Python函数式编程:使用装饰器和闭包

Python是一门多范式编程语言，它支持面向对象编程、过程式编程和函数式编程。函数式编程是一种流行的编程范式，它强调函数的纯净性和不可变性，使得编程更简单、更直观、更易于推理。Python提供了一些函数式编程的工具，如高阶函数、匿名函数、map、reduce和filter等。这篇文章将介绍如何使用Python的装饰器和闭包来实现函数式编程。

装饰器

Python装饰器是一种特殊的函数，可以用来修改函数的行为，而不需要修改函数的源代码。装饰器可以接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数，新函数的行为由被修饰函数和装饰器共同决定。装饰器可以用来增强函数的功能，比如添加日志、缓存、鉴权等功能。

下面是一个简单的装饰器示例，用来计算函数调用的时间:

import time

def timeit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"function {func.__name__}: {end - start} seconds")
        return result
    return wrapper

@timeit
def my_func():
    time.sleep(1)

my_func() # 输出: function my_func: 1.0001330375671387 seconds

上面的代码中，timeit装饰器接收一个函数作为参数，再返回一个新函数wrapper。新函数wrapper接收任意参数，并计算调用被修饰函数所需的时间。最后，新函数返回被修饰函数的结果，并打印出函数调用的时间。

使用上面的装饰器示例的方法非常简单，只需要在函数定义前添加@timeit即可。这样，当函数被调用时，装饰器会自动处理函数调用的时间，而无需对函数进行任何修改。

闭包

Python的闭包是一种特殊的函数，它可以在函数内部引用函数外部的变量。这样一来，函数就可以保存一些状态，并随时更新这些状态。闭包可以用来实现记忆化、延迟计算、惰性序列等功能。

下面是一个使用闭包实现计数器的示例:

def counter():
    count = 0
    def inner():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return inner

c1 = counter()
print(c1()) # 输出: 1
print(c1()) # 输出: 2

c2 = counter()
print(c2()) # 输出: 1

上面的代码中，counter函数返回一个内部函数inner，该函数引用了外部变量count。每次调用inner函数时，它将自增count并返回结果。由于闭包的特性，count变量的状态会被保留下来，因此我们可以生成多个计数器，它们之间互不影响。

结语

Python的装饰器和闭包是函数式编程的重要工具。它们可以用来实现许多有用的功能，比如计时、缓存、计数、惰性计算等。学会使用Python的装饰器和闭包，可以让你的代码更加简洁、优美。