一、什么是闭包
先看一个例子：
#定义一个函数
def test(number):
#在函数内部在定义一个函数，并且这个函数用到外围函数的变量
#那么将这个函数及用到的一些变量称之为闭包
def test_in(number_in):
print("在test_in函数内部，number_in的值为：%d"%number_in)
return number+number_in
#其实这里返回的是闭包，也就是内部的函数引用
return test_in
#给test函数赋值，这个20就是参数number
ret = test(20)
#注意这里的100就是参数number_in
print(ret(100))
运行结果为：
在test_in函数内部，number_in的值为：100
120
说明：
- 在函数内部在定义一个函数，并且这个函数用到外围函数的变量，那么将这个函数及用到的一些变量称之为闭包
- 在其他语言里面不允许函数内部在定义函数，但是python中的闭包可以
二、什么是装饰器
装饰器是程序开发中经常会⽤到的⼀个功能，所以这也是Python⾯试中必问的问题。
定义：
- 装饰器本身就是一个函数
- 为其他函数提供附加功能
- 不改变被修饰函数的源代码
- 不改变原调用方式
- 装饰器=高阶函数+嵌套函数
知识点：
- 函数本身就是一个变量（意味着可以被复制给一个变量：test=test(1) )
- 高阶函数：把函数名当成一个实参传递给另一个函数func(test1) （不改变源代码的前提下添加代码）
- 返回值中包含函数名return deco (不改变函数的调用方式）
- 嵌套函数：函数中加入新的函数
典型结构：
def func(args):
def func_in(args_in):
pass
return func_in
三、装饰器案例
1、先看一个例子
某公司有多个研发部⻔，1个基础平台部⻔，基础平台负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调⽤、监控API等功能。研发部⻔使⽤基础功能时，只需调⽤基础平台提供的功能即可。如下：
--------------基础平台提供的功能--------------
def func1():
pass
def func2():
pass
def func3():
pass --------------研发部门A使用基础平台--------------
func1()
func2()
func3() --------------研发部门B使用基础平台--------------
func1()
func2()
func3()
随着项目进度的深入，产品经理提出，要在基础平台的提供的所有功能中，添加验证功能，不能谁都可以使用基础平台的全部功能，即执行功能前，先进行验证。
项目经理将此功能交给了小A去实现。
小A就去和每个研发部沟通，让每个研发部自己把验证的代码加上，结果第二天就被辞职了。
项目经理又将此功能交给了小B去实现。
小B吸取小A的经验，开始自己改代码：
--------------基础平台提供的功能--------------
def func1():
#验证1
#验证2
pass
def func2():
#验证1
#验证2
pass
def func3():
#验证1
#验证2
pass --------------研发部门A使用基础平台--------------
func1()
func2()
func3() --------------研发部门B使用基础平台--------------
func1()
func2()
func3()
没过多久小B也被开除了。。。
项目经理又把工作交给了小C，小C对基础平台代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改
--------------基础平台提供的功能--------------
def check_login():
#验证1
#验证2
pass def func1():
check_login()
pass
def func2():
check_login()
pass
def func3():
check_login()
pass --------------研发部门A使用基础平台--------------
func1()
func2()
func3() --------------研发部门B使用基础平台--------------
func1()
func2()
func3()
项目经理看后表示还不错，但是感觉还是差了一点点，于是决定不再低调，再也不让小弟做了，于是自己做了一个方案：
--------------基础平台提供的功能--------------
def check_login(func):
def inner():
#验证1
#验证2
func()
return inner @check_login
def func1():
pass @check_login
def func2():
pass @check_login
def func3():
pass --------------研发部门A使用基础平台--------------
func1()
func2()
func3() --------------研发部门B使用基础平台--------------
func1()
func2()
func3()
对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进⾏修改，就可以实现在其他⼈调⽤函数 func1(), func2(), func3()之前都进⾏【验证】操作，并且其他研发部⻔⽆需做任何操作。
单独以func1()为例讲解：
def check_login(func):
def inner():
#验证1
#验证2
func()
return inner @check_login
def func1():
pass
python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：
def check_login(func): ==>将check_login函数加载到内存
@check_login
没错， 从表⾯上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调⽤之前其内部代码不会被执⾏。从表⾯上看解释器着实会执⾏这两句，但是 @check_login这⼀句代码⾥却有⼤⽂章， @函数名 是python的⼀种语法糖
上例@check_login内部会执⾏⼀下操作：
