闭包函数就是在函数内部定义了一个函数（内嵌函数），并将这个函数的引用作为返回值返回。
但是闭包函数可以调用外部函数的形参和变量，并且在外部调用闭包函数时，其外部函数的形参和变量仍然生效
def out_func():
print("外面的函数被调用") # 1
def inner_func():
print("里面的函数被调用 -- inner_func()") # 3
print("外面的函数调用完成，返回inner_func的引用") # 2
return inner_func
# out_func()的返回值是inner_func
x = out_func()
# x == inner_func
x()
print(type(x))
# 执行结果
外面的函数被调用
外面的函数调用完成，返回inner_func的引用
里面的函数被调用 -- inner_func()
<class 'function'>在调用外部函数时，闭包函数不会被执行，但是外部函数的变量和形参会被放入内存中，当外部调用闭包函数时，闭包函数仍然可以调用内存中其外部函数的形参和变量
def func_out(num1: int):
a = 50
def func_inner(num2: int):
result = num1 + num2 + a
print(f"外部函数的形参为{num1}，内部函数的形参为{num2}，外部函数的局部变量为{a}，相加为{result}")
return func_inner # 注意不能加()
f = func_out(100) # 参数 100 是外部函数的传参num1
# 参数 200 是闭包函数的传参num2，因为此时f为func_inner
f(200)
# 运行结果
外部函数的形参为100，内部函数的形参为200，外部函数的局部变量为50，相加为350装饰器本质就是一个闭包函数，它将装饰起来的函数当做参数传递到外部函数的形参，然后在其闭包函数中执行该函数。
装饰器的作用就是在被装饰函数的前后添加新的功能或限制。
如果被装饰的函数带有参数，则需要在闭包函数中添加相应的形参，并在调用被装饰的函数时，将其传递进去
# 装饰器就是一个函数，它会返回一个函数的引用，并且形参有且只有一个
# 装饰器不会改变原函数的功能，它会在其外部（执行前或执行后）添加新的功能或限制
# 装饰器的本质就是一个闭包函数，只是把外部函数的传参是一个函数的引用，在内部函数调用了该函数
def check(func):
def inner():
print("开始登录")
print("输入用户名和密码并登录")
print("登录中...")
print("登录成功")
func()
return inner
def check2(func):
def inner(a):
print("开始登录")
print("输入用户名和密码并登录")
print("登录中...")
print("登录成功")
func(a)
return inner
# 1. 可以使用注解的方式添加装饰器
@check
def shopping():
print("添加一件商品到购物车")
@check2
def shopping2(a):
print(f"添加{a}件商品到购物车")
# 2. 将原有函数的引用指向装饰器的引用，并将原有函数的引用传递到形参中
# 如果不加装饰器，则需要下面这行代码才能运行shopping()
# shopping2(2)也是同理
# shopping = check(shopping)
shopping()
shopping2(2)有参数的装饰器就是在无参数装饰器的基础上再套一层函数，用于将装饰器的参数传递进来，也就是三层函数。
因为第三层的函数需要装饰器的传参，但是第二层的函数的形参需要传递函数引用，所以在第三层函数传递装饰器的传参，然后返回第二层函数，这样第二次函数可以调用第三层函数的形参，也就是装饰器的传参，然后第二层装饰再返回最里面的闭包函数。
这样闭包函数既有装饰器的传参，也有被装饰的函数的引用
def mark(flag):
def out_func(fn):
def inner_func(num1, num2):
print("开始计算...")
print("计算完成，结果为：")
print(fn(num1, num2))
return inner_func
return out_func
@mark('+')
def add(a, b):
return a + b
@mark('-')
def sub(a, b):
return a - b
# 如果不加装饰器则需要执行下面两行代码才能执行add(1, 2)
# sub(1, 2)也是同理
# out_func = mark()
# add = out_func(add)
add(1, 2)
sub(1, 2)当一个函数是用来yield关键字时，它就是一个生成器
当生成器执行到yield时会跳出函数（可以返回数据），当下次再调用生成器时，会从上次调用的yield下面一行代码开始运行，直到遇到下一个yield，以此类推
当生成器的内容全部执行完毕之后，想要再次执行生成器需要重新赋值变量
# 当函数中使用yield关键字时，该函数就是一个生成器
# yield的功能和return一样，可以结束函数的运行，并可以返回值
# yield和return的区别，当函数执行yield之后会退出函数，但是下次再调用该函数时会从上传调用yield的下面开始执行
def func1():
print(1)
print(2)
print(3)
print(4)
print(5)
yield 6
print(7)
print(8)
print(9)
yield 10
print(11)
print(12)
print(13)
yield
"""
使用方法：
1. 首先将函数赋值给一个变量fn
2. 将变量fn传入到next()函数的形参 --> next(fn)
3. 调用next(fn)就相当于调用生成器
4. 当生成器内容完全执行完后，该变量不会重新开始生成器的内容
"""
fn = func1()
print("第一次调用生成器")
print(f"生成器返回值：{next(fn)}")
print("第二次调用生成器")
print(f"生成器返回值：{next(fn)}")
print("第三次调用生成器")
print(f"生成器返回值：{next(fn)}")
print('-' * 100)
# 再次调用需要重新赋值
fn1 = func1()
print("第一次调用生成器")
print(f"生成器返回值：{next(fn1)}")
print("第二次调用生成器")
print(f"生成器返回值：{next(fn1)}")
print("第三次调用生成器")
print(f"生成器返回值：{next(fn1)}")def func2():
i = 0
while i < 10000:
if i == 3000:
yield i
i += 1
yield i
fn2 = func2()
print(next(fn2))
print(next(fn2))相同点：yield的功能和return一样，可以结束函数的运行，并且可以返回值。
区别：yield调用后退出函数，下次调用函数时，会从yield下面开始执行函数，return退出后会从头开始执行函数。