有没有办法访问用装饰器定义的 Python 函数的命名空间？

Question

假设我使用缓存装饰器来定义一个新函数，如下所示：

def cached(funcy):

    cache = dict()

    def cache_funcy(x):

        if x in cache:

            return cache[x]

        else:

            print cache

            result = funcy(x)

            cache[x] = result

            return result

    return cache_funcy

@cached

def triple(x):

    return 3*x

调用该函数triple四次会产生以下输出：

>>> triple(1)

{}

3

>>> triple(2)

{1: 3}

6

>>> triple(2)

6

>>> triple(4)

{1: 3, 2: 6}

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我的理解是该函数triple可以访问本地调用的字典，cache因为该字典存在于triple定义的名称空间中。该字典在外部全局范围内不能直接访问。

是否可以cache通过函数的某种属性访问该字典triple？

注意：我想知道是否可以在不显式创建cache属性的情况下执行此操作，triple例如cache_funcy.cache = cache在cached.

Answer 1

实际上，这个 dict 并没有存储在函数的本地命名空间中，它是一个自由变量，所以它存储在函数闭包中。在 Python 2 中，请考虑：In [1]: def cached(funcy):&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp;cache = dict()&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp;def cache_funcy(x):&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;if x in cache:&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;return cache[x]&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;else:&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;print cache&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;result = funcy(x)&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;cache[x] = result&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;return result&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp;return cache_funcy&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp;...: @cached&nbsp; &nbsp;...: def triple(x):&nbsp; &nbsp;...:&nbsp; &nbsp; &nbsp;return 3*x&nbsp; &nbsp;...:In [2]: triple(1){}Out[2]: 3In [3]: triple(2){1: 3}Out[3]: 6现在：In [5]: triple.func_closureOut[5]:(<cell at 0x10e4e7be8: dict object at 0x10e7ec910>,&nbsp;<cell at 0x10e7b2590: function object at 0x10e81ede8>)第一个单元格包含dict，第二个单元格包含正在装饰的函数（它也是一个自由变量）。因此，您可以使用：In [6]: triple.func_closure[0].cell_contentsOut[6]: {1: 3, 2: 6}In [7]: triple.func_closure[0].cell_contents[2] = 'foo'In [8]: triple(2)Out[8]: 'foo'注意，Python 3中函数的属性有点不同，这里有一个直接的属性__closure__，所以：In [4]: triple.__closure__Out[4]:(<cell at 0x1026dbc78: dict object at 0x1028d1bd0>,&nbsp;<cell at 0x1026dbf48: function object at 0x1028e59d8>)实际上，在 Python 2 中，自 Python 2.6 起，添加了这些下划线属性是为了向前兼容，因此除非您使用的是低于 Python 2.6 的版本，否则该属性也存在。因此，出于兼容性原因，您可能应该使用 __closure__