执行check_login函数，并将@check_login下面的函数作为check_login函数的参数，
即@check_login等价于check_login(func1),所以内部就会去执行：
def check_login(func):
def inner():
#验证1
#验证2
func() #func是参数。此时的func就是函数func1()
#返回inner，inner的内部就是执行func1()函数，但是执行func1()函数前，进行了验证1，验证2
return inner
check_login() 的返回值
将执行完的chenk_login函数返回值赋值 给@check_login下面的函数的函数名func1 即将check_login()的返回值再重新赋值给func1，即：
新func1 = def inner():
#验证1
#验证2
func() #func是参数。此时的func就是函数func1()
#返回inner，inner的内部就是执行func1()函数，但是执行func1()函数前，进行了验证1，验证2
return inner
所以，以后研发部门想要执行func1函数时，就会执行新func1函数，在新func1函数内部先执行验证，再执行原来的func1函数，然后将原来func1函数的返回值返回给了业务调用者。
四、装饰器应用
#定义一个装饰器：实现加粗效果
def makeBold(fn):
def wrapped():
return "<b>"+fn()+"</b>"
return wrapped #定义一个装饰器：实现斜体效果
def makeItalic(fn):
def wrapped():
return "<i>"+fn()+"</i>"
return wrapped #使用装饰器装饰函数
@makeBold
def test():
return "Hello World" #使用装饰器装饰函数
@makeItalic
def test1():
return "Hello World" @makeBold
@makeItalic
def test2():
return "Hello World" print(test())
print(test1())
print(test2())
运行结果为：
<b>Hello World</b>
<i>Hello World</i>
<b><i>Hello World</i></b>
五. 装饰器示例
例1:⽆参数的函数
def test_out(func):
def test_in():
print("name-%s"%func.__name__)
func()
return test_in @test_out
def test():
pass test()
运行结果为：name-test
例2:被装饰的函数有参数
def test_out(func):
def test_in(a,b):
print(a,b)
func(a,b)
return test_in @test_out
def test(a,b):
print("a+b=",a+b) test(1,2)
运行结果为：
1 2
a+b= 3
例3:被装饰的函数有不定⻓参数
def test_out(func):
def test_in(*args,**kwargs):
func(*args,**kwargs)
return test_in @test_out
def test(*args,**kwargs):
print(args,kwargs) test(1)
test(1,2)
test(1,2,3,k="v")
运行结果为：
(1,) {}
(1, 2) {}
(1, 2, 3) {'k': 'v'}
说明：如果被修饰的函数有参数，则装饰器内部的函数也要有同样个数的参数才可以匹配成功。
例4:装饰器中的return
def test_out(func):
def test_in():
func()
return test_in @test_out
def test():
return "hello" result = test()
print(result)
运行结果为：None
如果修改装饰器为 return func() ，则运⾏结果：
def test_out(func):
def test_in():
return func()
return test_in @test_out
def test():
return "hello" result = test()
print(result)
运行结果为：hello
⼀般情况下为了让装饰器更通⽤，可以有return
例5:装饰器带参数,在原有装饰器的基础上，设置外部变量
六、类装饰器
装饰器函数其实是⼀个接⼝约束，它必须接受⼀个callable对象作为参数，然后返回⼀个callable对象。在Python中⼀般callable对象都是函数，但也有例外。只要某个对象重写了 __call__() ⽅法，那么这个对象就是callable
class Test():
def __call__(self):
print("call me") t = Test()
t()
执行结果：call me
类装饰器demo
class Test():
def __init__(self,func):
print("----初始化----")
print("func name is %s"%func.__name__)
self.__func = func def __call__(self):
print("----类装饰器的功能----")
self.__func()
print("----类装饰器执行完毕----")
@Test
def test():
print("----test----") test()
运行结果为：
----初始化----
func name is test
----类装饰器的功能----
----test----
----类装饰器执行完毕----
说明：
- 当用Test来装作装饰器对test函数进行装饰的时候，首先会创建Test的实例对象
- 并且会把test这个函数名当做参数传递到__init__方法中，即在__init__方法中的func变量执行了test函数体
- test函数相当于指向了用Test创建出来的实例对象
- 挡在使用test()进行调用时，就相当于让这个对象()，因此会调用这个对象的__call__方法
- 为了能够在__call__方法中调用原来的test指向的函数体，所以在__init__方法中就需要一个实例属性保存这个引用，所以才有了self.__func = func这句代码，从而在调用__call__方法中就能调用test