对于每一个学习 Python 的同学，想必对 @ 符号一定不陌生了，正如你所知， @ 符号是装饰器的语法糖，@符号后面的函数就是我们本文的主角：装饰器。

装饰器放在一个函数开始定义的地方，它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候，第一件事并不是执行这个函数，而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子我们称之为 装饰器 。

曾经我在刚转行做程序员时的一次的面试中，被面试官问过这样的两个问题：

1、你都用过装饰器实现过什么样的功能？

2、如何写一个可以传参的装饰器？

对于当时实战经验非常有限的我，第一个问题只能回答一些非常简单的用法，而第二个问题却没能回答上来。

当时带着这两个问题，我就开始系统的学习装饰器的所有内容。这些一直整理在自己的博客中，今天对其进行了大量的补充和勘误，发表在这里分享给大家。希望对刚入门以及进阶的朋友可以提供一些参考。

01. Hello，装饰器

装饰器的使用方法很固定

1. 先定义一个装饰器(帽子)

2. 再定义你的业务函数或者类(人)

3. 最后把这装饰器(帽子)扣在这个函数(人)头上

就像下面这样子

def decorator(func):    def wrapper(*args, **kw):        return func()    return wrapper

@decoratordef function():    print("hello, decorator")

实际上，装饰器并不是编码必须性，意思就是说，你不使用装饰器完全可以，它的出现，应该是使我们的代码

• 更加优雅，代码结构更加清晰

• 将实现特定的功能代码封装成装饰器，提高代码复用率，增强代码可读性

接下来，我将以实例讲解，如何编写出各种简单及复杂的装饰器。

02. 入门：日志打印器

首先是日志打印器。
实现的功能：

1. 在函数执行前，先打印一行日志告知一下主人，我要执行函数了。

2. 在函数执行完，也不能拍拍屁股就走人了，咱可是有礼貌的代码，再打印一行日志告知下主人，我执行完啦。

# 这是装饰器函数，参数 func 是被装饰的函数def logger(func):    def wrapper(*args, **kw):        print('主人，我准备开始执行：{} 函数了:'.format(func.__name__))

        # 真正执行的是这行。        func(*args, **kw)

        print('主人，我执行完啦。')    return wrapper

假如，我的业务函数是，计算两个数之和。写好后，直接给它带上帽子。

@loggerdef add(x, y):    print('{} + {} = {}'.format(x, y, x+y))

然后执行一下 add 函数。

add(200, 50)

来看看输出了什么？

主人，我准备开始执行：add 函数了:200 + 50 = 250主人，我执行完啦。

03. 入门：时间计时器

再来看看 时间计时器
实现功能：顾名思义，就是计算一个函数的执行时长。

# 这是装饰函数def timer(func):    def wrapper(*args, **kw):        t1=time.time()        # 这是函数真正执行的地方        func(*args, **kw)        t2=time.time()

        # 计算下时长        cost_time = t2-t1         print("花费时间：{}秒".format(cost_time))    return wrapper

假如，我们的函数是要睡眠10秒。这样也能更好的看出这个计算时长到底靠不靠谱。

import time

@timerdef want_sleep(sleep_time):    time.sleep(sleep_time)

want_sleep(10)

来看看输出，如预期一样，输出10秒。

花费时间：10.0073800086975098秒

04. 进阶：带参数的函数装饰器

通过上面两个简单的入门示例，你应该能体会到装饰器的工作原理了。

不过，装饰器的用法还远不止如此，深究下去，还大有文章。今天就一起来把这个知识点学透。

回过头去看看上面的例子，装饰器是不能接收参数的。其用法，只能适用于一些简单的场景。不传参的装饰器，只能对被装饰函数，执行固定逻辑。

装饰器本身是一个函数，做为一个函数，如果不能传参，那这个函数的功能就会很受限，只能执行固定的逻辑。这意味着，如果装饰器的逻辑代码的执行需要根据不同场景进行调整，若不能传参的话，我们就要写两个装饰器，这显然是不合理的。

