闭包内容：

匿名函数：能够完成简单的功能，传递这个函数的引用，只有功能

普通函数：能够完成复杂的功能，传递这个函数的引用，只有功能

闭包：能够完成较为复杂的功能，传递这个闭包中的函数以及数据，因此传递是功能+数据

对象：能够完成最复杂的功能，传递很多数据+很多功能，因此传递的是数据+功能

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对全局函数进行修改：在函数当中加global，在闭包中外边中的变量加nonlocal

闭包定义：有两个函数嵌套使用，里面的函数可以使用外面函数所传输的参数，最后可传递的是里面函数的结构与数据(个人理解)。

最后闭包可以在python中引申出装饰器 ———————————————————

def closure():
  # 在函数内部再定义一个函数，
  # 并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包
  def closure_in(x):
    print('---------我是打不死的%s--------' %x)
  return closure_in
​
x = closure()
x('小强')
​
print('*'*20)
# -----加餐---------
def closure_1(a,b,c):
  def closure_on(x):
    print('-----%s加餐-------' %b)
    print(a*x + c)
  return closure_on
​
demo = closure_1(2,'小强',3) #传closure_1函数
demo(4) #传clsure_on函数
​
#注：函数不加括号，调用的是函数本身【function】；函数加括号，调用的是函数的return结果。

装饰器内容：

代码要遵守‘开放封闭'原则；对已经写好的函数遵守封闭，对功能扩展遵守开放；

# 装饰器的作用：为了对原来的代码上进行扩展
def decoration(func):
  def call_func():
    print('-------正在装饰 -------' )
    func()
  return call_func
​
#@decoration   #--->demo_new = decoration(demo)
def demo():
  print('demo----')
​
demo_new = decoration(demo)
demo_new()

使用装饰器来测试一个函数的运行时:

import time
def set_func(func):
  def call_func():
    start_time = time.time()
    func()
    stop_func = time.time()
    print(‘alltimes is %f' %(stop_func-start_fun))
  return call_func
@set_func
def test1():
  print(‘——-test1———')
test1()
​
#等价于：
@set_func==test1 = set_func(test1)

1. 没有参数，没有返回值的函数进行装饰：

def set_func(func):
  def call_func():
    print(‘———test2——-')
    print(‘———-test3——')
    func()
  return call_func

@set_func
def test1():
  print(‘——test1——-  ')

2. 对有参数无返回值的函数进行装饰：

def set_func(func):
  def call_func(a): #变
    print(‘———test2——-')
    print(‘———-test3——')
    func(a) #变
  return call_func

@set_func
def test1(num):
  print(‘——test1——- %d  ' %num)
​
test1(100) —->call_func(100)
test1(200)——>call_func(200)

复现装饰器原理：

————————————————————————-

只要遇到@函数 装饰器(这句话)，在程序中就已经执行了！！

3. 不定长参数的函数装饰：

def set_func(func):
  def call_func(*args,**kwargs): #变
    print(‘———test2——-')
    print(‘———-test3——')
    func(*args,**kwargs) #(拆包)将元祖拆开，每个进行传输；
    #func(args,kwargs)—>不行，相当于传递了两个参数：一个元祖，一个字典。
  return call_func
@set_func
def test1(num,*args,**kwargs):
  print(‘——test1——- %d  ' %num)
  print(‘——test1——-  ' , args)
  print(‘——test1——- ' ,kwargs )
test1(100)
test1(100,200)
test1(100,200,300,mm=100)

注意：*args保存不定长参数，以元祖保存，**kwargs保存字典形式（mm=...)

4.对应的返回值参数进行装饰、通用装饰器：

#通用装饰器
def set_func(func):
  print(“开始进行装饰———-”)
  def call_func(*args,**kwargs): #变
    print(‘———test2——-')
    print(‘———-test3——')
    return func(*args,**kwargs) #(拆包)将元祖拆开，每个进行传输；如果没有return ret返回none。
    #func(args,kwargs)—>不行，相当于传递了两个参数：一个元祖，一个字典。
  return call_func

@set_func
def test1(num,*args,**kwargs):
  print(‘——test1——- %d  ' %num)
  print(‘——test1——-  ' , args)
  print(‘——test1——- ' ,kwargs )
  return ‘ok'  #—-返回给上面的func()，然后return func—ret
ret = test1(100)

5. 多个装饰器对同一个函数进行装饰：

def add_qx(func):
  print(“——开始进行装饰权限1———-”)
  def call_func(*args,**kwargs): #变
    print(‘这是权限验证1')
    return func(*args,**kwargs)
  return call_func

​
def add_xx(func):
  print(“——开始进行装饰xx功能———-”)
  def call_func(*args,**kwargs): #变
    print(‘这是xx权限验证')
    return func(*args,**kwargs)
  return call_func
@add_qx
@add_xx
def test1():
  print(‘——test1——-')
test1()

首先执行第一个，但是第一个装饰器下面不是函数（装饰器原则：下面必须是函数，否则不执行），所以第一个函数先等待，等第二个装饰器执行后形成函数在交给第一个装饰器；所以运行结果是：

开始进行装饰xx的功能，

开始进行装饰权限1，

这是权限验证1，

这是xx权限验证，

——-test1——-，

——————装饰器练习—————- 输出格式：

haha

def set_func_1(func):
  def call_func():
    return ‘<h1>' + func() + '</h1>'
  return call_func

​
def set_func_2(func):
  def call_func():
    return ‘<td>' + func() + '</td>'
  return call_func

@set_func_1()
@set_func_2()
def get_str():
  return ‘haha'

print(get_str())
最后执行的效果： <h1><td>haha</td></h1>

6. 用类对函数进行装饰（了解）：

class Test(object):
  def __init__(self,func):
    self.func = fun

  def __call__(self):
    print(‘这里是装饰器的功能。。。。')
    return self.func()

@Test
def get_str():
  return ‘haha'

print(get_str())

以上就是装饰器与闭包的全部内容

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持python博客。