闭包、装饰器与函数工具
面向对象与高级 Python#Python全栈#第三阶段#面向对象与高级 Python#闭包、装饰器与函数工具约 660 字 · 2 分钟阅读
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什么是闭包？
追问 外层函数返回后，内层函数为什么仍能使用外层变量？与模块全局变量有什么不同？
循环中创建多个 lambda，为什么可能都读取最后一个循环值？
追问
[lambda: i for i in range(3)] 应如何验证和修复？默认参数绑定与工厂函数有什么差异？Python 装饰器的基本工作方式是什么？
追问
@decorator 与 func = decorator(func) 如何对应？包装函数与原函数分别何时执行？如何编写一个统计函数耗时的装饰器？
追问 参数、返回值、异常与计时范围如何保持原行为？适合测耗时的时钟如何选择？
为什么包装函数常使用 *args 和 **kwargs？
追问 这是否意味着可以任意改变原函数调用约定？参数重复错误应怎样传播？
functools.wraps 解决什么问题？
追问 函数名、文档、
__wrapped__ 与框架检查可能受什么影响？是否等于完整复制原函数行为？带参数的装饰器为什么通常多一层函数？
追问 装饰器配置、接收原函数和执行包装逻辑分别位于哪一层？
多个装饰器叠加时，应用顺序与执行顺序如何理解？
追问 用记录进入、退出的两个装饰器验证；鉴权与缓存顺序不同可能影响什么？
functools.partial() 与闭包各适合什么场景？
追问 固定部分参数与封装额外状态有什么区别？调用时覆盖参数有哪些约束？
lru_cache 适合哪些函数，不适合哪些函数？
追问 参数可哈希性、可变返回值、用户权限、外部数据变化和缓存容量如何评估？
包装与缓存工具可查阅 Python 官方 functools 文档，并验证元信息和业务行为是否符合预期。