修饰符基础——闭包
什么是闭包呢？标准的概念大家可以看wikipedia上的解释
举个例子：
def do_add(base):
def add(increase):
return base + increase
return add
do_add函数里嵌套了一个内层函数add，这个内层函数就是一个闭包，其实可以也不用管这个“闭包”的概念，先来看下这种模式解决些什么问题.
调用do_add函数：a = do_add(23)，由于内层的函数add里的逻辑用到了do_add函数的入参，而这时这个入参base绑定了值23，由于do_add函数返回的是函数add，所以这时的a其实就是内部的add绑定了23的函数add；同理可知，b = do_add(44)，这里的b就是内部add绑定了44的函数add，a和b这两个add函数是不相同的，因为内部add绑定的值不同，只是两个函数的模板相同罢了，这时我们执行a(100)得到结果是123，b(100)得到结果是144。这样做有什么用呢？其实可以这样看：我们可以把a = do_add(23)和b = do_add(44)看成是配置过程，23和44是配置信息，a(100)和b(100)根据不同的配置获得不同的结果，这样我们就可以解决开发中“根据配置信息不同获得不同结果”的问题
而修饰符实际上就是闭包一种形式，只是配置过程参数是所修饰的一个函数，并且用@符号代替了a=do_add(23)这样的配置方式，下面看一下修饰符的用法
修饰符用法
修饰符无参数，原函数无参数
import time
def timeit(func):
def wrapper():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
return wrapper
@timeit
def foo():
print 'in foo()'
foo()
如上代码：对所修饰函数运行时间的进行统计，最后修饰过的 foo() 等价于 foo=timeit(foo) 而timeit返回wrapper，归根到底真正执行的是wrapper
在实际应用中，函数很少没有参数，所以我们看看foo有参数的情况下，修饰符怎么用
修饰符无参数，原函数有参数
import time
def timeit(func):
def wrapper(args):
start = time.clock()
func(args)
end =time.clock()
print 'used:', end - start
return wrapper
@timeit
def foo(arg):
print 'in foo(),arg is' + arg
foo("aaaaa")
上述过程可以简化如下：
[decorated] foo(‘aaaaa’) => timeit(foo)(‘aaaaa’) => wrapper(‘aaaaa’) => [real] foo(‘aaaaa’)
如果修饰符函数也有参数，又怎么用呢？
修饰符有参数，原函数有参数
import time
def timeit(s):
def wrapper1(func)
def wrapper2(args):
print "the decorator's arg is"+s
start = time.clock()
func(args)
end =time.clock()
print 'used:', end - start
return wrapper2
return wrapper1
@timeit(s="hello")
def foo(arg):
print 'in foo(),arg is' + arg
foo("aaaaa")
__同理，就是多加了一层闭包。 __
应用多个修饰符
这个记住一个结论就好了，就是修饰符从离原函数最近的开始包裹，最外层的修饰符最后包裹
应用举例——Fibonacci数列
def memoize(f):
cache = {}
def helper(x):
if x not in cache:
cache[x] = f(x)
return cache[x]
return helper
@memoize()
def fib(n):
if n in (0, 1):
return n
else:
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
参考文献
1.http://zh.wikipedia.org/wiki/闭包_(计算机科学)
2.http://programmingbits.pythonblogs.com/27_programmingbits/archive/50_function_decorators.html
3.http://www.python.org/dev/peps/pep-0318/
4.http://www.cnblogs.com/Jerry-Chou/archive/2012/05/23/python-decorator-explain.html
5.http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html