裝飾器

def out_func(func):
	"""
	functools.wraps  可以將原函式物件的指定屬性複製個包裝函式物件
	"""
	@functools.wraps(func)
	def inner_func(func, *args, **kwargs):
		return func()
	return inner_func
	
@out_func
def foo():
	print("hello,world")
	

裝飾器概念

在不違反開放封閉的原則下，對被裝飾的函式進行功能擴充

實質：閉包

帶來的問題：被裝飾函式名稱等屬性變為閉包的內函式，使用 functools.wraps 可以將原函式物件的指定屬性複製個包裝函式物件

Flask 中 g 變數貫穿當前的這次請求

面試中問到裝飾器的時候：

1. 先回答概念：不違反開放封閉原則下，對被裝飾的函式進行功能擴充
2. 聊到閉包，說出閉包中的概念和形式
3. 說道專案中的實際使用：在 Flask 中 user 物件用到的地方很多，就單獨寫出來為一個裝飾器，將 user 物件查詢出來，放到 g 變數中
4. 在 Flask 中，每個 url 物件一個函式，但是被裝飾完，引用指向就變了，使用 functools.wraps 將引用指向原來的指向

閉包：

閉‘包在程式碼中的表現形’式

1. 函式巢狀
2. 內函式使用了外函式的區域性變數
3. 外函式返回的內函式的引用

內函式的引用和外函式被使用的區域性變數構成的特殊空間——閉包

閉包的延遲繫結，當外函式準備返回內函式的引用的時候，發現內函式使用了外函式的區域性變數，就將內函式引用和區域性變數繫結形成特定空間，這種繫結稱為延時繫結

def multipliers():
    return [lambda x : i*x for i in range(4)]

print([m(2) for m in multipliers()])

# 上面的程式碼和下面的一樣

def multipliers
 
():
    list_funcs = []
    
    for i in range(4):
        def inner(x):
            return i * x
    	
        list_funcs.append(inner)
    
    return list_funcs
   
print([m(2) for m in multipliers()])