Python装饰器使用技巧

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装饰器

装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多初次接触这个知识的人来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，这个都不会，别跟人家说你会Python, 看了下面的文章，保证你学会装饰器。

1、先明白这段代码

#### 第一波 ####

def foo():

print('foo')

foo # 表示是函数

foo() # 表示执行foo函数

#### 第二波 ####

def foo():

print('foo')

foo = lambda x: x + 1

foo() # 执行lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为foo这个名字被重新指向了另外一个匿名函数

函数名仅仅是个变量，只不过指向了定义的函数而已，所以才能通过函数名()调用，如果函数名=xxx被修改了，那么当在执行函数名()时，调用的就不知之前的那个函数了

2、需求来了

初创公司有N个业务部门，基础平台部门负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下：

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def f1():

print('f1')

def f2():

print('f2')

def f3():

print('f3')

def f4():

print('f4')

############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()

f2()

f3()

f4()

############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()

f2()

f3()

f4()

目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。

老大把工作交给 Low B，他是这么做的：

跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。太棒了，有充足的时间泡妹子...

当天Low B 被开除了…

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def f1():

print('f1')

def f2():

print('f2')

def f3():

print('f3')

def f4():

print('f4')

############### 业务部门不变 ###############

### 业务部门A 调用基础平台提供的功能###

f1()

f2()

f3()

f4()

### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###

f1()

f2()

f3()

f4()

老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：

只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def check_login():

pass

def f1():

check_login()

print('f1')

def f2():

check_login()

print('f2')

def f3():

check_login()

print('f3')

def f4():

check_login()

print('f4')

老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：

老大说：

写代码要遵循开放封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：

封闭：已实现的功能代码块

开放：对扩展开发

如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：

def w1(func):

def inner():

func()

return inner

@w1

def f1():

print('f1')

@w1

def f2():

print('f2')

@w1

def f3():

print('f3')

@w1

def f4():

print('f4')

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。

Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？

老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰巧屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，决定和Low BBB交个好朋友。

详细的开始讲解了：

单独以f1为例：

def w1(func):

def inner():

func()

return inner

@w1

def f1():

print('f1')

python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：

def w1(func): ==>将w1函数加载到内存

@w1

没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码表示MT4教程，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。

从表面上看解释器着实会执行这两句，但是 @w1 这一句代码里却有大文章， @函数名是python的一种语法糖。

上例@w1内部会执行一下操作：

执行w1函数

执行w1函数，并将 @w1 下面的函数作为w1函数的参数，即：@w1 等价于**w1(f1)**所以，内部就会去执行：

def inner():

f1() # func是参数，此时 func 等于 f1

return inner# 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数 ,其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中

w1的返回值

将执行完的w1函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名f1

即将w1的返回值再重新赋值给 f1，即：

新f1 = def inner():

原来f1()

return inner

所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行新f1 函数，在新f1

函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将原来f1

函数的返回值返回给了业务调用者。

如此一来，即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值返回给业务调用着Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！

3、再议装饰器

# 定义函数：完成包裹数据

def makeBold(fn):

def wrapped():

return "" + fn() + ""

return wrapped

# 定义函数：完成包裹数据

def makeItalic(fn):

def wrapped():

return "" + fn() + ""

return wrapped

@makeBold

def test1():

return "hello world-1"

@makeItalic

def test2():

return "hello world-2"

@makeBold

@makeItalic

def test3():

return "hello world-3"

print(test1())

print(test2())

print(test3())

运行结果:

hello world-1

hello world-2

hello world-3

4. 装饰器(decorator)功能

1）引入日志

2）函数执行时间统计

3）执行函数前预备处理

4）执行函数后清理功能

5）权限校验等场景

6）缓存

5. 装饰器示例

例1:无参数的函数

from time import ctime, sleep

def timefun(func):

def wrapped_func():

print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime()))

func()

return wrapped_func

@timefun

def foo():

print("I am foo")

foo()

sleep(2)

foo()

上面代码理解装饰器执行行为可理解成

foo = timefun(foo)

# foo先作为参数赋值给func后,foo接收指向timefun返回的wrapped_func

foo()

