Python中的函數裝飾器和閉包

caozhijian 發布于2019-07-30 16:05 / 638人閱讀

摘要：變量查找規則在中一個變量的查找順序是局部環境，閉包，全局，內建閉包引用了自由變量的函數。閉包的作用閉包的最大特點是可以將父函數的變量與內部函數綁定，并返回綁定變量后的函數，此時即便生成閉包的環境父函數已經釋放，閉包仍然存在。

導語：本文章記錄了本人在學習Python基礎之函數篇的重點知識及個人心得，打算入門Python的朋友們可以來一起學習并交流。

本文重點：

1、掌握裝飾器的本質、功能和特點；
2、了解閉包的概念以及Python變量調用規則；
3、了解并學會使用標準庫中重要的裝飾器；
4、掌握參數化裝飾器的意義和代碼實現方式。

一、裝飾器基礎知識

裝飾器功能(decorator)：將被裝飾的函數當作參數傳遞給與裝飾器對應的函數（名稱相同的函數），并返回包裝后的被裝飾的函數。
裝飾器本質：是一個返回函數的高階函數。
裝飾器特點：

1、多數裝飾器會把被裝飾的函數替換成其他函數
2、函數裝飾器在導入模塊時立即執行，而被裝飾的函數只在明確調用時執行。

裝飾器有時采用嵌套函數表示的原因（個人理解）：
一些裝飾器的裝飾功能只有在被裝飾函數被調用時方可觸發，因此需要用嵌套函數的形式來編寫。

二、自由變量、閉包與nonlocal聲明

自由變量(free variable)：指未在本地作用域綁定的變量，介于局部變量和全局變量之間。
變量查找規則：在python中, 一個變量的查找順序是 LEGB (L：Local 局部環境，E：Enclosing 閉包，G：Global 全局，B：Built-in 內建).

閉包：引用了自由變量的函數。

閉包的作用：

閉包的最大特點是可以將父函數的變量與內部函數綁定，并返回綁定變量后的函數，此時即便生成閉包的環境（父函數）已經釋放，閉包仍然存在。

這個過程很像類（父函數）生成實例（閉包），不同的是父函數只在調用時執行，執行完畢后其環境就會釋放，而類則在文件執行時創建，一般程序執行完畢后作用域才釋放。

因此對一些需要重用的功能且不足以定義為類的行為，使用閉包會比使用類占用更少的資源，且更輕巧靈活。

nonlocal聲明：可以將局部變量聲明為自由變量。

eg:計算移動平均值的高階函數：

def averager():
    sum=0
    n=0
    def avg(i):
        nonlocal sum,n
        sum+=i
        n+=1
        return print(sum/n)
    return avg  
a=averager()
a(3)
a(5)
a(7)

輸出分別是3，4，5

三、裝飾器進階使用 1.標準庫中的裝飾器

Python內置了三個用于裝飾方法的函數：property，classmethod和staticmethod
三個重要的內置裝飾器：

functools.wraps:
(1)協助構建行為良好的裝飾器。
(2)可以把被裝飾對象的相關屬性復制到裝飾器中，默認有 __module__、__name__、__doc__。
(3)個人理解，裝飾器在實現裝飾的過程中意見把被裝飾函數替換了。此時你想調用被裝飾函數的__doc__和__name__會發現是none，此時通過functools.wraps就可以在裝飾時把相關屬性復制過來使用，避免這個問題發生。

functools.lru_cache
(1)實現備忘功能，即緩存，避免發生重復調用來提高效率。
(2)注意調用時必須帶括號，因為此裝飾器包含maxsize和typed兩個參數，帶括號表示使用默認參數。否則 functools.lru_cache不清楚該如何執行。

functools.singledispatch
為函數提供重載功能。被其裝飾的函數會成為泛函數(generic function):根據第一個參數的類型，用不同的方式執行相同操作的一組函數。

以functools.lru_cache為例實現斐波那契函數的計時裝飾器:.

import time
import functools
def clock(func):
    @functools.lru_cache()#減少重復自引用，避免重復計算
    def clocked(arg):
        t0=time.perf_counter()
        func(arg)
        result=func(arg)
        t1=time.perf_counter()
        processtime=t1-t0
        name=func.__name__
        print("[{0:.8f}] {1}({2})={3}".format(processtime,name,arg,result))
        return result#非常重要，否則破壞原fibs函數導致無法遞歸調用。
    return clocked
 
@clock
def fibs(n):
    if n<2:
        return 1
    else:
        return fibs(n-1)+fibs(n-2)
fibs(6)#輸出8

2.疊放裝飾器

如同函數可以嵌套使用，裝飾器亦可以疊放起來裝飾同一對象。語法如下：
@d1
@d2
def f1():
pass
上述裝飾操作等價于d1(d2(f))，故易知疊放在上端的裝飾器靠后執行。

3.參數化裝飾器

普通裝飾器的進階版，通過參數接口可以更方便的定制我們需要的裝飾器，適應需求變化。
代碼實現較普通裝飾器多嵌套一層函數，用來傳遞用戶輸入的參數。以計時器舉例形式如下：

import time
DEFAULT_FMT = "[{elapsed:0.8f}s] {name}({args}) -> {result}"
def clock(fmt=DEFAULT_FMT): #三層函數來實現
    def decorate(func): 
        def clocked(*_args): 
            t0 = time.time()
            _result = func(*_args) 
            elapsed = time.time() - t0
            name = func.__name__
            args = ", ".join(repr(arg) for arg in _args) 
            result = repr(_result) 
            print(fmt.format(**locals())) 
            return _result 
        return clocked 
    return decorate 
if __name__ == "__main__":
    @clock()
    def snooze(seconds):
        time.sleep(seconds)
    for i in range(3):
        snooze(.123)

輸出：

[0.12480044s] snooze(0.123) -> None
[0.13660240s] snooze(0.123) -> None
[0.12480044s] snooze(0.123) -> None

4.類裝飾器

上邊實現參數化裝飾器的代碼由于包含三重嵌套略顯復雜，事實上復雜的裝飾器用 class 實現更方便。通過 __call__ 方法即可改寫參數化裝飾器。具體實現留作勤勞的你去課后思考，感興趣的可以與我私信交流。

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