比如我们要实现一个可以定时发送邮件的任务(一分钟发送一封)，定时进行时间同步的任务(一天同步一次)，就可以自己实现一个 periodic_task (定时任务)的装饰器，这个装饰器可以接收一个时间间隔的参数，间隔多长时间执行一次任务。

可以这样像下面这样写，由于这个功能代码比较复杂，不利于学习，这里就不贴了。

@periodic_task(spacing=60)def send_mail():     pass

@periodic_task(spacing=86400)def ntp()pass 

那我们来自己创造一个伪场景，可以在装饰器里传入一个参数，指明国籍，并在函数执行前，用自己国家的母语打一个招呼。

# 小明，中国人@say_hello("china")def xiaoming():    pass

# jack，美国人@say_hello("america")def jack():    pass

那我们如果实现这个装饰器，让其可以实现 传参 呢？

会比较复杂，需要两层嵌套。

def say_hello(contry):    def wrapper(func):        def deco(*args, **kwargs):            if contry == "china":                print("你好!")            elif contry == "america":                print('hello.')            else:                return

            # 真正执行函数的地方            func(*args, **kwargs)        return deco    return wrapper

来执行一下

xiaoming()print("------------")jack()

看看输出结果。

你好!------------hello.

05. 高阶：不带参数的类装饰器

以上都是基于函数实现的装饰器，在阅读别人代码时，还可以时常发现还有基于类实现的装饰器。

基于类装饰器的实现，必须实现 __call__ 和 __init__两个内置函数。__init__ ：接收被装饰函数__call__ ：实现装饰逻辑。

还是以日志打印这个简单的例子为例

class logger(object):    def __init__(self, func):        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):        print("[INFO]: the function {func}() is running..."            .format(func=self.func.__name__))        return self.func(*args, **kwargs)

@loggerdef say(something):    print("say {}!".format(something))

say("hello")

执行一下，看看输出

[INFO]: the function say() is running...say hello!

06. 高阶：带参数的类装饰器

上面不带参数的例子，你发现没有，只能打印INFO级别的日志，正常情况下，我们还需要打印DEBUG WARNING等级别的日志。这就需要给类装饰器传入参数，给这个函数指定级别了。

带参数和不带参数的类装饰器有很大的不同。

__init__ ：不再接收被装饰函数，而是接收传入参数。__call__ ：接收被装饰函数，实现装饰逻辑。

class logger(object):    def __init__(self, level='INFO'):        self.level = level

    def __call__(self, func): # 接受函数        def wrapper(*args, **kwargs):            print("[{level}]: the function {func}() is running..."                .format(level=self.level, func=func.__name__))            func(*args, **kwargs)        return wrapper  #返回函数

@logger(level='WARNING')def say(something):    print("say {}!".format(something))

say("hello")

我们指定WARNING级别，运行一下，来看看输出。

[WARNING]: the function say() is running...say hello!

07. 使用偏函数与类实现装饰器

绝大多数装饰器都是基于函数和闭包实现的，但这并非制造装饰器的唯一方式。

事实上，Python 对某个对象是否能通过装饰器( @decorator)形式使用只有一个要求：decorator 必须是一个“可被调用(callable)的对象。

对于这个 callable 对象，我们最熟悉的就是函数了。

除函数之外，类也可以是 callable 对象，只要实现了__call__ 函数(上面几个例子已经接触过了)。

还有容易被人忽略的偏函数其实也是 callable 对象。

接下来就来说说，如何使用 类和偏函数结合实现一个与众不同的装饰器。

如下所示，DelayFunc 是一个实现了 __call__ 的类，delay 返回一个偏函数，在这里 delay 就可以做为一个装饰器。(以下代码摘自 Python工匠：使用装饰器的小技巧)

import timeimport functools

class DelayFunc:    def __init__(self,  duration, func):        self.duration = duration        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):        print(f'Wait for {self.duration} seconds...')        time.sleep(self.duration)        return self.func(*args, **kwargs)

    def eager_call(self, *args, **kwargs):        print('Call without delay')        return self.func(*args, **kwargs)

def delay(duration):    """    装饰器：推迟某个函数的执行。    同时提供 .eager_call 方法立即执行    """    # 此处为了避免定义额外函数，    # 直接使用 functools.partial 帮助构造 DelayFunc 实例    return functools.partial(DelayFunc, duration)

