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前言：

你是否曾在Python编程中遇到过这样的问题：如何在函数执行后保留局部变量？如何在不修改原函数代码的情况下为其添加新功能？这些问题都可以通过Python中的闭包和装饰器来解决！

本文将带你深入理解Python闭包和装饰器的核心概念，并通过大量代码示例帮助你掌握这些高级编程技巧。无论你是Python初学者，还是有一定经验的开发者，这篇博客都将为你提供宝贵的学习资源。

你将学到：

1. 什么是闭包？闭包的构成条件和实际应用。

2. 装饰器的定义、作用及如何使用装饰器为函数添加新功能。

3. 如何编写通用装饰器，支持参数传递和返回值处理。

4. 高级装饰器技巧：类装饰器的使用。

通过本文的学习，你将能够轻松应对Python中的闭包和装饰器问题，提升代码的可维护性和扩展性。快来一起探索Python的高级编程世界吧！

一、闭包

1、为什么要学闭包？

下面将会通过一个例子为你解释学习闭包的重要性：

# 全局作⽤域（全局变量）
num1 = 10
def func():# 局部作⽤域（局部变量）num2 = 20
# 调⽤函数
func()
# 在全局作用域中调用全局变量
print(num1)
# 在全局作⽤域中调⽤局部变量num2
print(num2)

运行结果： 

 通过这个例子，我们发现函数执行结束之后我们并不能够获取函数内部的局部变量。主要原因在于，在Python的底层存在⼀个“垃圾回收机制”，主要的作⽤就是回收内存空间。加快计 算机的运⾏。我们在Python代码中定义的变量也是需要占⽤内存的，所以Python为了回收已经被已经过的内存，会⾃动将函数运⾏以后的内部变量和程序直接回收，这个时候我们就可以通过闭包来解决这种问题了。

2. 什么是闭包？

闭包（Closure）是Python中一个非常重要的概念，尤其是在函数式编程中。简单来说，闭包是指在一个函数内部定义的函数，并且这个内部函数引用了外部函数的变量。闭包的核心作用是保留函数执行时的上下文环境，即使外部函数已经执行完毕，内部函数仍然可以访问外部函数的变量。

3. 闭包的构成条件

闭包的构成需要满足以下三个条件：

1. 有嵌套：在一个函数内部定义了另一个函数。

2. 有引用：内部函数引用了外部函数的变量。

3. 有返回：外部函数返回内部函数的引用（即内部函数的内存地址）。

示例代码：

def outer():num = 20  # 外部函数的局部变量# 嵌套def inner():# 引用print(num)  # 内部函数引用了外部函数的变量# 返回return inner # 实际上inner函数并没有执⾏，只是返回了inner函数在内存中的地址f = outer() # 相当于把inner在内存中的地址赋值给变量f
print(f) #inner函数的内存地址
f() # 找到inner函数的内存地址，并执⾏器内部的代码（num=20)，在于闭包函数保留了num=20这个局部变量

运行结果：

在这个例子中，outer 函数内部定义了 inner 函数，并且 inner 函数引用了 outer 函数的局部变量 num。即使 outer 函数执行完毕，inner 函数仍然可以访问 num 变量。

4. 闭包的作用

闭包的主要作用是保留函数执行时的上下文环境。通常情况下，函数执行完毕后，其内部的局部变量会被垃圾回收机制回收。但通过闭包，我们可以保留这些局部变量，使得在全局作用域中仍然可以间接访问它们。

5、在闭包的内部实现对外部变量的修改

情景1：直接修改

实例代码：

def outer():count = 0def inner():count = 10print('outer函数中的num：',count)inner()print('outer函数中的num：',count)return innercounter = outer()
print(counter()) #输出None

运行结果：

情景2：使⽤ nonlocal关键字（在函数内部修改函数外部的变量，这个变量⾮全局变量）

实例代码：

def outer():count = 0def inner():nonlocal count #声明count不是局部变量，也不是全局变量，⽽是外部函数outer的局部变量count = 10 # 直接修改outer函数中的count变量print('outer函数中的num：',count)inner()print('outer函数中的num：',count)return innercounter = outer()
print(counter()) #输出None

运行结果：

情景3：使⽤ global关键字（在函数内部声明变量，代表引⽤全局作⽤域中的全局变量）

实例代码：

count = 100
def outer():count = 0def inner():global count # 声明count全局变量，⽽不是外部函数outer的局部变量count = 10 # 直接修改outer函数中的count变量print('outer函数中的num：',count)inner()print('outer函数中的num：',count)return innercounter = outer()
print(counter()) #输出None,函数外部没有count这个变量
print(count) # 外部全局变量的count本来为100被修改为了10

