深入研究 Python 中的闭包和装饰器

Question

我已经使用Python有一段时间了，并且已经牢固掌握了基础知识。然而，我遇到了一些我想更详细地探讨的概念：闭包和装饰器。

关闭： 我知道闭包是记住封闭范围中的值的函数，即使它们不存在于内存中。有人可以提供关于闭包在幕后如何工作的全面解释吗？我特别感兴趣的是了解 Python 的垃圾收集如何与闭包交互，以及在广泛使用闭包时是否有任何最佳实践来避免内存泄漏。

装饰器： 装饰器似乎是修改或增强功能的强大工具。我以前使用过它们，但我想更深入地了解它们的机制。有人可以引导我完成创建装饰器的分步过程吗？此外，我很好奇装饰器可能会引入性能瓶颈的场景以及如何缓解它们。

我渴望扩展对这些高级主题的理解，并了解与它们相关的任何潜在陷阱或最佳实践。任何见解、深入的解释或推荐的资源将不胜感激！

预先感谢您分享您的专业知识。

Answer 1

毫无疑问，闭包和装饰器是 Python 中的高级概念，它们提供了构建代码和增强其功能的强大方法。

关闭： 闭包是一个函数，它捕获并记住其封闭范围内的变量值，即使在封闭函数完成执行之后也是如此。这对于创建其行为依赖于某些外部上下文的函数特别有用。当嵌套函数引用其外部函数作用域中的变量时，就会创建闭包。内部函数“关闭”它需要的变量。

Python 的垃圾收集通过跟踪所涉及变量的引用计数来处理闭包。当函数返回闭包时，只要闭包存在并正在使用，它所关闭的变量就会继续存在。一旦不再引用闭包，变量就可以被垃圾收集。

为了避免广泛使用闭包时潜在的内存泄漏，建议确保在不再需要闭包或其包含对象时释放对它们的引用。这有助于 Python 的垃圾收集器有效地完成其工作。

装饰器： 装饰器是一种修改或增强函数或方法的行为而不更改其实际代码的方法。装饰器是一个函数，它接受另一个函数作为参数，添加一些功能，然后返回一个新函数。 Python 中的

@decorator

语法是将装饰器应用于函数的便捷方法。 这是一个记录函数调用的装饰器的简单示例：

def log_function_call(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling {func._name_} with arguments: {args} {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func._name_} returned: {result}")
        return result
    return wrapper

@log_function_call
def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)  # Output will show function call and result