⑴ python 装饰器是闭包吗
如果在一个内嵌函数里，对在外部函数内（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内嵌函数就被认为是闭包。
Python中装饰器重新创建的函数对象引用了外部函数的变量，因此属于闭包。
⑵ Python之装饰器简介
python函数式编程之装饰器
1.开放封闭原则
简单来说，就是对扩展开放，对修改封闭。
在面向对象的编程方式中，经常会定义各种函数。一个函数的使用分为定义阶段和使用阶段，一个函数定义完成以后，可能会在很多位置被调用。这意味着如果函数的定义阶段代码被修改，受到影响的地方就会有很多，此时很容易因为一个小地方的修改而影响整套系统的崩溃，所以对于现代程序开发行业来说，一套系统一旦上线，系统的源代码就一定不能够再改动了。然而一套系统上线以后，随着用户数量的不断增加，一定会为一套系统扩展添加新的功能。
此时，又不能修改原有系统的源代码，又要为原有系统开发增加新功能，这就是程序开发行业的开放封闭原则，这时就要用到装饰器了。
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2.什么是装饰器？？
装饰器，顾名思义，就是装饰，修饰别的对象的一种工具。
所以装饰器可以是任意可调用的对象，被装饰的对象也可以是任意可调用对象。
3.装饰器的作用
在不修改被装饰对象的源代码以及调用方式的前提下为被装饰对象添加新功能。
原则：
1.不修改被装饰对象的源代码
2.不修改被装饰对象的调用方式
目标：
为被装饰对象添加新功能。
⑶ 如何理解Python装饰器
简言之，打个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？这个时候就用到了装饰器。
python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，比较直接的办法就是侵入代码里面修改。
而且装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，不懂就太说不过去啦。
讲完装饰器，相信大家对于Python的发展前景也比较感兴趣，随着人工智能的发展，Python作为人工智能的首选语言，自然也是发展得如火如荼。现在入行，肯定是一个好时机！
⑷ 电脑培训分享程序员需要了解的10个面向对象设计
面向对象设计原则是OOPS编程的核心，学习面向对象编程像“抽象”、“封装”、“多态”、“继承”等基础知识是重要的，但同时为了创建简洁、模块化的设计，了解这些设计原则也同等重要。
(设计原则)底线是永远追求高内聚、低耦合的编码或设计。Apache和Sun的开源代码是学习和OOPS设计原则的良好范例。它们向我们展示了，设计原则在编程中是如何使用的。JDK使用了一些设计原则：BorderFactory类中的工厂模式、Runtime类中的单例模式、.io类中的装饰器模式。顺便说一句，如果您真的对编码原则感兴趣，请阅读JoshuaBloch的Effective，他编写过API。我个人最喜欢的关于面向对象设计模式的是KathySierra的HeadFirstDesignPattern(深入浅出设计模式)，以及其它的关于深入浅出面向对象分析和设计。这些书对编写更好的代码有很大帮助，充分利用各种面向对象和SOLID的设计模式。
虽然学习设计模式(原则)最好的方法是现实中的例子和理解违反设计原则带来的不便，本文的宗旨是向那些没有接触过或正处于学习阶段的程序员介绍面向对象设计原则。
DRY_Don’trepeatyourself