运行结果：

5. 闭包的综合案例

闭包的一个典型应用场景是实现函数调用次数累加器。通过闭包，我们可以在全局作用域中保留计数器的状态。

实例代码：

def outer():count = 0def inner():nonlocal countcount += 1print(count)return innerf = outer()
f() # 输出1
f() # 输出2
f() # 输出3
f() # 输出4

运行结果：

实例代码：

def counter():result = 0def inner(num):nonlocal resultresult += numprint(result)return innerf = counter()
f(1)  # 输出 1
f(2)  # 输出 3
f(3)  # 输出 6

运行结果：

在这个例子中，counter 函数返回了 inner 函数的引用。每次调用 f(num) 时，inner 函数都会修改 result 变量的值，并且这个值会被保留下来。

二、装饰器

1. 什么是装饰器？

装饰器（Decorator）是Python中一种非常强大的工具，它允许我们在不修改原函数代码的情况下，为函数添加新的功能。装饰器的本质是一个闭包函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

2. 装饰器的雏形

装饰器的核心思想是：在不改变原函数调用方式的情况下，为函数添加新功能。我们可以通过闭包来实现装饰器。

示例代码：

# 要求：把登录功能封装起来（比如封装成一个函数，添加这个登录不能影响现有功能函数）
'''
装饰器：本质是一个闭包，有嵌套、有引用、有返回（返回的是函数的内存地址）
参数 fn 在 check 中也是一个局部变量
参数 fn：就是要装饰的函数的函数名，如 comment，如 download
'''# 定义装饰器函数 check
def check(fn):def inner():# 开发登录功能print('登录功能')# 调用原函数fn()  # 调用 comment(), download()return inner  # 返回 inner 函数的内存地址# 评论功能（前提：登录）
def comment():print('评论功能')# 使用装饰器 check 装饰 comment 函数
comment = check(comment)  # 调用 check()，把 comment 函数的内存地址赋值给 inner
comment()  # 调用 inner 函数，输出：登录功能 评论功能# 下载功能（前提：登录）
def download():print('下载功能')# 使用装饰器 check 装饰 download 函数
download = check(download)  # 调用 check()，把 download 函数的内存地址赋值给 inner
download()  # 调用 inner 函数，输出：登录功能 下载功能

运行结果：

在这个例子中，check 函数是一个装饰器，它接收一个函数 fn 作为参数，并返回一个新的函数 inner。inner 函数首先执行登录功能，然后调用原函数 fn。

3. 装饰器的定义

Python提供了 @ 语法糖来简化装饰器的使用。我们可以直接在函数定义前使用 @装饰器名称 来应用装饰器。

示例代码:

def check(fn):def inner():print("登录功能")fn()return inner@check  # 使用装饰器
def comment():print("评论功能")comment()  # 输出：登录功能 评论功能

运行结果:

在这个例子中，@check 语法糖相当于 comment = check(comment)，它自动将 comment 函数传递给 check 装饰器。

4. 装饰器的作用：获取程序的执行时间

装饰器的一个常见应用是获取函数的执行时间。我们可以通过装饰器在不修改原函数代码的情况下，为函数添加计时功能。

示例代码：

import timedef get_time(fn):def inner():begin = time.time()fn()end = time.time()print(f"函数执行时间: {end - begin} 秒")return inner@get_time
def demo():for i in range(1000000000):passdemo()  

运行结果:

在这个例子中，get_time 装饰器为 demo 函数添加了计时功能。

5. 带有参数的装饰器

实例代码：

'''
带有参数的装饰器：① 有嵌套 ② 有引用 ③ 有返回
'''# 定义装饰器函数 logging
def logging(fn):def inner(*args, **kwargs):# 添加装饰器代码（输出日志信息）print('-- 日志信息：正在努力计算 --')# 执行要修饰的函数fn(*args, **kwargs)  # 调用 sum_num(a, b)return inner  # 返回 inner 函数的内存地址# 使用装饰器 logging 装饰 sum_num 函数
@logging
def sum_num(*args, **kwargs):result = 0# *args 代表不定长元组参数，args = (10, 20)for i in args:  # i = 10, i = 20result += i# **kwargs 代表不定长字典参数，kwargs = {a:30, b:40}for i in kwargs.values():  # i = 30, i = 40result += iprint(result)  # 输出计算结果# sum_num 带 4 个参数，而且类型不同，10 和 20 以元组形式传递，a=30，b=40 以字典形式传递
sum_num(10, 20, a=30, b=40)

