在学习装饰器的过程中，我们必须先越过一个坎，那就是闭包函数。
关于闭包函数，有三个可以参考的定义：
闭包函数的定义：
第一：定义在内部的函数包含对外部作用域（而非全局作用域）变量的引用，该内部函数就称为闭包函数。
第二：简单的说，闭包就是根据不同的配置信息得到不同的结果。
第三：简单的说，内部函数可以使用外部函数变量的行为，叫做闭包。
闭包函数的两个特点：
第一：闭包函数一定是在一个函数的内部进行定义的；
第二：定义在内部的函数必须包含对外部作用域变量的引用。
只要满足上面两个条件，就称为闭包函数。
下面我们进行闭包函数的判断：
示例1：
def f1():
def f2():
x = 1
print(x)
在上面的例子中，f2这个函数虽然是在一个函数内部进行定义的，但是并没有包含对外部作用域变量的引入，所以f2这个函数并不是闭包函数。
示例2：
x = 1
def f1():
def f2():
print(x)
在上面的例子中，f2这个函数虽然是在一个函数内部进行定义的，但是并没有包含对外部作用域变量的引入，因为x=1是一个全局作用域变量，所以2这个函数并不是闭包函数。
闭包函数实例场景：惰性计算（延迟计算）将某种状态先保存起来,什么时候用就用。
示例1：
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
def make_adder(m):
def adder(n):
return m + n
return adder
p = make_adder(30)
q = make_adder(40)
#本是相同的函数adder,但是由于配置信息的不同,导致运行结果并不相同
print(p.__name__,q.__name__)
print(p(20))
print(q(20))
#查看相应的配置信息：即闭包函数引用外部作用域的变量
print(p.__closure__[0].cell_contents)
print(q.__closure__[0].cell_contents)
在上面的例子中，我们不难发现，无论是make_adder(30)还是make_adder(40)返回的都是adder这个函数对象，但是由于配置信息的不同，导致运行结果并不相同。
还是那句话：在python中，函数是第一类对象，函数的名字相当于指针变量，里面存放的是对应函数体的地址。
示例2：
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
def foo(m,n):
def bar(a):
return m + n + a
return bar
fun = foo(10,50)
print('指针变量fun的数值是:%s'%fun)
print(fun.__name__,fun.__closure__)
for item in fun.__closure__:
print(item.cell_contents)
print(fun(20))
相应debug视图：
OK，闭包函数就讲到这里。