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本篇內容可樂不僅僅呈現閉包，裝飾器以及深拷貝、淺拷貝的用法，還會和大家一起來理解這幾個高階用法，以及使用場景。相信大家看完全篇之後不僅僅會用這些高階用法，還知道在哪些地方用，如何用。
閒話不多說，直接上乾貨吧！
一、閉包
定義：閉包指的是能夠讀取其他函式內部變數的函式。他的表現形式是定義在函式內部的函式。
看到定義，大家可能覺得一臉懵逼。那麼通俗的說就是，內部函式引用了外部函式的區域性變數，那麼就可以說建立了一個閉包。
在理解閉包之前，先回想一下函式的作用域（如果忘記了，大家可以往回看一下Python基礎 - 下篇的函式部分）。
✔ 語法
def 外部函式名(*args,**kwargs):
外部函式程式碼塊
def 內部函式名(*args,**kwargs):
內部函式程式碼塊(注意:這裡有使用到外部函式的變數)
return 內部函式名
✔ 舉例1
def out_func():
name = "可樂"
def inner_func():
print(name)
return inner_func
inner_func = out_func()
inner_func()
# 輸出: 可樂
✔ 舉例2
def out_func():
name = "可樂"
print(f"外部函式變數名name的記憶體地址是{id(name)}")
def inner_func():
print(f"內部函式變數名name的記憶體地址是{id(name)}")
return inner_func
inner_func = out_func()
inner_func()
結果如下圖：
✔ 閉包的作用（功能）
在描述閉包功能之前，先來看看函式的作用域：函式的作用域是在該函式內部生效。當函式程式碼執行結束後，該函式內部的變數就會被直譯器的垃圾回收機制(gc 模組)回收。
所以閉包的作用就是：當內部函式使用了外部函式的區域性變數後，python 直譯器在垃圾回收時會發現內部函式執行需要依賴外部函式的變數，那麼直譯器就不會回收該變數所佔用的資源。
✔ 使用場景
?♂️：閉包一般在什麼地方會用呢？
??：根據定義可知，有一些場景需要去訪問其他函式的區域性變數，那麼你可以使用閉包。一般來說閉包會搭配裝飾器來使用，單獨使用的場景比較少見。
二、裝飾器
解釋：在不改變原物件的情況下，動態的擴充套件物件功能，需要遵循開放封閉原則。
✔ 開放封閉原則
何謂開放封閉原則，開放指的是原始碼新功能開放；封閉指的是原始碼修改是不允許的、是封閉的。
✔ 無引數語法
@裝飾器名
def 函式名(*args,**kwargs):
實際程式碼
✔ 有引數語法
@裝飾器名(引數)
def 函式名(*args,**kwargs):
實際程式碼
✔ 思考
在開始實現裝飾器之前，可樂先丟擲一個問題：我想列印一下函式 demo1 的執行時間，有什麼方法呢 ？
程式碼如下：
import time
def demo1():
for i in range(100):
pass
before_time = time.time()
demo1()
after_time = time.time()
print(after_time - before_time)
結果解釋：
time.time() 返回的是當前時刻的時間戳秒數，所以列印出來的就是該函式的執行時間。
如果可樂還想知道 demo2，demo3，demo4 函式的執行時間，那麼是不是要寫很多重複的程式碼呢？這個時候我們可以用裝飾器來解決這個問題。
2.1 無引數裝飾器
✔ 裝飾器列印函式執行時間
import time
def print_time(func):
def wrapper():
before_time = time.time()
func()
after_time = time.time()
print(after_time - before_time)
return wrapper
@print_time
def demo1():
for i in range(100):
pass
demo1()
✔ 詳細拆解
如果大家還沒有看懂是什麼個情況，可樂再給上述的函式拆解一下。
① 我們先定義一個如下函式：
import time
def print_time(func):
def wrapper():
before_time = time.time()
func()
after_time = time.time()
print(after_time - before_time)
return wrapper
def demo1():
for i in range(10):
print(1)
② 此時如果我們需要列印 demo1 的執行時間，那麼只需要這樣呼叫：
wrapper = print_time(demo1)
wrapper()
和上述裝飾器計算函式執行時間的具有一樣的效果，由此我們可以看出：@print_time 其實就和 print_time(demo1) 是等價的。
2.2 有引數裝飾器
?♂️ 根據上面可樂拆解的步驟以及語法，大家思考一下如果是有引數的裝飾器那麼應該是咋樣的呢？以及拆分步驟是如何？
根據上面無引數的程式碼可知：
→ @print_time 實際等價於 print_time(demo1)
→ 而有引數的語法是：@print_time(引數)
所以我們可以推斷出：
→ @print_time(引數) 等價於 print_time(引數)(demo1)
下面我們來證明一下：
✔ 舉例：有引數裝飾器執行時間
該引數是呼叫者的名字。
import time
def caller_name(name):
def print_time(func):
def wrapper():
before_time = time.time()
func(name)
after_time = time.time()
print(after_time - before_time)
return wrapper
return print_time
@caller_name(name="可樂")
def demo1(name):
print(f"呼叫者的名字是{name}")
for i in range(100):
pass
demo1()
# 輸出 可樂 4.81秒
✔ 詳細拆解
import time
def caller_name(name):
