Decorator & closure

Trong Python, hàm cũng là một giá trị: gán cho biến, bỏ vào list/dict, truyền vào hàm khác, và trả về từ một hàm. Đây là nền cho closure & decorator:

def chao(ten):
    return f"Xin chao, {ten}"

f = chao              # GAN ham (khong goi)
print(f("An"))

def ap_dung(ham, x):  # nhan HAM lam doi so
    return ham(x)
print(ap_dung(chao, "Binh"))

Xin chao, An
Xin chao, Binh

• ▸chao là HÀM (giá trị); chao("An") là KẾT QUẢ gọi hàm - đừng nhầm.
• ▸Gán/truyền/trả về hàm được → mở ra closure & decorator.
• ▸lambda là cách viết hàm nhỏ không tên ngay tại chỗ.

Khi một hàm trong dùng biến của hàm bao quanh và được trả ra ngoài, nó “mang theo” các biến đó - gọi là closure. Bấm qua demo:

Các biến bị bắt sống thật trong các cell, xem được qua __closure__:

def make():
    n = 42
    def inner():
        return n              # bat bien n cua ham bao ngoai
    return inner

f = make()
print(f.__closure__[0].cell_contents)   # 42 - n van song trong cell

42

• ▸make_counter tạo count rồi trả inc; inc vẫn nhớ count dù make_counter đã kết thúc.
• ▸Biến bị bắt nằm trong cell → ham.__closure__[i].cell_contents là giá trị thật.
• ▸Muốn SỬA biến bị bắt (count += 1) phải khai báo nonlocal count.

Decorator nhận một hàm và trả về hàm mới (thường “bọc” thêm việc quanh hàm gốc). @log chỉ là đường tắt cho greet = log(greet) - xem lại demo “Decorator” trong widget trên, song song với:

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("[log] truoc khi goi")
        kq = func(*args, **kwargs)      # goi ham GOC
        print("[log] sau khi goi")
        return kq
    return wrapper

@log                      # = greet = log(greet)
def greet(ten):
    print(f"Xin chao, {ten}")

greet("An")

[log] truoc khi goi
Xin chao, An
[log] sau khi goi

• ▸@deco trên def f ≡ f = deco(f). Sau đó gọi f() thực ra gọi wrapper.
• ▸wrapper dùng *args, **kwargs để bọc được hàm có chữ ký bất kỳ.
• ▸Decorator thêm hành vi (log, đo giờ, kiểm quyền…) mà KHÔNG sửa hàm gốc.

Khi bọc, hàm kết quả mất tên/doc gốc. @functools.wraps chép lại metadata và đặt __wrapped__ trỏ về hàm gốc. Muốn decorator nhận tham số thì thêm một tầng hàm:

import functools

def repeat(n):                       # tang 1: nhan THAM SO
    def deco(func):                  # tang 2: nhan HAM
        @functools.wraps(func)       # giu ten/doc; dat __wrapped__ = func
        def wrapper(*args, **kwargs): # tang 3: nhan doi so loi goi
            for _ in range(n):
                kq = func(*args, **kwargs)
            return kq
        return wrapper
    return deco

@repeat(3)
def hi():
    print("hi")

hi()
print(hi.__name__)              # 'hi' (nho wraps), khong phai 'wrapper'
print(hi.__wrapped__ is not None)   # True: truy cap duoc ham goc

hi
hi
hi
hi
True

• ▸@functools.wraps(func) giữ __name__/__doc__ và đặt __wrapped__ = func - gần như luôn dùng.
• ▸__wrapped__ cho phép lấy lại hàm GỐC (gỡ lớp bọc) khi cần.
• ▸Decorator có tham số = 3 tầng: nhận tham số → nhận hàm → nhận đối số lời gọi.

Đặt nhiều decorator lên một hàm: @a trên @b nghĩa là f = a(b(f)). Trang trí từ dưới lên, chạy từ ngoài vào:

def a(f):
    def wrap():
        print("a: truoc"); f(); print("a: sau")
    return wrap

def b(f):
    def wrap():
        print("  b: truoc"); f(); print("  b: sau")
    return wrap

@a
@b
def hello():     # = hello = a(b(hello))
    print("    hello")

hello()

a: truoc
  b: truoc
    hello
  b: sau
a: sau

• ▸@a @b def f ≡ f = a(b(f)): b áp TRƯỚC (gần hàm), a bọc NGOÀI.
• ▸Khi gọi: wrapper của a (ngoài cùng) chạy trước → b → hàm gốc → b ra → a ra.
• ▸Thứ tự quan trọng: vd @app.route phải ngoài cùng, @login_required bên trong.

Decorator phát huy tác dụng nhất ở những việc lặp lại ở nhiều nơi (cross-cutting concerns): cache, đo giờ, log, kiểm quyền. Thư viện chuẩn cho sẵn lru_cache - và còn báo cáo hiệu quả cache:

import functools

@functools.lru_cache              # nho ket qua da tinh (memoization)
def fib(n):
    return n if n < 2 else fib(n - 1) + fib(n - 2)

print(fib(20))
print(fib.cache_info())           # thong ke cache

6765
CacheInfo(hits=18, misses=21, maxsize=128, currsize=21)

• ▸@lru_cache biến hàm đệ quy chậm thành nhanh (chỉ với hàm thuần, đối số hashable).
• ▸cache_info() cho hits/misses/maxsize - đo hiệu quả cache thật.
• ▸Tự viết @timing (đo time.perf_counter) là bài tập decorator kinh điển.