《流畅的Python》Data Structures--第7章 colsure and decorator

Function Decorators and Closures

装饰器是用于增强函数的行为，理解它，就必须先理解闭包。

Python3引入关键字nonlocal，如果要理解闭包，就必须了解它的所有方面，包括nonlocal的使用。

闭包在装饰器中有用，另一个用处是回调方式的异步编程和函数方式编程的风格的基础。

首先是decorator的基本知识。

• 如何计算decorator syntax
• 判断变量是否是local
• closure的存在和工作原理
• nonlocal能解决什么？

通州

decorator

本质是一个语法糖。它的参数是另外的函数。因此能把被装饰的函数替换成其他函数。

另外，在加载模块时,decorator会立即执行。（包括作为脚本输出）。而被装饰的函数，只有在明确调用时才立刻执行。

真实环境下的decorator，一般会定义一个内部函数，在这个内部函数处理传入的函数，最后返回的也是内部函数。

因此，要理解closure和 变量作用域

Variable Scope Rules

例子：

>>> b = 6
>>> def f2(a):
...     print(a)
...     print(b)
...     b = 9
...
>>> f2(3)
3
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in f2
UnboundLocalError: local variable 'b' referenced before assignment

错误❌的翻译：局部变量b，在被分配之前，就被引用了。

可以通过模块dis反编译模块，查看它的内部过程：

>>> import dis
>>> dis.dis(f2)
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_FAST                0 (a)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 POP_TOP

  3           8 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             10 LOAD_FAST                1 (b)
             12 CALL_FUNCTION            1
             14 POP_TOP

  4          16 LOAD_CONST               1 (9)
             18 STORE_FAST               1 (b)
             20 LOAD_CONST               0 (None)
             22 RETURN_VALUE

LOAD_FAST(var_num)实际上是将指向局部对象co_varnames[var_num]的引用推入栈顶。

>>> f2.__code__.co_varnames
('a', 'b')

print(b)这行代码，要打印的b是局部变量，即f2内部定义的变量，但并没有声明赋值，就引用所以报告❌。

分析：

这是因为，在把源码转化为字节码时，b = 9决定了b是一个局部变量。因此上面的反编译代码显示b是一个局部变量。

所以在实际调用函数f2时，执行到第2行代码print(b)，Python会尝试从函数的本地环境获取b，并发现b没有绑定值，最后报告错误。

我个人叫他作编译中的冲突。

去掉b = 9这行代码，那么源码转化为字节码时，根据作用域规则，局部作用域没有b，那么就往上一层级去找b, 因此编译程序会判定b为全局变量：

  4           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_FAST                0 (a)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 POP_TOP

  5           8 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             10 LOAD_GLOBAL              1 (b)
             12 CALL_FUNCTION            1
             14 POP_TOP
             16 LOAD_CONST               0 (None)
             18 RETURN_VALUE

执行函数后，会从外部作用域获得b。

如果就要保留b = 9这行代码，那么需要在函数体第一行声明：

global b

这会明确告诉编译程序，b是一个全局变量，再看dis.dis(f2):

  5           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_FAST                0 (a)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 POP_TOP

  6           8 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             10 LOAD_GLOBAL              1 (b)
             12 CALL_FUNCTION            1
             14 POP_TOP

  7          16 LOAD_CONST               1 (11)
             18 STORE_GLOBAL             1 (b)
             20 LOAD_CONST               0 (None)
             22 RETURN_VALUE

而后b= 9则是对全局变量b的值的修改。

根本原因：

这是Python设计的一种选择： 默认假定函数体内被赋值的变量都是局部变量。

所以运行上面的代码才会报告❌。

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Closures

历史上，闭包概念和lambda匿名函数同时出现。在此之前很少有在函数内部嵌套函数定义的。

所以，很多人把闭包和匿名函数的概念混淆了。

实际上，一个closure是一个扩展了作用领域的函数。函数是否匿名和闭包没有关系，关键是函数可以访问它定义体外的nonglobal变量（当然也可以访问global变量）。

⚠️Ruby的函数定义则不同，它的设计原则是，封闭作用域。即和外面完全分开。

>>> def make_averager():
...     series = []
...     def averager(new_value):
...         series.append(new_value)
...         total = sum(series)
...         return total/len(series)
...     return averager
...
>>> avg = make_averager()
>>> avg
<function make_averager.<locals>.averager at 0x103a5cc10>

make_averager函数内声明了一个局部变量series，当make_averager()执行并返回值后，它的局部作用领域就关闭了。

因此,avg实际上从makd_averager复制了一个series变量，由于series并不是averager函数体内声明的变量，可以称series为自由变量free variable。

使用co_freevars属性可以看到自由变量。

>>> avg.__code__.co_varnames
('new_value', 'total')
>>> avg.__code__.co_freevars
('series',)

series的绑定在avg的闭包__closure__属性内。以cell对象的类型储存。

>>> avg.__closure__
(<cell at 0x10395fcd0: list object at 0x103a652c0>,)
>>> avg(10)
10.0
>>> avg(11)
10.5
>>> avg.__closure__[0]
<cell at 0x10395fcd0: list object at 0x103a652c0>
>>> avg.__closure__[0].cell_contents
[10, 11]

因此，闭包就是指扩展了作用领域的函数。一般特指被嵌套的函数。

nonlocal声明

python3的新增语法糖。为被嵌套的函数提供变量的支持。

def make_averager():
    count = 0
    total = 0
    def averager(new_value):
        nonlocal count, total
        count += 1
        total += new_value
        return total / count
    return averager

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本章后面的章节：

• 简单的装饰器。
• 标准库的装饰器：内置函数: property, classmethod, staticmethod.
• functools.lru_cache
• 叠放装饰器
• 参数化装饰器