參數，傳遞給另一個函數：

def caller_func(f):
    return f(1, 2)

if __name__ == "__main__":
    print caller_func(func)

可以看到，

1.函數對象func作為參數傳遞給caller_func函數，傳參過程類似于一個賦值操作f=func；

2.于是func函數對象，被caller_func函數作用域中的局部變量f引用，f實際指向了函數func；cc

3.當執(zhí)行return f(1, 2)的時候，相當于執(zhí)行了return func(1, 2)；

因此輸出結果為3。

3.函數對象 vs 函數調用

無論是把函數賦值給新的標識符，還是作為參數傳遞給新的函數，針對的都是函數對象本身，而不是函數的調用。
用一個更加簡單，但從外觀上看，更容易產生混淆的例子來說明這個問題。例如定義了下面這個函數：

def func():
    return "hello,world"

然后分別執(zhí)行兩次賦值：

ref1 = func      #將函數對象賦值給ref1
ref2 = func()    #調用函數，將函數的返回值("hello,world"字符串)賦值給ref2

很多初學者會混淆這兩種賦值，通過Python內建的type函數，可以查看一下這兩次賦值的結果：

In [4]: type(ref1)

Out[4]: function

In [5]: type(ref2)

Out[5]: str

可以看到，ref1引用了函數對象本身，而ref2則引用了函數的返回值。通過內建的callable函數，可以進一步驗證ref1是可調用的，而ref2是不可調用的：

In [9]: callable(ref1)

Out[9]: True

In [10]: callable(ref2)

Out[10]: False

傳參的效果與之類似。

4.閉包LEGB法則

所謂閉包，就是將組成函數的語句和這些語句的執(zhí)行環(huán)境打包在一起時，得到的對象
聽上去的確有些復雜，還是用一個栗子來幫助理解一下。假設我們在foo.py模塊中做了如下定義：

#foo.py
filename = "foo.py"

def call_func(f):
    return f()    #如前面介紹的，f引用一個函數對象，然后調用它

在另一個func.py模塊中，寫下了這樣的代碼：

#func.py
import foo      #導入foo.py

filename = "func.py"
def show_filename():
    return "filename: %s" % filename

if __name__ == "__main__":
    print foo.call_func(show_filename)   #注意：實際發(fā)生調用的位置，是在foo.call_func函數中

當我們用python func.py命令執(zhí)行func.py時輸出結果為：

chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py

filename:func.py

很顯然show_filename()函數使用的filename變量的值，是在與它相同環(huán)境(func.py模塊)中定義的那個。盡管foo.py模塊中也定義了同名的filename變量，而且實際調用show_filename的位置也是在foo.py的call_func內部。
而對于嵌套函數，這一機制則會表現(xiàn)的更加明顯：閉包將會捕捉內層函數執(zhí)行所需的整個環(huán)境：

#enclosed.py
import foo
def wrapper():
    filename = "enclosed.py"
    def show_filename():
        return "filename: %s" % filename
    print foo.call_func(show_filename)    #輸出：filename: enclosed.py

實際上，每一個函數對象，都有一個指向了該函數定義時所在全局名稱空間的__globals__屬性：

#show_filename inside wrapper
#show_filename.__globals__

{
'__builtins__': module '__builtin__' (built-in)>,        #內建作用域環(huán)境
'__file__': 'enclosed.py',         
'wrapper': function wrapper at 0x7f84768b6578>,      #直接外圍環(huán)境
'__package__': None,            
'__name__': '__main__',        
'foo': module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc'>,         #全局環(huán)境
'__doc__': None                   
}

當代碼執(zhí)行到show_filename中的return “filename: %s” % filename語句時，解析器按照下面的順序查找filename變量：
1.Local - 本地函數(show_filename)內部，通過任何方式賦值的，而且沒有被global關鍵字聲明為全局變量的filename變量；
2.Enclosing - 直接外圍空間(上層函數wrapper)的本地作用域，查找filename變量(如果有多層嵌套，則由內而外逐層查找，直至最外層的函數)；
3.Global - 全局空間(模塊enclosed.py)，在模塊頂層賦值的filename變量；
4.Builtin - 內置模塊(builtin)中預定義的變量名中查找filename變量；

在任何一層先找到了符合要求的filename變量，則不再向更外層查找。如果直到Builtin層仍然沒有找到符合要求的變量，則拋出NameError異常。這就是變量名解析的：LEGB法則。

總結：

1.閉包最重要的使用價值在于：封存函數執(zhí)行的上下文環(huán)境；
2.閉包在其捕捉的執(zhí)行環(huán)境(def語句塊所在上下文)中，也遵循LEGB規(guī)則逐層查找，直至找到符合要求的變量，或者拋出異常。

5.裝飾器語法糖(syntax sugar)

那么閉包和裝飾器又有什么關系呢？
上文提到閉包的重要特性：封存上下文，這一特性可以巧妙的被用于現(xiàn)有函數的包裝，從而為現(xiàn)有函數更加功能。而這就是裝飾器。
還是舉個例子，代碼如下：

#alist = [1, 2, 3, ..., 100]  --> 1+2+3+...+100 = 5050
def lazy_sum():
    return reduce(lambda x, y: x+y, alist)

我們定義了一個函數lazy_sum，作用是對alist中的所有元素求和后返回。alist假設為1到100的整數列表：

alist = range(1, 101)

