python闭包与装饰器
闭包
函数和对其周围状态（lexical environment，词法环境）的引用捆绑在一起构成闭包（closure）。也就是说，闭包可以让你从内部函数访问外部函数作用域。
常用语言基本都实现了闭包。
闭包中最重要的是，我们返回了一个内部函数。
def power(n):
def func(m):
return m**n
return func
在power函数中，我们定义了一个func函数，func函数接收底数m，从外部power函数中拿到指数n，返回幂m**n。
这个简单的定义可以使我们获得能够进行任何指数操作的函数。
power2 = power(2)
power5 = power(5)
power10 = power(10)
print(power2(4))
print(power5(4))
print(power5(10))
out:
16
1024
100000
闭包使我们能够通过函数创造各种各样的类似函数，是不是很神奇?
今天我也写了一个闭包。它能够接收gtf文件返回某个染色体位置的基因。
def get_gene(file="Homo_sapiens_GRCh37_87_geneonly.gtf"):
gtf = pd.read_csv(file, header=None, sep='\t')
gtf['gene_name'] = gtf[8].apply(lambda x: re.search(r'gene_name \"(.*?)\"', x).group(1))
def fetch(chrom, start):
start = int(start)
value = gtf[(gtf[0] == chrom) & (gtf[3] <= start) & (gtf[4] >= start)]['gene_name'].tolist()
if value:
return value[0]
else:
return None
return fetch
创建具体的fetch。
fetch = get_gene()
fetch(10,103454465)
out:
'FBXW4'
这样就可以避免重复操作文件，变量值也不会暴露在环境中。
装饰器
装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。
其实装饰器也是一个闭包，但是我们一般不用装饰器修改函数功能。
def square(n):
print(f'square {n}')
return n**2
square(2)
out:
square 2
4
写一个装饰器，能够在函数执行前打印执行时间。
import time
def decorator(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
print(time.time())
return func(*args,**kwargs)
return wrapper
@decorator
def square(n):
print(f'square {n}')
return n**2
out:
1597498618.3460186
square 2
4
其实@decorator实现的就是square = decorator(square)，这样就用返回的函数替换了原来的square，但是decorator会在打印时间后继续执行原函数，原函数在装饰器内部以外部函数变量存在（闭包，不是吗），这样就为函数添加了额外的功能。
学会，点赞！
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