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本章内容：
Python 如何计算装饰器句法
Python 如何判断变量是不是局部的
闭包存在的原因和工作原理
nonlocal 能解决什么问题
掌握这些基础知识后，我们可以进一步探讨装饰器：
实现行为良好的装饰器
标准库中有用的装饰器
实现一个参数化装饰器

使用装饰器改进“策略”模式

使用注册装饰器可以改进 6.1 节中的电商促销折扣示例。

回顾一下，示例 6-6 的主要问题是，定义体中有函数的名称，但是
best_promo 用来判断哪个折扣幅度最大的 promos 列表中也有函数名
称。这种重复是个问题，因为新增策略函数后可能会忘记把它添加到
promos 列表中，导致 best_promo 忽略新策略，而且不报错，为系统
引入了不易察觉的缺陷。示例 7-3 使用注册装饰器解决了这个问题。

示例 7-3　promos 列表中的值使用 promotion 装饰器填充

promos = [] ➊
def promotion(promo_func): ➋promos.append(promo_func)
return promo_func
@promotion ➌
def fidelity(order):"""为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
@promotion
def bulk_item(order):"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""discount = 0for item in order.cart:if item.quantity >= 20:discount += item.total() * .1return discount
@promotion
def large_order(order):"""订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""distinct_items = {item.product for item in order.cart}if len(distinct_items) >= 10:return order.total() * .07return 0
def best_promo(order): ➍
"""选择可用的最佳折扣
"""return max(promo(order) for promo in promos)

❶ promos 列表起初是空的。
❷ promotion 把 promo_func 添加到 promos 列表中，然后原封不动
地将其返回。
❸ 被 @promotion 装饰的函数都会添加到 promos 列表中。
❹ best_promos 无需修改，因为它依赖 promos 列表。
与 6.1 节给出的方案相比，这个方案有几个优点。

• 促销策略函数无需使用特殊的名称（即不用以 _promo 结尾）。
• @promotion 装饰器突出了被装饰的函数的作用，还便于临时禁用
  某个促销策略：只需把装饰器注释掉。
• 促销折扣策略可以在其他模块中定义，在系统中的任何地方都行，
  只要使用 @promotion 装饰即可。

不过，多数装饰器会修改被装饰的函数。通常，它们会定义一个内部函
数，然后将其返回，替换被装饰的函数。使用内部函数的代码几乎都要
靠闭包才能正确运作。为了理解闭包，我们要退后一步，先了解 Python
中的变量作用域。