我们第一个面向对象设计原则是：DRY，从名称可以看出DRY(don’trepeatyourself)意思是不写重复代码，而是抽象成可复用的代码块。如果您有两处以上相同的代码块，请考虑把它们抽象成一个单独的方法；或者您多次使用了硬编码的值，请把它们设置成公共常量。这种面向对象设计原则的优点是易于维护。重要的是不要滥用此原则，重复不是针对代码而是针对功能来说。它的意思是，如果您使用通用代码来验证OrderID和SSN，这并不意味着它们是相同的或者他们今后将保持不变。通过把通用代码用于实现两种不同的功能，或者您把这两种不同的功能密切地联系在一起；当您的OrderID格式改变时，您的SSN验证代码将会中断。所以要当心这种耦合，而且不要把彼此之间没有任何关系却类似的代码组合在一起。
封装经常修改的代码
EncapsulateWhatChanges
在软件领域永远不变的是“变化”，所以把您认为或怀疑将来要被修改的代码封装起来。这种面向对象设计模式的优点是：易于测试和维护恰当封装的代码。如果您在用编程，那么请遵守以下原则：变量和方法的访问权限默认设置为私有，并且逐步放开它们的访问权限，例如从“private”到“protected”、“notpublic”。中的一些设计模式使用了封装，工厂设计模式就是一个例子，它封装了创建对象的代码而且提供了以下灵活性：后续生成新对象不影响现有的代码。
打开/关闭设计原则
OpenClosedDesignPrinciple
类、方法/函数应当是对扩展(新功能)开放，对修改闭合。这是另外一个优雅的SOLID设计原则，以防止有人修改通过测试的代码。理想情况下假如您添加了新功能，那么您的代码要经过测试，这就是打开/关闭设计原则的目标。顺便说一句，SOLID中的字母“O”指的是打开/关闭设计原则。
单一职责原则
SingleResponsibilityPrinciple(SRP)
单一职责原则是另外一个SOLID设计原则，SOLID中的字母“S”指的就是它。按照SRP，一个类修改的原因应当有且只有一个，或者一个类应当总是实现单一功能。如果您在中的一个类实现了多个功能，那么这些功能之间便产生了耦合关系；如果您修改其中的一个功能，您有可能就打破了这种耦合关系，那么就要进行另一轮测试以避免产生新的问题。
依赖注入/反转原则
不要问框架的依赖注入功能将会给你带来什么益处，依赖注入功能在spring框架里已经很好的得到了实现，这一设计原则的优雅之处在于：DI框架注入的任何一个类都易于用模拟对象进行测试，并且更易于维护，因为创建对象的代码在框架里是集中的而且和客户端代码是隔离的。有多种方法可以实现依赖注入，例如使用字节码工具，其中一些AOP(面向切面编程)框架如切入点表达式或者spring里使用的代理。想对这种SOLID设计原则了解更多，请看IOC和DI设计模式中的例子。SOLID中的字母“D”指的就是这种设计原则。
优先使用组合而非继承
ForCompositionoverInheritance
如果可以的话，要优先使用组合而非继承。你们中的一些人可能为此争论，但我发现组合比继承更有灵活性。组合允许在运行时通过设置属性修改一个类的行为，通过使用多态即以接口的形式实现类之间的组合关系，并且为修改组合关系提供了灵活性。甚至Effective也建议优先使用组合而非继承。
里氏替换原则
根据里氏替换原则，父类出现的地方可以用子类来替换，例如父类的方法或函数被子类对象替换应该没有任何问题。LSP和单一职责原则、接口隔离原则密切相关。如果一个父类的功能比其子类还要多，那么它可能不支持这一功能，而且也违反了LSP设计原则。为了遵循LSPSOLID设计原则，派生类或子类(相对父类比较)必须增强功能，而非减少。SOLID中的字母“L”指的就是LSP设计原则。
接口隔离原则
接口隔离原则指，如果不需要一个接口的功能，那么就不要实现此接口。这大多在以下情况发生：一个接口包含多种功能，而实现类只需要其中一种功能。接口设计是一种棘手的工作，因为一旦发布了接口，您就不能修改它否则会影响实现该接口的类。在中这种设计原则的另一个好处是：接口有一个特点，任何类使用它之前都要实现该接口所有的方法，所以使用功能单一的接口意味着实现更少的方法。
编程以接口(而非实现对象)为中心
编程总是以接口(而非实现对象)为中心，这会使代码的结构灵活，而且任何一个新的接口实现对象都能兼容现有代码结构。所以在中，变量、方法返回值、方法参数的数据类型请使用接口。这是许多程序员的建议，Effective以及headfirstdesignpattern等书也这样建议。
