Python的高级特性7:闭包和装饰器

本节跟第三节关系密切，最好放在一起来看：python的高级特性3:神奇的__call__与返回函数

一.闭包：闭包不好解释，只能先看下面这个例子：

In [23]: def outer(part1):
   ....:        def inner(part2):
   ....:                return part2*part1
   ....:        return inner
   ....: 

In [24]: f = outer(33)

In [25]: f(100)
Out[25]: 3300

In [26]: f(11)
Out[26]: 363

在这个例子中实现了一个功能： f (x) =33*x ，其中f(x)代表了内层函数的功能体，x代表内层函数的参数，也就是说outer函数返回了一个函数，而这个函数的参数(33)来自外层函数，我们可以把外层函数的参数理解成配置，于是通过配置的不同，我们便得到了不同的运算结果，这就叫闭包。

ps:闭包的实现得益于__call__方法，而装饰器就是闭包，也就是说如果要理解装饰器，一定要重视__call__这个内建方法。

二.装饰器

装饰器是面向切面编程的基础,Java的AOP相当成熟,它可以很方便的把日志,事务处理等功能给分离出去,而开发者只要专注于业务的开发即可。Python的AOP编程没有什么认可度很高的轮子，但自己写起来也并不麻烦,下面举一个例子。

假设需要提供一个功能给别人,当别人输入了文件路径，我们这个功能就能把这个文件给读取出来，并给出它的运行时间。

想象一下人格分裂的场景，现在我们需要两个不同的人:装饰器函数和"配置函数".

装饰器函数:我需要你提供一个文件路径,只要你在函数上加上语法糖,就能知道这个文件的内容和读取时间啦！

配置函数:我返回一个路径就能读取文件了？我书读得少，你可不要骗我。

import time

＃装饰器函数
def readFile(func):
    def _deco(path):
        start_time = time.time()
        f = open(func(path),'r')
        end_time = time.time()
        print("readFile costs %ss." % (end_time - start_time))
        return f.read()
    return _deco

＃配置函数
@readFile
def location(path):
    return path

print(location('/tmp/tt.txt'))

运行结果是：

sh-3.2# python readFile.py
readFile costs 5.412101745605469e-05s.
装饰器测试

这是一种比较简单的装饰器,其实调用是@readFile = readFile(location).

下面再看装饰器带参数的例子,这也是flask里用得最多的。

class locker:
    def __init__(self):
        print("locker.__init__() should be not called.")

    @staticmethod
    def acquire():
        print("locker.acquire() called.（这是静态方法）")

def deco(cls):
    def _deco(func):
        def __deco():
            print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))
            cls.acquire()
            return func()
        return __deco
    return _deco

@deco(locker)
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")

myfunc()

这段代码参考了：http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html的第7步.

装饰器写起来比理解起来容易。只有自己着手去写，才能真正理解装饰器。

这里有一篇关于装饰器讲解质量相当高的博文:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html