【03.08】大数据教程–闭包和装饰器

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当谈到大数据时，闭包和装饰器是Python中非常有用的概念。闭包是指可以访问其词法作用域中定义的变量的函数对象，而装饰器是用于修改其他函数的功能的可调用对象。下面是关于闭包和装饰器的相关知识以及用Python编写的示例：

闭包

闭包是指一个函数对象，它可以访问其词法作用域中的变量，即使在函数被调用后，这些变量也是可访问的。闭包在处理大数据时非常有用，因为它们可以将状态或数据保存在内部，而不必依赖于全局变量。

下面是一个简单的示例，演示了如何使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

# 创建闭包函数
closure = outer_function()

# 使用闭包函数计算累加和
print(closure())  # 输出：1
print(closure())  # 输出：2
print(closure())  # 输出：3

在这个示例中，outer_function 是一个外部函数，它定义了一个局部变量 count。inner_function 是一个内部函数，它可以访问 outer_function 中的 count 变量。每次调用 closure() 时，count 的值都会增加，并返回新的累加和。

装饰器

装饰器是Python中一种特殊的语法，它可以修改其他函数的行为或功能。装饰器通常用于在不修改原始函数代码的情况下添加额外的功能，如日志记录、性能测量或输入验证。

下面是一个示例，演示了如何使用装饰器来测量函数的执行时间：

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__} 的执行时间为 {execution_time} 秒")
        return result
    return wrapper

# 应用装饰器
@measure_time
def my_function():
    time.sleep(2)  # 模拟函数的执行时间

# 调用被装饰的函数
my_function()

在这个示例中，measure_time 是一个装饰器函数，它接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时间，并打印出执行时间。

通过在函数定义之前使用 @measure_time 语法，我们可以将装饰器应用于 my_function，并在调用函数时自动进行时间测量。

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