但是出于某種原因，我并不想馬上返回計算結果，而是在之后的某個地方，通過顯示的調用輸出結果。于是我用一個wrapper函數對其進行包裝：

def wrapper():
    alist = range(1, 101)
    def lazy_sum():
        return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
    return lazy_sum

lazy_sum = wrapper()        #wrapper() 返回的是lazy_sum函數對象

if __name__  == "__main__":
    lazy_sum()           #5050

這是一個典型的Lazy Evaluation的例子。我們知道，一般情況下，局部變量在函數返回時，就會被垃圾回收器回收，而不能再被使用。但是這里的alist卻沒有，它隨著lazy_sum函數對象的返回被一并返回了(這個說法不準確，實際是包含在了lazy_sum的執(zhí)行環(huán)境中，通過__globals__)，從而延長了生命周期。

當在if語句塊中調用lazy_sum()的時候，解析器會從上下文中(這里是Enclosing層的wrapper函數的局部作用域中)找到alist列表，計算結果，返回5050。

當你需要動態(tài)的給已定義的函數增加功能時，比如：參數檢查，類似的原理就變得很有用：

def add(a, b):
    return a+b

這是很簡單的一個函數：計算a+b的和返回，但我們知道Python是動態(tài)類型+強類型的語言，你并不能保證用戶傳入的參數a和b一定是兩個整型，他有可能傳入了一個整型和一個字符串類型的值：

In [2]: add(1, 2)

Out[2]: 3

In [3]: add(1.2, 3.45)

Out[3]: 4.65

In [4]: add(5, 'hello')

---------------------------------------------------------------------------

TypeError Traceback (most recent call last)

/home/chiyu/ipython-input-4-f2f9e8aa5eae> in module>()

----> 1 add(5, 'hello')

/home/chiyu/ipython-input-1-02b3d3d6caec> in add(a, b)

1 def add(a, b):

----> 2 return a+b

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

于是，解析器無情的拋出了一個TypeError異常。

1.動態(tài)類型：在運行期間確定變量的類型，python確定一個變量的類型是在你第一次給他賦值的時候；

2.強類型：有強制的類型定義，你有一個整數，除非顯示的類型轉換，否則絕不能將它當作一個字符串(例如直接嘗試將一個整型和一個字符串做+運算)；

因此，為了更加優(yōu)雅的使用add函數，我們需要在執(zhí)行+運算前，對a和b進行參數檢查。這時候裝飾器就顯得非常有用：

import logging

logging.basicConfig(level = logging.INFO)

def add(a, b):
    return a + b

def checkParams(fn):
    def wrapper(a, b):
        if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)):    #檢查參數a和b是否都為整型或浮點型
            return fn(a, b)             #是則調用fn(a, b)返回計算結果

        #否則通過logging記錄錯誤信息，并友好退出
        logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")   
        return
    return wrapper     #fn引用add，被封存在閉包的執(zhí)行環(huán)境中返回

if __name__ == "__main__":
    #將add函數對象傳入，fn指向add
    #等號左側的add，指向checkParams的返回值wrapper
    add = checkParams(add)      
    add(3, 'hello')     #經過類型檢查，不會計算結果，而是記錄日志并退出

注意checkParams函數：

1.首先看參數fn，當我們調用checkParams(add)的時候，它將成為函數對象add的一個本地(Local)引用；

2.在checkParams內部，我們定義了一個wrapper函數，添加了參數類型檢查的功能，然后調用了fn(a, b)，根據LEGB法則，解釋器將搜索幾個作用域，并最終在(Enclosing層)checkParams函數的本地作用域中找到fn；

3.注意最后的return wrapper，這將創(chuàng)建一個閉包，fn變量(add函數對象的一個引用)將會封存在閉包的執(zhí)行環(huán)境中，不會隨著checkParams的返回而被回收；

當調用add = checkParams(add)時，add指向了新的wrapper對象，它添加了參數檢查和記錄日志的功能，同時又能夠通過封存的fn，繼續(xù)調用原始的add進行+運算。

因此調用add(3, ‘hello')將不會返回計算結果，而是打印出日志：

chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py

WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added

有人覺得add = checkParams(add)這樣的寫法未免太過麻煩，于是python提供了一種更優(yōu)雅的寫法，被稱為語法糖：

@checkParams
def add(a, b):
    return a + b

這只是一種寫法上的優(yōu)化，解釋器仍然會將它轉化為add = checkParams(add)來執(zhí)行。

6. 回歸問題

def addspam(fn):
    def new(*args):
        print "spam,spam,spam"
        return fn(*args)
    return new

@addspam
def useful(a,b):
    print a**2+b**2

首先看第二段代碼：

@addspam裝飾器，相當于執(zhí)行了useful = addspam(useful)。在這里題主有一個理解誤區(qū)：傳遞給addspam的參數，是useful這個函數對象本身，而不是它的一個調用結果；
再回到addspam函數體：
1.return new 返回一個閉包，fn被封存在閉包的執(zhí)行環(huán)境中，不會隨著addspam函數的返回被回收；
2.而fn此時是useful的一個引用，當執(zhí)行return fn(*args)時，實際相當于執(zhí)行了return useful(*args)；

本文根據https://www.zhihu.com/question/25950466/answer/31731502整理而來，是我見過的將閉包與裝飾器解釋得比較清楚的文章。

參考鏈接：

1.https://www.zhihu.com/question/26930016
2.https://www.zhihu.com/question/24084277
3.https://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary 各種裝飾器的實例代碼

到此這篇關于Python 中閉包與裝飾器案例詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python 中閉包與裝飾器內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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