代理原则
不要期望一个类完成所有的功能，电脑培训http://www.kmbdqn.com/认为可以适当地把一些功能交给代理类实现。代理原则的典范是：中的equals()和hashCode()方法。为了比较两个对象的内容是否相同，我们让用于比较的类本身完成对比工作而非它们的调用方。这种设计原则的好处是：没有重复编码而且很容易修改类的行为。
⑸ python装饰器听了N次也没印象，读完这篇你就懂了
装饰器其实一直是我的一个"老大难"。这个知识点就放在那，但是拖延症。。。
其实在平常写写脚本的过程中，这个知识点你可能用到不多
但在面试的时候，这可是一个高频问题。
所谓的装饰器，其实就是通过装饰器函数，来修改原函数的一些功能，使得原函数不需要修改。
这一句话理解起来可能没那么轻松，那先来看一个"傻瓜"函数。
放心，绝对不是"Hello World"！
怎么样，没骗你吧？ 哈哈，这个函数不用运行相信大家都知道输出结果： "你好，装饰器" 。
那如果我想让 hello() 函数再实现个其他功能，比如多打印一句话。
那么，可以这样"增强"一下：
运行结果：
很显然，这个"增强"没啥作用，但是可以帮助理解装饰器。
当运行最后的 hello() 函数时，调用过程是这样的：
那上述代码里的 my_decorator() 就是一个装饰器。
它改变了 hello() 的行为，但是并没有去真正的改变 hello()函数 的内部实现。
但是，python一直以"优雅"被人追捧，而上述的代码显然不够优雅。
所以，想让上述装饰器变得优雅，可以这样写：
这里的 @my_decorator 就相当于旧代码的 hello = my_decorator(hello) ， @ 符号称为语法糖。
那如果还有其他函数也需要加上类似的装饰，直接在函数的上方加上 @my_decorator 就可以，大大提高函数
的重复利用与可读性。
输出：
上面的只是一个非常简单的装饰器，但是实际场景中，很多函数都是要带有参数的，比如hello(people_name)。
其实也很简单，要什么我们就给什么呗，直接在对应装饰器的 wrapper() 上，加上对应的参数：
输出：
但是还没完，这样虽然简单，但是随之而来另一个问题：因为并不是所有函数参数都是一样的，
当其他要使用装饰器的函数参数不止这个一个肿么办？比如：
没关系，在python里， *args 和 **kwargs 表示接受任意数量和类型的参数，所以我们可以这样
写装饰器里的 wrapper() 函数：
同时运行下 hello("老王") ，和 hello3("张三", "李四") ，看结果：
上面2种，装饰器都是接收外来的参数，其实装饰器还可以接收自己的参数。
比如，我加个参数来控制下装饰器中打印信息的次数：
注意，这里 count 装饰函数中的2个 return .
运行下，应该会出现3次：
现在多做一步 探索 ，我们来打印下下面例子中的hello()函数的元信息：
输出：
这说明了，它不再是以前的那个 hello() 函数，而是被 wrapper() 函数取代了。
如果我们需要用到元函数信息，那怎么保留它呢？这时候可以用内置装饰器 @functools.wrap 。
运行下：
好记性不如烂笔头，写一下理解一下会好很多。
下面还分享类的装饰器，以及装饰器所用场景。
⑹ 什么是Python装饰器
所谓装饰器就是把函数包装一下，为函数添加一些附加功能，装饰器就是一个函数，参数为被包装的函数，返回包装后的函数：你可以试下：
defd(fp):
def_d(*arg,**karg):
print"dosthbeforefp.."
r=fp(*arg,**karg)
print"dosthafterfp.."
returnr
return_d
@d
deff():
print"callf"
#上面使用@d来表示装饰器和下面是一个意思
#f=d(f)
f()#调用f