python中的闭包从表现形式上定义（解释）为：如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure)。
以下说明主要针对 python2.7，其他版本可能存在差异。
也许直接看定义并不太能明白，下面我们先来看一下什么叫做内部函数：
def wai_hanshu(canshu_1):
def nei_hanshu(canshu_2): # 我在函数内部有定义了一个函数
return canshu_1*canshu_2
return nei_hanshu # 我将内部函数返回出去
a = wai_hanshu(123) # 此时 canshu_1 = 123
print a
print a(321) # canshu_2 = 321
我在函数里面有嵌套了一个函数，当我向外层函数传递一变量的之后，并赋值给 a ，我们发现 a 变成了一个函数对象，而我再次为这个函数对象传参的时候，又获得了内部函数的返回值。我们知道，按照作用域的原则来说，我们在全局作用域是不能访问局部作用域的。但是，这里通过讨巧的方法访问到了内部函数。。
下面我们继续看一个例子：
def wai_hanshu():
a = []
def nei_hanshu(canshu):
a.append(canshu)
return a
return nei_hanshu
a = wai_hanshu()
print a(123)
print a(321)
可以看出函数位于外部函数中的列表 a 竟然改变了。要知道为什么，就要先知道什么是python的命名空间，而命名空间就是作用域表现的原因，这里我简要说明一下。
引入命名空间的主要原因还是为了避免变量冲突，因为python中的模块众多，模块中又有函数，类等，它们都要使用到变量。但如果每次都要注意不和其他变量名冲突，那就太麻烦了，开发人员应该专注于自己的问题，而不是考虑别人写的程序中用到了什么变量，所以python引入了命名空间。命名空间分为模块层，模块内又分为全局作用域和局部作用域，用一个图来表示的话：
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模块之间命名空间不同，而里面还有全局作用域和局部作用域，局部作用域之前还能嵌套，这样就能保证变量名不冲突了。这里顺便补充一下，可以通过 __name__ 属性获取命名空间的名字：
主文件的命名空间是叫做 '__main__'，而模块的命名空间就是模块名。
作用域的诞生，是因为当python在寻找一个变量的时候，首先会在当前的命名空间中寻找，如果当前命名空间中没有，就到上一级的命名空间中找，以此类推，如果最后都没找到，则触发变量没找到的异常。
我们之前一直说：全局作用域无法访问局部作用域，而局部作用域能够访问全局作用域就这这个原因。而当我在局部作用域创建了一个和外面同名的变量时，python在找这个变量的时候首先会在当前作用域中找，找到了，就不继续往上一级找了。
在早期的python版本时，局部作用域是不能访问其他的局部作用域的，只能访问全局的，而现在的版本都是依次向上一级找，这里就提一下。
也就是因为这个特性，我们可以在内部函数中访问外部函数中的变量，这也就是所谓的闭包了。
注意：这里要做好对象之间的区分，例如：
def wai_hanshu():
a = []
def nei_hanshu(canshu):
a.append(canshu)
return a
return nei_hanshu
a = wai_hanshu() # 我创建了一个对象
b = wai_hanshu() # 我又创建了一个对象
print a
print b
print a(123)
print b(321)
在这里，我们虽然都是操作 wai_hanshu 中的变量，但是 a 和 b 完全是两个对象，它们所在的内存空间也是不同的，所以里面的数据也是独立的。要注意不要搞混。
装饰器
其实装饰器就是在闭包的基础上多进行了几步，看代码：
def zsq(func): # 装饰函数
def nei():
print '我在传入的函数执行之前做一些操作'
func() # 执行函数
print '我在目标函数执行后再做一些事情'
return nei
def login(): # 被装饰函数
print '我进行了登录功能'
login = zsq(login) # 我将被装饰的函数传入装饰函数中，并覆盖了原函数的入口
login() # 此时执行的就是被装饰后的函数了
在看这段代码的时候，要知道几件事：
1.函数的参数传递的其实是引用，而不是值。
2.函数名也是一个变量，所以可以重新赋值。
3.赋值操作的时候，先执行等号右边的。
只有明白了上面这些事之后，再结合一下代码，应该就能明白什么是装饰器了。所谓装饰器就是在闭包的基础上传递了一个函数，然后覆盖原来函数的执行入口，以后调用这个函数的时候，就可以额外实现一些功能了。装饰器的存在主要是为了不修改原函数的代码，也不修改其他调用这个函数的代码，就能实现功能的拓展。
而python觉得让你每次都进行重命名操作实在太不方便，于是就给出了一个便利的写法：
def zsq(func):
def nei():
print '我在传入的函数执行之前做一些操作'
func() # 执行函数
print '我在目标函数执行后再做一些事情'
return nei
@zsq # 自动将其下面的函数作为参数传到装饰函数中去
def login():
print '我进行了登录功能'
login()
这些小便利也叫做python的语法糖，你可能在很多地方见过这个说法。
带参数的装饰器：
def zsq(a):
print '我是装饰器的参数', a
def nei(func):
print '我在传入的函数执行之前做一些操作'
func() # 执行函数
print '我在目标函数执行后再做一些事情'
return nei
@zsq('123')
def login():
print '我进行了登录功能'
相当于： login = zsq(123)(login) ，所以在这里没有调用就执行了。
装饰器的嵌套：
这里就不完整写个例子了：
@deco1(deco_arg) @deco2 def func(): pass
相当于： func = deco1(deco_arg)(deco2(func))
也就是从上到下的嵌套了。
关于闭包和装饰器就先讲到这里，以后有需要再补充。
以上这篇深入理解python中的闭包和装饰器就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持本站。