def print_time(func):
def wrapper():
before_time = time.time()
func(name)
after_time = time.time()
print(after_time - before_time)
return wrapper
return print_time
def demo1(name):
print(f"呼叫者的名字是{name}")
for i in range(100):
pass
# 此時如果我們需要列印 demo1 的執行時間和呼叫者的名字，那麼只需要這樣呼叫
print_time = caller_name("kele")
wrapper = print_time(demo1)
wrapper()
# 由此得出上述我們的推斷是正確的。
❗ 在 python 中除了函式裝飾器，還有類裝飾器。由於篇幅的原因，可樂就先不在本篇說明(後續可樂時間寬裕時，會加篇補充)。
提示：在開始深拷貝和淺拷貝之前，需要先了解引用、可變型別和不可變型別。可樂在這裡就不再描述了，如果不清楚的，可以往回看Python基礎 - 列表和元祖部分，可樂有詳細解釋。
三、拷貝
解釋：拷貝就是將一個變數的值傳給另外一個變數。
3.1 深拷貝
解釋：深拷貝是指原物件和拷貝物件完全獨立，對其中任何一個物件的改動都不會對另外一個物件有影響。
看了上面的定義，有的同學可能還有一些疑惑。可樂就來舉一個?：
假設工廠就是一塊記憶體，工廠先造出來一個箱子 A ，這個時候工廠又按照 A 的樣子造出來箱子 B ，那麼我們對箱子 A 放入一個蘋果，對箱子 B 毫無影響，給箱子 B 放入一隻貓，也對箱子A沒有影響。
✔ 舉例1：用一段程式碼來演示深拷貝
import copy
box_a = [1, ["可樂", 18]]
box_b = copy.deepcopy(box_a)
# 解釋一下：可以通過 copy 包的 deepcopy 方法來實現深拷貝
print(f"box_a內層列表的記憶體地址是{id(box_a[1])}")
print(f"box_a內層列表的記憶體地址是{id(box_b[1])}")
box_a[1][1] = 20
print(f"改變後box_a的值是{box_a}")
print(f"改變後box_b的值是{box_b}")
結果如下圖：
✔ 舉例2
import copy
box_a = [1, ["可樂", 18]]
box_b = copy.deepcopy(box_a)
# 解釋一下：可以通過 copy 包的 deepcopy 方法來實現深拷貝
print(f"box_a內層數字1的記憶體地址是{id(box_a[0])}")
print(f"box_b內層數字1記憶體地址是{id(box_b[0])}")
box_a[0] = 2
print(f"改變後box_a的值是{box_a}")
print(f"改變後box_b的值是{box_b}")
結果如下圖：
✔ 解釋
解釋上面深拷貝的情況以及注意點：
① 在深拷貝時如果拷貝的是不可變型別，那麼拷貝出來的仍然是其引用。
② 在深拷貝時如果拷貝物件時可變型別，那麼拷貝出來的是他的值而非引用。
3.2 淺拷貝
解釋：淺拷貝是指拷貝物件對原物件最外層拷貝，內部元素拷貝的是他的引用，當修改拷貝物件或者原物件時會相互影響。
還是用箱子來舉個?：
假設工廠就是一塊記憶體，工廠先造出來一個箱子 A，這個時候工廠又按照 A 的樣子造出來箱子 B ，可是在造箱子 B 的時候使得箱子 A 和 B 有一部分連體了(類似於連體嬰兒)，這個時候會發現當給箱子 A 放入一個蘋果時，會影響到箱子 B ；當給箱子 B 放入貓時也會影響到 A 。
✔ 舉例1
import copy
box_a = [1, ["可樂", 18]]
box_b = copy.copy(box_a)
# 解釋一下：可以通過 copy 包的 copy 方法來實現淺拷貝
print(f"box_a內層數字1的記憶體地址是{id(box_a[0])}")
print(f"box_b內層數字1記憶體地址是{id(box_b[0])}")
box_a[0] = 2
print(f"改變後box_a的值是{box_a}")
print(f"改變後box_b的值是{box_b}")
結果如下圖：
✔ 舉例2
import copy
box_a = [1, ["可樂", 18]]
box_b = copy.copy(box_a)
# 解釋一下：可以通過 copy 包的 copy 方法來實現淺拷貝
print(f"box_a內層列表的記憶體地址是{id(box_a[1])}")
print(f"box_b內層列表記憶體地址是{id(box_b[1])}")
box_a[1][1] = 20
print(f"改變後box_a的值是{box_a}")
print(f"改變後box_b的值是{box_b}")
結果如下圖：
✔ 舉例3
import copy
box_a = [1, ["可樂", 18]]
box_b = copy.copy(box_a)
# 解釋一下：可以通過 copy 包的 copy 方法來實現淺拷貝
print(f"box_a內層列表的記憶體地址是{id(box_a[0])}")
print(f"box_b內層列表記憶體地址是{id(box_b[0])}")
box_a[0] = 20
print(f"改變後box_a的值是{box_a}")
print(f"改變後box_b的值是{box_b}")
print(f"box_a內層列表的記憶體地址是{id(box_a[0])}")
print(f"box_b內層列表記憶體地址是{id(box_b[0])}")
結果如下圖：
✔ 解釋
解釋上面淺拷貝的情況以及注意點：
① 在淺拷貝中，無論內層物件是可變型別還是不可變型別，拷貝出來的都是其引用。
② 無論是深拷貝還是淺拷貝，如果拷貝物件的不可變型別，那麼修改該可變型別之後，不會影響另外一個物件。
( 原因可樂就不在這篇描述了，可以在之前可樂的Python基礎 - 列表和元祖部分中查詢 )
✔ 補充
無論是深拷貝還是淺拷貝都會對原物件拷貝，區別在於其內層物件拷貝的是引用還是值。
如果大家感興趣的話，可以掃描下方二維碼關注一下可樂的公眾號，就是對可樂的最大支援；公眾號後面會時不時分享可樂平時遇到的問題、學習心得以及平常開發中的一些專案設計。還有最最最重要的就是關注可樂不迷路?。
