本文目录：
1. 闭包的解析和用法
2. 函数式装饰器
3. 类装饰器
一、闭包
闭包是一种函数，从形式上来说是函数内部定义（嵌套）函数，实现函数的扩展。在开发过程中，考虑到兼容性和耦合度问题，如果想在原有的函数基础上添加东西而又不改动原有函数的结构，通常会使用闭包。但闭包的功能还不只是这个。实际上，闭包会保留定义函数时存在的*变量的绑定，这样在调用函数时，虽然定义作用域不可用了，但是仍然可以使用那些绑定的变量。简单来说，普通函数在调用完后，函数内部的变量就释放了（因为直接调用的函数没有绑定在某一个对象上，Cpython解析器就会把它回收了），而闭包内部的变量仍然保存着。
普通函数不会保存变量的值：
例如：
def function(value):
nums = []
nums.append(value)
return nums func = function(2)
func2 = function(3)
print(func) # [2]
print(func2) # [3]
两次调用函数返回的值都是不相同的
在闭包中，外部函数的变量一直会为内部函数“保留”着，每次调用函数都可以获取这些变量
def closure():
nums =[]
def function(value):
nums.append(value)
return nums
return function close = closure()
close(5)
close(6)
close(7)
# 元组形式返回嵌套函数function的变量
print(close.__code__.co_varnames) #('value',)
print(close.__code__.co_freevars) #('nums',)
# 列表形式保存嵌套函数中*变量的值
print(close.__closure__[0].cell_contents) #[5, 6, 7]
闭包的执行顺序可以理解为：
closure(function(value))
因此close = closure()相当于为闭包创建了一个绑定的对象，这个对象内部有变量nums和函数function。当变量在下一次调用的时候，这些量还会保存着。因此当多次调用close()的时候，nums列表会更新。
以上代码的解析：
对象审查（反射）
_ _code_ _返回对象中的函数
_ _co_varnames 返回内部函数中保存的变量，例如function中的value
_ _co_freenames 返回内部函数中的*变量，*变量是编程中的一个专业名词。
如上面的代码中，nums并不是在function函数中绑定的，它是在它的外部函数的作用域范围内绑定的，所以在function内部，nums是一个*变量。而close对象为function函数保留了这个*变量，在每次调用函数时，都可以更新这个*变量。
*变量（所有的）实际保存在闭包中，可以通过_ _closure_ _来获取，它是一个列表，每个元素都表示一个*变量，如上面的nums。每个元素都是一个cell，它的属性cell_contents保存着这个*变量的值，因此有:
_ _closure_ _[0].cell_contents
更多关于函数/类/生成器的审查可以参考官方文档：
https://docs.python.org/2/library/inspect.html
二、函数形式的装饰器
上面讲了如何通过嵌套函数实现一个闭包，下面将装饰器是如何实现的。实际上，装饰器离不开对闭包的理解，函数形式的装饰器看起来像是闭包换了一种表达形式，调用起来更灵活和更方便。
例如：
# 函数形式的闭包
registry = [] def decorator(func):
print('registe %s'%func)
registry.append(func)
return func # 返回的量必须是一个函数，否则会报错 @decorator
def fun1():
print('running fun1') @decorator
def fun2():
print('running fun2') @decorator
def fun3():
print('running fun3') fun1()
fun2()
fun3()
结果：
registe <function fun1 at 0x000002234D891378>
registe <function fun2 at 0x000002234D891400>
registe <function fun3 at 0x000002234D891488>
running fun1
running fun2
running fun3
装饰器看起来有点像闭包，只不过是加了一个@的外壳，而这个外壳函数的参数必须是一个函数，并且必须要有返回函数（返回的一般是内部函数）
装饰器的执行顺序：
decorator(func)
内部函数的参数可以在函数调用时传入，而不必像闭包那样必须由对象传入。
值得注意的是：装饰器函数有导入时运行和运行时运行的区别，装饰器在模块导入的时候就执行了，而被装饰的函数则在调用的时候才执行。
上面这个被装饰器“装饰”的函数似乎看起来跟装饰器“互动”很少，那么下面结合装饰器和闭包实现一个更复杂的装饰器：
def decorator(func):
def outerFunc(*args): # 装饰器内部实现闭包，闭包的外部函数接受任意定位变量
outerFunName = outerFunc.__name__
innerFunName = func.__name__
print('change innerFunc:%s to outerFunc:%s'%(innerFunName, outerFunName))
result = func(*args) # 可以实现，因为闭包中保存了*变量func
result += " and start running"
return result
return outerFunc # 将改变返回的函数，返回外部函数 @decorator
def fun(str):
return str str = fun('This is funciton1') # change innerFunc:fun to outerFunc:outerFunc
print(str) # This is funciton1 and start running
装饰器执行顺序：
decorator(outerFunc(func(args)))
这个装饰器内部的闭包实现还是比较简单的，只是为了说明原理，在编程过程中可以根据实际添加更多的功能实现。
继续改造，让装饰器也带上参数：
# 带参数装饰器
def decorator(name):
def _decorator(func):
def outerFunc(*args):
print(name)
outerFunName = outerFunc.__name__
innerFunName = func.__name__
print('change innerFunc:%s to outerFunc:%s'%(innerFunName, outerFunName))
result = func(*args)
result += " and start running"
return result
return outerFunc
return _decorator @decorator(name='@Author:Tom')
def fun(str):
return str str = fun('This is funciton1')
print(str) 结果：
@Author:Tom
change innerFunc:fun to outerFunc:outerFunc
This is funciton1 and start running
三、类形式的装饰器
讲完了函数形式的装饰器，那么接下来讲讲类形式的装饰器
一般类的定义如下：
class Test(object):
def __init__(self,name):
self._m = 0
self._n = 0
self.name = name def test_print(self):
print(self.name)
而如果想要将一个类变成一个装饰器，那么就需要一个很关键的魔法方法_ _call_ _()，它的作用是将一个类实例变成可调用的，改造一下上面的类：
class Test(object):
def __init__(self):
self.count = 0 def __call__(self):
# print(self.count)
self.count += 1 # 每一次调用这个类实例都记录一次
return self.count # __call__函数将类实例变成可调用形式，而实际上还会有一个返回量（变量/函数），因此需要写return，否则返回为None
test = Test()
# 以函数调用的形式直接调用类实例
print(test()) #
print(test()) #
这样看起来，类形式的装饰器有点像函数形式的装饰器，它也保存了一些变量。实际上这点不足为奇，因为，本来类实例的变量已经绑定在类实例对象中。
还可以这样用：
class Average:
def __init__(self):
self.values = [] # 每次调用average实例都会更新self.values
def __call__(self, newvalue):
self.values.append(newvalue)
total = sum(self.values)
average = total / len(self.values)
return average average = Average()
print(average(6))
print(average(7))
print(average(8)) 结果：
6.0
6.5
7.0
类装饰器：
class Decorator:
def __init__(self, add=1): # 定义可以传入的参数
self.count = 0
self.add = add def __call__(self, fun):
self.fun = fun
return self._call_func def _call_func(self):
self.count += self.add
return self.fun(self.count) # 相当于Decorate(count)
@Decorator(add=2) # 改变传入的参数值
def count(cnt):
print(cnt) count() #
count() #
笔者认为类形式的装饰器会比函数形式的装饰器更加灵活和方便，因为它的内部实现可以更灵活，看起来也比较符合日常使用的习惯，因为函数式的装饰器看起来总有一点怪怪的（笔者本人看法而已）。实际使用中就要根据业务需求来选择了
参考文章：
1. 《流畅的python》
2. https://docs.python.org/2/library/inspect.html