Python 装饰器解密：深入解析装饰器背后的原理
Python 装饰器以其强大的功能和简洁的实现方式，为编程提供了极大的便利，使得函数行为的扩展变得触手可及。然而，在深入挖掘装饰器的奥秘之前，我们必须先建立对函数和闭包这两大核心概念的坚实理解。
函数：Python 编程的基石
在 Python 的世界里，函数是构建程序的基本模块。它们透过 def 关键字声明，拥有独特的函数名，并可携带一系列可选参数。最终，函数通过 return 关键字来输出它们的计算结果。
1、函数的定义与作用域
在 Python 中，变量的可访问性是由其定义的位置决定的，这就构成了变量的作用域。作用域定义了程序的哪些部分可以访问特定的变量名称。Python 的作用域分为四种类型：
- L （Local）局部作用域：定义在函数内部的变量。
- E （Enclosing）外围作用域：位于嵌套函数的外部函数中的变量。
- G （Global）全局作用域：整个文件范围内的变量。
- B （Built-in）内建作用域：Python 语言自带的特殊变量。
b_count = int(6.6) # 内建作用域
g_count = 8 # 全局作用域
def outer():
e_count = 6 # 外围作用域
def inner():
l_count = 3 # 局部作用域为了深入理解，我们主要关注全局作用域和局部作用域，利用 Python 的 globals() 函数，可以获取一个包含当前全局作用域中所有变量的字典。
2、变量的解析规则与生命周期
尽管函数内部可以访问外部定义的全局变量，但是一旦在函数内部创建了一个同名变量，它就会在当前的作用域内覆盖全局变量。变量的查找遵循 L -> E -> G -> B 的顺序，即从局部作用域开始，逐级向外层作用域查找，直至找到为止。
def g_print():
# 局部作用域无该变量，输出全局变量
print(string)
def l_print():
string = 'This is a dog!'
# 局部作用域有该变量，输出局部变量
print(string)
if __name__ == '__main__':
string = 'This is a cat!'
g_print() # 输出：This is a cat!
l_print() # 输出：This is a dog!变量的生命周期受其所在命名空间的影响。一旦函数执行完毕，其内部的局部变量便会消失。
def print_string():
string = 'This is a dog!'
print(string)
if __name__ == '__main__':
print_string()
# 此处尝试访问 string 将引发错误，因为它在这个作用域内不可见
print(string) # 抛出错误：NameError: name 'string' is not defined3、函数的参数
在 Python 中，函数的参数设计极具灵活性，它们在函数内部表现为局部变量，根据传递和定义方式的不同，可以分为以下几类：
- 必备参数（Positional Arguments）：这些参数是必不可少的，且需要按照函数定义时的顺序准确传递。在函数调用时，每一个必备参数都需要对应一个实际的参数值。
- 关键字参数（Keyword Arguments）：调用函数时，关键字参数允许通过指定参数名来设置参数值，这意味着即使参数顺序改变，只要参数名正确，函数也能接收到正确的参数值。
- 默认参数（Default Arguments）：在函数定义时，可以为参数设置默认值。如果在调用函数时没有传递这些参数，那么将使用其默认值。
- 不定长参数（Arbitrary Argument Lists）：当你想要函数接收任意数量参数时，不定长参数就派上用场。在参数名前加上一个星号
*args表示接收为元组的形式，而两个星号**kwargs表示接收为字典的形式，分别用于未命名和命名参数。
下面是一个展示这四种参数类型的 Python 函数示例：
# 定义一个函数，展示不同类型的参数
def introduce(name, greeting="Hello", *hobbies, **personal_info):
print(f"{greeting}, my name is {name}.")
# 打印不定长参数（元组）
if hobbies:
print("My hobbies are:", ", ".join(hobbies))
# 打印关键字不定长参数（字典）
for key, value in personal_info.items():
print(f"My {key} is {value}.")
# 调用函数
introduce(
"Alice", # 必备参数
greeting="Hi", # 关键字参数
"reading", "traveling", # 不定长参数
age=29, city="New York" # 关键字不定长参数
)在这个例子中，name 是必备参数，greeting 是带有默认值的参数，*hobbies 是不定长参数，而 **personal_info 是关键字不定长参数。当我们调用 introduce 函数时，我们按照这些规则提供了相应的参数。这种参数设计使得 Python 函数非常灵活，能够适应各种不同的调用情境。
4、函数嵌套
Python 支持函数嵌套，即你可以在一个函数内部定义另一个函数。嵌套函数可以访问其外层作用域中的变量，这一点在闭包和装饰器的设计中尤为重要。
def out_function():
string = 'This is a dog!'