# 调用foo(),即等价调用wrapped_func()

# 内部函数wrapped_func被引用，所以外部函数的func变量(自由变量)并没有释放

# func里保存的是原foo函数对象

例2:被装饰的函数有参数

from time import ctime, sleep

def timefun(func):

def wrapped_func(a, b):

print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime()))

print(a, b)

func(a, b)

return wrapped_func

@timefun

def foo(a, b):

print(a+b)

foo(3,5)

sleep(2)

foo(2,4)

例3:被装饰的函数有不定长参数

from time import ctime, sleep

def timefun(func):

def wrapped_func(*args, **kwargs):

print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))

func(*args, **kwargs)

return wrapped_func

@timefun

def foo(a, b, c):

print(a+b+c)

foo(3,5,7)

sleep(2)

foo(2,4,9)

例4:装饰器中的return

from time import ctime, sleep

def timefun(func):

def wrapped_func():

print("%s called at %s" % (func.__name__, ctime()))

func()

return wrapped_func

@timefun

def foo():

print("I am foo")

@timefun

def getInfo():

return '----hahah---'

foo()

sleep(2)

foo()

print(getInfo())

执行结果:

foo called at Fri Nov 4 21:55:35 2016

I am foo

foo called at Fri Nov 4 21:55:37 2016

I am foo

getInfo called at Fri Nov 4 21:55:37 2016

None

如果修改装饰器为return func()，则运行结果：

foo called at Fri Nov 4 21:55:57 2016

I am foo

foo called at Fri Nov 4 21:55:59 2016

I am foo

getInfo called at Fri Nov 4 21:55:59 2016

----hahah---

总结：

一般情况下为了让装饰器更通用，可以有return

例5:装饰器带参数,在原有装饰器的基础上，设置外部变量

#decorator2.py

from time import ctime, sleep

def timefun_arg(pre="hello"):

def timefun(func):

def wrapped_func():

print("%s called at %s %s" % (func.__name__, ctime(), pre))

return func()

return wrapped_func

return timefun

# 下面的装饰过程

# 1. 调用timefun_arg("itcast")

得到的返回值，即time_fun返回，然后time_fun(foo)

# 3. 将time_fun(foo)的结果返回，即wrapped_func

# 4. 让foo = wrapped_fun，即foo现在指向wrapped_func

@timefun_arg("itcast")

def foo():

print("I am foo")

@timefun_arg("python")

def too():

print("I am too")

foo()

sleep(2)

foo()

too()

sleep(2)

too()

可以理解为

foo()==timefun_arg("itcast")(foo)()

例6：类装饰器（扩展，非重点）

装饰器函数其实是这样一个接口约束，它必须接受一个callable对象作为参数，然后返回一个callable对象。在Python中一般callable对象都是函数，但也有例外。只要某个对象重写了 call() 方法，那么这个对象就是callable的。

class Test():

def __call__(self):

print('call me!')

t = Test()

t() # call me

类装饰器demo

class Test(object):

def __init__(self, func):

print("---初始化---")

print("func name is %s"%func.__name__)

self.__func = func

def __call__(self):

print("---装饰器中的功能---")

self.__func()

#说明：

#1. 当用Test来装作装饰器对test函数进行装饰的时候，首先会创建Test的实例对象

# 并且会把test这个函数名当做参数传递到__init__方法中

# 即在__init__方法中的属性__func指向了test指向的函数

#2. test指向了用Test创建出来的实例对象

#3. 当在使用test()进行调用时，就相当于让这个对象()，因此会调用这个对象的__call__方法

#4. 为了能够在__call__方法中调用原来test指向的函数体，所以在__init__方法中就需要一个实例属性来保存这个函数体的引用

# 所以才有了self.__func = func这句代码，从而在调用__call__方法中能够调用到test之前的函数体

@Test

def test():

print("----test---")

test()

showpy()#如果把这句话注释，重新运行程序，依然会看到"--初始化--"

运行结果如下：

---初始化---

func name is test

---装饰器中的功能---

----test---

原文链接：https://blog.csdn.net/xinlinliu/article/details/102997301

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