共计 1194 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
更多信息请关注 WX 搜寻 GZH：XiaoBaiGPT
当谈到大数据时，闭包和装璜器是 Python 中十分有用的概念。闭包是指能够拜访其词法作用域中定义的变量的函数对象，而装璜器是用于批改其余函数的性能的可调用对象。上面是对于闭包和装璜器的相干常识以及用 Python 编写的示例：
闭包
闭包是指一个函数对象，它能够拜访其词法作用域中的变量，即便在函数被调用后，这些变量也是可拜访的。闭包在解决大数据时十分有用，因为它们能够将状态或数据保留在外部，而不用依赖于全局变量。
上面是一个简略的示例，演示了如何应用闭包来计算累加和：
def outer_function():
count = 0
def inner_function():
nonlocal count
count += 1
return count
return inner_function
# 创立闭包函数
closure = outer_function()
# 应用闭包函数计算累加和
print(closure()) # 输入：1
print(closure()) # 输入：2
print(closure()) # 输入：3 在这个示例中，outer_function 是一个内部函数，它定义了一个局部变量 count。inner_function 是一个外部函数，它能够拜访 outer_function 中的 count 变量。每次调用 closure() 时，count 的值都会减少，并返回新的累加和。
装璜器
装璜器是 Python 中一种非凡的语法，它能够批改其余函数的行为或性能。装璜器通常用于在不批改原始函数代码的状况下增加额定的性能，如日志记录、性能测量或输出验证。
上面是一个示例，演示了如何应用装璜器来测量函数的执行工夫：
import time
def measure_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"函数 {func.__name__} 的执行工夫为 {execution_time} 秒")
return result
return wrapper
# 利用装璜器
@measure_time
def my_function():
time.sleep(2) # 模仿函数的执行工夫
# 调用被装璜的函数
my_function() 在这个示例中，measure_time 是一个装璜器函数，它承受一个函数作为参数，并返回一个新的函数 wrapper。wrapper 函数在调用原始函数之前和之后测量工夫，并打印出执行工夫。
通过在函数定义之前应用 @measure_time 语法，咱们能够将装璜器利用于 my_function，并在调用函数时主动进行工夫测量。
本文由 mdnice 多平台公布
正文完