def in_function():
print(string)
return in_function()
if __name__ == '__main__':
out_function() # 输出：This is a dog!在上述示例中，in_function 作为内嵌函数，能够访问其外层函数 out_function 中定义的变量 string。当 out_function 被调用，它会创建并返回 in_function，后者在调用时输出了 string 变量的值。这一过程展示了 Python 中作用域和变量生命周期的精妙互动。
闭包：保持状态的函数
在 Python 的编程实践中，闭包（Closure）是一个函数，它能够捕获并保持对其词法作用域中变量的引用。这意味着即使函数在其定义环境之外被调用，它仍然能够访问那些变量。闭包的关键特性包括：
- 环境捕捉：闭包在被定义时捕获周围的状态，即使外层函数执行完毕，这些状态仍然可用。
- 封装性：闭包封装了内部变量，防止外部直接访问，实现了数据的隐蔽性和安全性。
- 持久性：闭包内的变量生命周期超出了它们的作用域，只要闭包还在使用，这些变量就会一直存活。
在 Python 中，闭包的存在可以通过函数对象的 __closure__ 属性来确认，该属性包含了闭包中捕获的变量的细胞（cell）对象，每一个细胞内部存储了闭包中引用的自由变量的一个副本。这里所说的自由变量，是指那些在函数定义中被使用到，但既不是函数的参数也不是局部变量的变量。
为了更深入地理解闭包，我们可以来看一个具体的例子：
def make_multiplier(x):
def multiplier(n):
return x * n
return multiplier
# 创建一个闭包实例，记住 x=3 的环境
times3 = make_multiplier(3)
# 创建另一个闭包实例，记住 x=5 的环境
times5 = make_multiplier(5)
# 利用闭包实例进行计算
print(times3(10)) # 输出结果为 30，因为 3 * 10 = 30
print(times5(10)) # 输出结果为 50，因为 5 * 10 = 50在上述例子中，make_multiplier 函数返回了一个内嵌的 multiplier 函数，而这个内嵌函数闭包了外部函数的参数 x。即使 make_multiplier 函数的执行已经完成，闭包中的 x 仍然被 multiplier 函数保留和访问。
闭包不仅是 Python 函数式编程的基础，而且是装饰器的核心机制。装饰器使用闭包来扩展和修改函数的行为，它们使得在不修改原始函数的情况下增加功能变得可能，进而提升代码的可复用性和模块化。
装饰器：增强函数功能
在 Python 中，函数装饰器是一种使用闭包概念实现的强大工具，它允许我们在不修改函数内部代码的前提下，增加额外的功能。装饰器本质上是一个接收函数作为参数并返回一个新函数的闭包。后面内容中，我们将一步步深入了解函数装饰器的工作原理和用法。
1、Python 函数装饰器
装饰器是一种特殊的闭包，它接受一个函数作为参数，并返回一个功能增强的函数。看看下面的例子：
def out_function(function):
def in_function():
string = function()
print('string: ', string)
# 注意应该返回函数本身，而不是函数的调用结果
return in_function
def function():
string = 'This is a dog!'
return string
if __name__ == '__main__':
decorated_function = out_function(function)
decorated_function() # 输出：string: This is a dog!2、语法糖：装饰器的简洁方式
Python 允许使用 @ 符号作为装饰器的语法糖，使得装饰器的应用更加简单。我们只需在函数定义之前加上 @ 和装饰器的名称即可。例如：
@out_function
def function():
string = 'This is a dog!'
return string
if __name__ == '__main__':
# 装饰器输出：string: This is a dog!
print(function()) # 输出返回值：None注意，虽然我们添加了装饰器，但是 function() 函数似乎没有返回值。这是因为我们在装饰器内部没有将函数的返回值通过 return 语句传递出来。
3、适配不同参数的装饰器：*args 和 **kwargs
为了让装饰器能够处理带有不同参数的函数，我们需要使用 *args 和 **kwargs 这两个不定长参数，它们可以让装饰器接收任意数量和类型的参数。
import time
def Time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
t1 = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
t2 = time.time()
print("run time: {:.4f}s".format(t2 - t1))
return result
return wrapper
@Time
def count_number(max_number, tag):
count = 0
for item in range(max_number):
if item % tag == 0:
count += item
return count
if __name__ == '__main__':
# 装饰器输出：run time: 0.4188s
print(count_number(6666666, 2)) # 输出返回值：11111105555556现在装饰器 Time 已经可以适配任意参数的函数了，*args 表示任何多个无名参数，它是一个元组；**kwargs 表示关键字参数，它是一个字典。在使用时，*args 必须位于 **kwargs 之前。最后，我们通过一个综合示例来演示如何使用这两个参数：
def noName(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
print(f'*args: {args}')
print(f'**kwargs: {kwargs}')
return result
return wrapper
@noName
def function(a, b, c, num, string):
return f'{a} {b} {c} {num} {string}'
if __name__ == '__main__':
print(function(1, 2, 3, num=123, string='function'))
""" 输出结果：
*args: (1, 2, 3)
**kwargs: {'num': 123, 'string': 'function'}
1 2 3 123 function
"""正如我们所见，Python 装饰器不仅是一个优雅的编程工具，它们还为代码的重构和模块化提供了巨大的便利。通过装饰器，我们可以无缝地增加函数功能，而不必更改函数本身的代码。这种能力在维护大型代码库时显得尤为宝贵，因为它允许我们扩展功能而不会引入潜在的新错误。