运行结果：

6、带有返回值的装饰器

实例代码：

'''
带有返回值的装饰器：① 有嵌套 ② 有引⽤ ③ 有返回
如果⼀个函数执⾏完毕后，没有return返回值，则默认返回None
'''
def logging(fn):def inner(*args, **kwargs):print('-- ⽇志信息：正在努⼒计算 --')return fn(*args, **kwargs) # fn() = sub_num(20, 10) = resultreturn inner@logging
def sub_num(a, b):result = a - breturn result
print(sub_num(20, 10))

运行结果：

7、通用版本装饰器

为了支持各种类型的函数（无论是否有参数或返回值），我们可以编写一个通用装饰器。通用装饰器可以处理任意数量的参数，并且支持返回值。

示例代码：

def logging(fn):def inner(*args, **kwargs):print("正在执行函数")return fn(*args, **kwargs)return inner@logging
def sum_num(a, b):return a + b@logging
def sub_num(a, b):return a - bprint(sum_num(10, 20))  # 输出：正在执行函数 30
print(sub_num(100, 80))  # 输出：正在执行函数 20

运行结果：

8、装饰器⾼级：使⽤装饰器传递参数

有时候我们需要为装饰器传递参数，以便根据不同的参数执行不同的操作。我们可以通过在装饰器外部再包裹一层函数来实现。

实现代码：

'''
通⽤装饰器：① 有嵌套 ② 有引⽤ ③ 有返回 ④ 有不定⻓参数 ⑤ 有return返回值
真正问题：通过装饰器传递参数，我们应该如何接收这个参数呢？
答：在logging⽅法的外侧在添加⼀个函数，专⻔⽤于接收传递过来的参数
'''
def logging(flag):def decorator(fn):def inner(*args, **kwargs):if flag == '+':print("正在执行加法运算")elif flag == '-':print("正在执行减法运算")return fn(*args, **kwargs)return innerreturn decorator@logging('+')
def sum_num(a, b):return a + b@logging('-')
def sub_num(a, b):return a - bprint(sum_num(10, 20))  # 输出：正在执行加法运算 30
print(sub_num(100, 80))  # 输出：正在执行减法运算 20

运行结果：

1. 装饰器的结构

这个装饰器 logging 是一个带参数的装饰器，它的结构分为三层：

1. 外层函数 logging(flag)：

   • 接收一个参数 flag，用于决定装饰器的行为（比如是加法还是减法）。

   • 返回 decorator 函数。

2. 中层函数 decorator(fn)：

   • 接收一个函数 fn（即被装饰的函数，如 sum_num 或 sub_num）。

   • 返回 inner 函数。

3. 内层函数 inner(*args, **kwargs)：

   • 这是实际执行的函数，它会根据 flag 的值执行不同的逻辑（比如打印“正在执行加法运算”或“正在执行减法运算”）。

   • 最后调用原函数 fn(*args, **kwargs) 并返回其结果。

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三、类装饰器

除了函数装饰器，Python还支持类装饰器。类装饰器通过定义一个类来实现装饰器的功能。

示例代码：

class Check:def __init__(self, fn):self.__fn = fndef __call__(self, *args, **kwargs):print("请先登录")self.__fn(*args, **kwargs)@Check
def comment():print("评论功能")comment()  # 输出：请先登录 评论功能

在这个例子中，Check 类是一个类装饰器。它通过 __call__ 方法使得类的实例可以像函数一样被调用。

总结：

通过本文的学习，你应该已经掌握了Python中闭包和装饰器的核心概念和使用方法。闭包和装饰器是Python中非常强大的工具，它们可以帮助你编写更加灵活和可维护的代码。

关键点回顾：

1. 闭包的核心是保留函数执行时的上下文环境。

2. 装饰器可以在不修改原函数代码的情况下，为函数添加新功能。

3. 通用装饰器可以处理任意数量的参数，并且支持返回值。

4. 类装饰器通过 __call__ 方法实现装饰器的功能。

希望这篇博客能够帮助你更好地理解Python中的闭包和装饰器，并在实际项目中灵活运用它们。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！

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