小编给大家分享一下关于Python闭包装饰器的简介，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！
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
———————————————————
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：<td><h2>haha</h2></td>
def set_func_1(func):
def call_func():
return ‘<h2>' + func() + '</h2>'
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： <h2><td>haha</td></h2>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())看完了这篇文章，相信你对关于Python闭包装饰器的简介有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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