In [2]:
def outer(part1):
def inner(part2):
return part2*part1
return inner
f = outer(33)
f(100)
Out[2]:
3300
In [3]:
f(11)
Out[3]:
363
在这个例子中实现了一个功能： f(x) =33*x ，其中 f(x) 代表了内层函数的功能体，
x代表内层函数的参数，也就是说 outer 函数返回了一个函数，而这个函数的参数(33)来自外层函数，
可以把外层函数的参数理解成配置，于是通过配置的不同，便得到了不同的运算结果，这就叫闭包。
闭包的实现得益于__call__方法，而装饰器就是闭包，也就是说如果要理解装饰器，一定要重视__call__这个内建方法。
In [1]:
import time
装饰器函数
In [2]:
def readFile(func):
def _deco(path):
start_time = time.time()
f = open(func(path),'r')
end_time = time.time()
print("readFile costs %ss." % (end_time - start_time))
return f.read()
return _deco
配置函数
In [3]:
@readFile
def location(path):
return path
In [4]:
print(location('test.txt'))
readFile costs 0.0002422332763671875s.
这是一种比较简单的装饰器,其实调用是 @readFile = readFile(location) 。
下面再看装饰器带参数的例子,这也是 flask 里用得最多的。
In [5]:
class locker:
def __init__(self):
print("locker.__init__() should be not called.")
@staticmethod
def acquire():
print("locker.acquire() called.（这是静态方法）")
In [6]:
def deco(cls):
def _deco(func):
def __deco():
print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))
cls.acquire()
return func()
return __deco
return _deco
In [7]:
@deco(locker)
def myfunc():
print(" myfunc() called.")
myfunc()
before myfunc called [<class '__main__.locker'>]. locker.acquire() called.（这是静态方法） myfunc() called.
装饰器写起来比理解起来容易。只有自己着手去写，才能真正理解装饰器。