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一、闭包
闭包从形式上来说是在外部函数中定义内部函数，并且内部函数引用了外部函数的变量，此变量叫做自由变量。
或者说是将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起。
闭包满足的条件：
必须有一个内嵌函数
内嵌函数必须使用外部函数的变量
外部函数的返回值必须是内嵌函数
def closure(): value = [] def fun(tmp): value.append(tmp) return value return fun cc = closure() cc(0) #[0] 等同于closure(fun(0)) cc(1) #[0,1] cc(2) #[0,1,2]
外部函数closure中有变量value和内部函数fun，并且内部函数fun引用了自由变量value，当执行cc = closure()时，就产生了一个闭包fun，该闭包持有只有变量value，当函数closure生命周期结束后，value依然存在，因为它被闭包引用了。
二、装饰器
装饰器其实就是闭包的应用，只不过其传递的是函数。
def add_time(fun):
def wrapper():
print('time: 12:00')
return fun()
return wrapper
def add_format(fun):
def wrapper():
print('\n')
return fun()
return wrapper
@add_format #等同于demo = add_format(add_time(demo))
@add_time #等同于 demo = add_time(demo)
def demo():
return 'hello world!'
另外，装饰器会将demo函数的元信息丢失，例如__name__等等。
例如demo函数的__name__会由'demo'变成了'wrapper'，这时需要用到functools库，在wrapper函数前加上@functools.wraps(fun)：
import functools
def add_time(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper():
print('time: 12:00')
return fun()
return wrapper
def add_format(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper():
print('\n')
return fun()
return wrapper
@add_format #等同于demo = add_format(add_time(demo))
@add_time #等同于 demo = add_time(demo)
def demo():
return 'hello world!'
例如给任意函数加上打印时间的功能的装饰器：
def metric(fn):
start=time.time()
@functools.wraps(fn)
def wrapper(*args,**kw):
end=time.time()
print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__,start-end))
return fn(*args,**kw)
return wrapper
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。
标签：
python,闭包,装饰器
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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