#函数引用, 对于函数式编程来说,函数也是变量,就存在函数引用
#闭包
def line_conf(a, b):
# 在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包
def line(x):
# 其实这里返回的就是闭包的结果
print("a:{}, b:{}, x:{}".format(a,b,x))
print("a*x+b={}".format(a*x + b))
return line
line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
line1(5)
line2(5)
#运行结果
a:1, b:1, x:5
a*x+b=6
a:4, b:5, x:5
a*x+b=25
#这个例子中，函数line与变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用。
#如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。
#注意点: 由于闭包引用了外部函数的局部变量，则外部函数的局部变量没有及时释放，消耗内存
#装饰器准备知识
#### 第一波 ####
def foo():
print('foo')
foo # 表示是函数
foo() # 表示执行foo函数
#### 第二波 ####
def foo():
print('foo')
foo = lambda x: x + 1
foo() # 执行lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为foo这个名字被重新指向了另外一个匿名函数
#结论:
#函数名仅仅是个变量，只不过指向了定义的函数而已，所以才能通过 函数名()调用，如果 函数名=xxx被修改了，那么当在执行 函数名()时，调用的就不知之前的那个函数了
装饰器(decorator)功能
- 引入日志
- 函数执行时间统计
- 执行函数前预备处理
- 执行函数后清理功能
- 权限校验等场景
- 缓存
#无参数的函数
from time import ctime, sleep
def timefun(func):
def wrapped_func():
print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime()))
func()
return wrapped_func
@timefun
def foo():
print("I am foo")
foo()
sleep(2)
foo()
"""
#上面代码理解装饰器执行行为可理解成
foo = timefun(foo)
# foo先作为参数赋值给func后,foo接收指向timefun返回的wrapped_func
foo()
# 调用foo(),即等价调用wrapped_func()
# 内部函数wrapped_func被引用，所以外部函数的func变量(自由变量)并没有释放
# func里保存的是原foo函数对象
"""
#被装饰的函数有参数
from time import ctime, sleep
def timefun(func):
def wrapped_func(a, b):
print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime()))
print(a, b)
func(a, b)
return wrapped_func
@timefun
def foo(a, b):
print(a+b)
foo(3,5)
sleep(2)
foo(2,4)
#被装饰的函数有不定长参数
from time import ctime, sleep
def timefun(func):
def wrapped_func(*args, **kwargs):
print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
func(*args, **kwargs)
return wrapped_func
@timefun
def foo(a, b, c):
print(a+b+c)
foo(3,5,7)
sleep(2)
foo(2,4,9)
#装饰器带参数,在原有装饰器的基础上，设置外部变量
from time import ctime, sleep
def timefun_arg(pre="hello"):
def timefun(func):
def wrapped_func():
print("%s called at %s %s" % (func.__name__, ctime(), pre))
return func()
return wrapped_func
return timefun
# 下面的装饰过程
# 1. 调用timefun_arg("itcast")
# 2. 将步骤1得到的返回值，即time_fun返回， 然后time_fun(foo)
# 3. 将time_fun(foo)的结果返回，即wrapped_func
# 4. 让foo = wrapped_fun，即foo现在指向wrapped_func
@timefun_arg("itcast")
def foo():
print("I am foo")
@timefun_arg("python")
def too():
print("I am too")
foo()
sleep(2)
foo()
too()
sleep(2)
too()
#可以理解为 foo()==timefun_arg("itcast")(foo)()
#装饰器函数其实是这样一个接口约束，它必须接受一个callable对象作为参数，然后返回一个callable对象。在Python中一般callable对象都是函数，但也有例外。只要某个对象重写了 __call__() 方法，那么这个对象就是callable的
class Test():
def __call__(self):
print('call me!')
t = Test()
t() # call me
#类装饰器demo
class Test(object):
def __init__(self, func):
print("---初始化---")
print("func name is %s"%func.__name__)
self.__func = func
def __call__(self):
print("---装饰器中的功能---")
self.__func()
@Test
def test():
print("----test---")
test()
showpy()#如果把这句话注释，重新运行程序，依然会看到"--初始化--"
"""
#说明：
#1. 当用Test来装作装饰器对test函数进行装饰的时候，首先会创建Test的实例对象
# 并且会把test这个函数名当做参数传递到__init__方法中
# 即在__init__方法中的属性__func指向了test指向的函数
#
#2. test指向了用Test创建出来的实例对象
#
#3. 当在使用test()进行调用时，就相当于让这个对象()，因此会调用这个对象的__call__方法
#
#4. 为了能够在__call__方法中调用原来test指向的函数体，所以在__init__方法中就需要一个实例属性来保存这个函数体的引用
# 所以才有了self.__func = func这句代码，从而在调用__call__方法中能够调用到test之前的函数体
运行结果如下：
---初始化---
func name is test
---装饰器中的功能---
----test---
"""
