python的闭包，装饰器，@

一、闭包

问题描述：

def outer()

x = 1

def inner()

print x

return inner

fun = outer()

fun()

1）在inner()函数中引用了x，该变量是outer()临时作用域的

2）fun变量是函数inner（）的函数对象，在调用fun时，可能outer的内层作用域已经销毁

3）由以上分析这就导致了调用fun()时会出错

而在python中不会出现以上情况，这叫做闭包，也就是在

fun = outer()

返回的inner()函数对象不仅仅是一个函数实体，还包括了该函数调用时程序上下文，对于inner()中引用到外部变量，会被保存起来（其实就是函数的调用环境，调用栈别被存起来了），当下一次调用fun的时候，就会重入，恢复之前的环境。这个其实类似于C++中函数对象，lamda，用一个私有变量保存外部参数。

二、装饰器

问题描述：

之所以叫装饰器，肯定是对函数做了一些修饰

def outer(fun):

def inner()

print 'before fun()'

ret = fun()

print 'after fun'

ret ret + 1

return inner

def fun():
return 1
decorate = outer(fun)
>>>decorate()
输出：
before fun()
after fun
2

这里outer就是一个装饰器，具体的装饰过程由inner来完成，根据之前提到的闭包来理解，返回了inner()函数（装饰的具体实施者），然后并把它赋值给decorate，在调用decorate时，函数fun()已经被修饰过了的版本，另外要注意inner函数是要被闭包的，才是最后实际执行的函数，被修饰的函数的名其实最后已经是另外一个函数，所以最后调用的时候，被修饰函数的参数一定要复合inner()的参数规定。比如

def outer(func)

def inner(a,b,c)

ret = func(a,b)

return ret + 1

return inner

def func(a,b)

return a + b

func = outer(func)

func(1,2,3)

这里最后调用func()的时候，参数一定要和inner()一致。但是一般不会这么写，那会使得调用很麻烦，还得去了解inner的参数。一种更方便的方法是把inner定义成

def inner(*args,**kwargs):

这样就可以接受任何参数，那么被修饰的函数的调用也比较随意了。不用刻意和inner匹配

这里进一步

func=outer(func)

这样就是利用outer装饰了函数自身，用新版本代替旧版本,其实装饰器最主要的作用是把一些不变的东西抽象出去，把变动的部分放进去了，我们只需要关注变动的部分，不变的部分不用太在意，这样提高开发效率。

三、使用@标识符，可以应用装饰器到函数上。

fun = outer(fun)

@outer

def fun():

return 1

这里的@outer效果和第一行效果一样，都是利用outer来装饰了fun，后续调用fun实际是调用outer中的inner函数。

注意：利用@只不过是第一行的一种省略写法，实际上outer任然被调用了，并且自己执行了自己的逻辑（一般都是一些预热准备工作），如flask的路由@route其实执行了route函数，并且在该函数中添加了URL的路由。这种@的写法会导致python解释器自动的调用route()函数，自动调用装饰函数，有多少个@就会调用多少次。这样完成了一些看不到的繁琐工作（类似于C++编译器自己所做的背后工作）。