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Python函数式编程入门：闭包与装饰器详解

ds 2025/5/11 6:19:51

函数式编程是现代编程范式中的重要组成部分，Python虽然不是纯粹的函数式语言，但提供了强大的函数式编程特性。本文将重点介绍Python中两个核心的函数式编程概念：闭包和装饰器，帮助初学者掌握这些强大工具。

一、函数式编程基础

什么是函数式编程？

函数式编程（Functional Programming）是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，避免改变状态和使用可变数据。主要特点包括：

函数是一等公民
避免副作用
强调不可变性
使用高阶函数

在编程语言设计中，"一等公民"（First-class Citizen）是指某种语言元素享有与其他元素同等的权利和灵活性。当说"函数是一等公民"时，意味着函数在语言中拥有与其他基本数据类型（如整数、字符串）相同的地位和操作权限。这是函数式编程范式的核心特征之一，也是Python强大灵活性的重要体现。

Python中的函数式特性

# 函数作为一等公民
def greet(name):return f"Hello, {name}!"# 将函数赋值给变量
say_hello = greet
print(say_hello("Alice"))  # 输出: Hello, Alice!# 函数作为参数
def apply(func, x):return func(x)print(apply(greet, "Bob"))  # 输出: Hello, Bob!

二、闭包（Closure）

闭包的概念

闭包是指一个函数"记住"并"访问"其词法作用域中的变量，即使该函数在其词法作用域之外执行。

闭包必须满足以下三个条件：

必须有一个内嵌函数
内嵌函数必须引用外部函数中变量
外部函数返回值必须是内嵌函数

闭包示例

def outer_func(x):def inner_func(y):return x + yreturn inner_funcclosure = outer_func(10)
print(closure(5))  # 输出: 15

闭包的工作原理

outer_func被调用，创建局部变量x
inner_func被定义并返回，它"记住"了x
即使outer_func执行完毕，inner_func仍能访问x

闭包的实用场景

# 计数器工厂
def counter():count = 0def increment():nonlocal countcount += 1return countreturn incrementc = counter()
print(c())  # 1
print(c())  # 2
print(c())  # 3

闭包优点

逻辑连续，当闭包作为另一个函数调用参数时，避免脱离当前逻辑而单独编写额外逻辑。
方便调用上下文的局部变量。
加强封装性，是第2点的延伸，可以达到对变量的保护作用。

闭包缺点

引用在，空间不灭：闭包使得函数中的变量保存在内存中，内存消耗很大

三、装饰器（Decorator）

装饰器基础

Python装饰器是一种特殊的高阶函数，它允许在不修改原函数代码的情况下动态增强函数的功能。装饰器本质上是一个接收函数作为参数的可调用对象（通常是一个函数），它返回一个新的函数来"包装"原始函数，通过在函数执行前后添加额外逻辑（如日志记录、性能统计、权限校验等）来实现功能的扩展。使用`@decorator`语法糖可以简洁地将装饰器应用到目标函数上，使得代码更加模块化和可复用，是Python中实现AOP（面向切面编程）的核心技术。

简单装饰器示例

def my_decorator(func):def wrapper():print("函数执行前")func()print("函数执行后")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello!")say_hello()
"""
输出:
函数执行前
Hello!
函数执行后
"""

执行过程：
定义阶段：

当解释器遇到@my_decorator时，会立即执行my_decorator(say_hello)

将原始say_hello函数作为参数传递给my_decorator
装饰过程：
def my_decorator(func):  # func = 原始say_hellodef wrapper():      # 定义包装函数print("函数执行前")  # 新增前置逻辑func()          # 调用原始函数print("函数执行后")  # 新增后置逻辑return wrapper     # 返回包装后的函数
原始say_hello被替换为wrapper函数

现在say_hello变量指向的是wrapper而非原始函数
调用阶段：
say_hello()  # 实际调用的是wrapper()
执行流程：

打印"函数执行前"

调用func()即原始say_hello()，打印"Hello!"

打印"函数执行后"
内存变化示意图：
装饰前: say_hello -> 原始函数对象
装饰后: say_hello -> wrapper函数对象wrapper.func -> 原始函数对象（闭包保持引用）
关键点说明：

装饰器在模块导入时就会执行（函数定义时）

实际调用的是被装饰后的新函数

原始函数通过闭包被保留在wrapper的作用域中

这种模式实现了"横切关注点"与核心逻辑的分离

装饰器的工作原理

@my_decorator语法糖等价于：say_hello = my_decorator(say_hello)
调用say_hello()实际上是调用wrapper()
wrapper函数可以访问原始函数func并在其前后添加操作

带参数的装饰器

def repeat(num):def decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(num):result = func(*args, **kwargs)return resultreturn wrapperreturn decorator@repeat(3)
def greet(name):print(f"Hello, {name}!")greet("Alice")
"""
输出:
Hello, Alice!
Hello, Alice!
Hello, Alice!
"""

四、装饰器的实际应用

1. 计时装饰器

import timedef timer(func):  # 接收被装饰的函数def wrapper(*args, **kwargs):  # 定义包装函数start = time.time()       # 记录开始时间result = func(*args, **kwargs)  # 调用原始函数end = time.time()         # 记录结束时间print(f"{func.__name__}执行时间: {end-start:.4f}秒")  # 打印耗时return result             # 返回原始函数的结果return wrapper               # 返回包装后的函数@timer
def long_running_func():time.sleep(2)  # 人为制造一个2秒的"耗时任务" 休眠2slong_running_func()  # 输出: long_running_func执行时间: 2.0002秒

2. 缓存装饰器

from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):if n < 2:return nreturn fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)print(fibonacci(30))  # 快速计算结果

3. 权限验证装饰器

def login_required(func):def wrapper(user, *args, **kwargs):if not user.is_authenticated:raise PermissionError("需要登录")return func(user, *args, **kwargs)return wrapper@login_required
def view_profile(user):print(f"查看{user.username}的个人资料")

五、类装饰器

Python还支持使用类实现装饰器：

class CountCalls:def __init__(self, func):self.func = funcself.calls = 0def __call__(self, *args, **kwargs):self.calls += 1print(f"调用次数: {self.calls}")return self.func(*args, **kwargs)@CountCalls
def say_hello():print("Hello!")say_hello()  # 输出: 调用次数: 1 \n Hello!
say_hello()  # 输出: 调用次数: 2 \n Hello!

六、保留函数元信息

使用装饰器时，原始函数的__name__、__doc__等元信息会被覆盖，可以使用functools.wraps来保留：

from functools import wrapsdef my_decorator(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):"""包装函数文档"""print("装饰器操作")return func(*args, **kwargs)return wrapper@my_decorator
def example():"""示例函数文档"""passprint(example.__name__)  # 输出: example
print(example.__doc__)   # 输出: 示例函数文档