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📝 嵌套函数（nested function / inner function）
1、定义
在一个 def 语句的内部再写一个 def 语句，里面的函数就叫嵌套函数（inner / nested function），外面的函数叫外层函数（outer / enclosing function）。
2、语法规则速览
嵌套深度不限，可以
f1 里套f2，f2里再套 f3 …内层函数名仅在外层函数局部作用域可见；外层无法直接调用 inner()。
内层函数可以被返回、塞进容器、当作参数传递，从而在外层函数返回后仍然存活——这就是闭包。
3、生命周期（LEGB 视角）
3.1、编译阶段
Python 看到
def inner 时，会为 inner 生成一个代码对象 inner.__code__，并记录：co_freevars：在内层用到、却定义在外层的自由变量名（free variables）。
co_cellvars：外层定义、被内层引用的被捕获变量名。
3.2、运行阶段
外层函数被调用 → 创建局部变量 → 遇到
return inner → 返回一个函数对象，其 __closure__ 属性指向若干 cell 对象，每个 cell 保存一个自由变量的当前值。3.3、外层函数返回后
栈帧销毁，但 cell 仍被内层函数引用 → 变量继续存活 → 闭包诞生。
4、作用域与名字查找（LEGB）
Local → Enclosing → Global → Builtin- 读外层变量：直接可读。
- 写外层变量：默认会创建同名局部变量，除非显式声明
nonlocal。
- 写全局变量：需
global声明。
5、闭包（closure）——嵌套函数 + 自由变量
满足三个条件：1. 函数嵌套；2. 内层引用外层变量；3. 外层返回内层。
底层结构：
📝 函数闭包（function closure）
1、定义
闭包 = 函数对象 + 外层作用域的“现场快照”。
即使外层函数已经执行完毕，闭包仍然能访问那些被捕获的变量。
2、产生的三个硬条件（面试常问）
- 必须有函数嵌套；
- 内层函数引用了外层非全局变量（free variable）；
- 外层函数把内层函数返回（或作为参数、塞进容器）。
3、底层原理
场景 | 结果 |
可变对象内容修改 | cell 仍指向同一对象，内容可变 |
重新赋值（无 nonlocal） | 创建新的局部变量，不再走 cell |
循环变量陷阱 | 所有 lambda 共享同一 cell，需用默认参数冻结 |
3.1、编译阶段
inner.__code__.co_freevars → ('x', 'y') 声明需要外层的哪些变量。outer.__code__.co_cellvars → ('x', 'y') 声明要提供给内层做闭包。3.2、运行阶段
每产生一个自由变量，就创建一个 cell 对象，位于
frame.f_localsplus。外层返回后，栈帧销毁，但 cell 仍被
inner.__closure__ 引用，值继续存活。3.3、查看现场
4、常见陷阱与对策
4.1、循环变量闭包陷阱
原因：所有回调捕获同一个 cell，循环结束后变量定格在最终值。
修复：用默认参数把值“冻”在定义时
4.2、延迟绑定（late binding）
类似 4.1，常见于 GUI、回调注册。
解决：再加一层闭包或用
functools.partial。4.3、nonlocal 忘记写
在内层赋值会默认创建局部变量，导致
UnboundLocalError。5、实用模式
5.1、函数工厂（配置固化）
5.2、私有状态（轻量级对象）
5.3、装饰器骨架（高阶 + 闭包）
📝 函数装饰器（function decorator）
1、定义
“用一个可调用对象（函数或类）去 包装（wrap） 另一个可调用对象，从而 无侵入地增强其行为”的设计模式。
2、语法糖与手工展开
执行时机：模块导入时立即执行一次，返回的新函数被绑定到原名字。
装饰器本身可以是：函数、类、lambda、partial 对象，只要最终返回一个 callable。
3、无参装饰器模板（最常用）
关键点
嵌套函数形成闭包，保存原函数引用。
@wraps 复制 __name__/__doc__/__annotations__，否则调试信息会丢失。4、带参装饰器（三层嵌套）
执行顺序：
repeat(3) → 返回 装饰器 → @decorator 再装饰 hello。4.1、先忘掉 @，只看纯函数调用
目标：写一个装饰器，它自己先接收参数，再去装饰真正的函数。
注意最后的调用链：
repeat(3) 先执行一次，返回一个新的“真正的装饰器”，再把这个装饰器应用到 hello。4.2、把三层拆开起名，便于跟踪
第 1 层：
repeat(n)只是一个普通函数，它返回下一层函数 decorator。第 2 层：
decorator(func) 才是经典意义上的“装饰器”，它返回 wrapper。第 3 层：
wrapper(*args, **kw) 最终替代原函数被调用。4.3、逐帧执行流程（按时间线）
- 模块导入时
@repeat(3)立即把decorator应用到hello
- 之后每次
hello()实际执行
4.4、变量作用域示意
名称 | 定义位置 | 被谁引用 | 生命周期 |
n | repeat 局部 | decorator & wrapper 闭包 | 直到 wrapper 被回收 |
func | decorator 局部 | wrapper | 同上 |
*args, **kw | wrapper 形参 | 无 | 每次调用新建 |
4.5、如果只有两层会怎样？
- 错误示范：
- 使用：
缺少第 1 层 ⇒ 无法先“喂”参数再装饰，因此必须拆成三层。
5、叠加装饰器（顺序从近到远）
6、类装饰器（可维护状态）
优点：可保存状态（如计数、缓存）；缺点：需要实现
__call__。7、典型实战套路
7.1、计时器
7.2、重试（backoff）
7.3、缓存（LRU）
7.4、Flask 路由
8、常见陷阱与调试技巧
坑 | 描述 | 解决 |
元数据丢失 | wrapper.__name__ 变成 'wrapper' | 用 @functools.wraps(func) |
执行时机 | 装饰器在 import 时执行，可能过早 | 用工厂函数或 if __name__ == '__main__': 控制 |
位置参数/关键字参数维护 | 忘记 *args, **kw 导致签名不匹配 | 用 inspect.signature 检查 |
叠加顺序 | 先 @log 再 @cache 会每次打印 | 按需调换顺序 |