我们的业务函数很简单，就是相加

@delay(duration=2)def add(a, b):    return a+b

来看一下执行过程

>>> add    # 可见 add 变成了 Delay 的实例<__main__.delayfunc>0x107bd0be0>>>> >>> add(3,5)  # 直接调用实例，进入 __call__Wait for 2 seconds...8>>> >>> add.func # 实现实例方法0x107bef1e0>

08. 如何写能装饰类的装饰器？

用 Python 写单例模式的时候，常用的有三种写法。其中一种，是用装饰器来实现的。

以下便是我自己写的装饰器版的单例写法。

instances = {}

def singleton(cls):    def get_instance(*args, **kw):        cls_name = cls.__name__        print('===== 1 ====')        if not cls_name in instances:            print('===== 2 ====')            instance = cls(*args, **kw)            instances[cls_name] = instance        return instances[cls_name]    return get_instance

@singletonclass User:    _instance = None

    def __init__(self, name):        print('===== 3 ====')        self.name = name

可以看到我们用singleton 这个装饰函数来装饰 User 这个类。装饰器用在类上，并不是很常见，但只要熟悉装饰器的实现过程，就不难以实现对类的装饰。在上面这个例子中，装饰器就只是实现对类实例的生成的控制而已。

其实例化的过程，你可以参考我这里的调试过程，加以理解。

09. wraps 装饰器有啥用？

在 functools 标准库中有提供一个 wraps 装饰器，你应该也经常见过，那他有啥用呢？

先来看一个例子

def wrapper(func):    def inner_function():        pass    return inner_function

@wrapperdef wrapped():    pass

print(wrapped.__name__)#inner_function

为什么会这样子？不是应该返回 func 吗？

这也不难理解，因为上边执行func 和下边 decorator(func)  是等价的，所以上面 func.__name__ 是等价于下面decorator(func).__name__ 的，那当然名字是 inner_function

def wrapper(func):    def inner_function():        pass    return inner_function

def wrapped():    pass

print(wrapper(wrapped).__name__)#inner_function

那如何避免这种情况的产生？方法是使用 functools .wraps 装饰器，它的作用就是将 被修饰的函数(wrapped) 的一些属性值赋值给 修饰器函数(wrapper) ，最终让属性的显示更符合我们的直觉。

from functools import wraps

def wrapper(func):    @wraps(func)    def inner_function():        pass    return inner_function

@wrapperdef wrapped():    pass

print(wrapped.__name__)# wrapped

准确点说，wraps 其实是一个偏函数对象(partial)，源码如下

def wraps(wrapped,          assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,          updated = WRAPPER_UPDATES):    return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,                   assigned=assigned, updated=updated)

可以看到wraps其实就是调用了一个函数update_wrapper，知道原理后，我们改写上面的代码，在不使用 wraps的情况下，也可以让 wrapped.__name__ 打印出 wrapped，代码如下：

from functools import update_wrapper

WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',                       '__annotations__')

def wrapper(func):    def inner_function():        pass

    update_wrapper(inner_function, func, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS)    return inner_function

@wrapperdef wrapped():    pass

print(wrapped.__name__)

10. 内置装饰器：property

以上，我们介绍的都是自定义的装饰器。

其实Python语言本身也有一些装饰器。比如property这个内建装饰器，我们再熟悉不过了。

它通常存在于类中，可以将一个函数定义成一个属性，属性的值就是该函数return的内容。

通常我们给实例绑定属性是这样的

class Student(object):    def __init__(self, name, age=None):        self.name = name        self.age = age

# 实例化xiaoming = Student("小明")

# 添加属性xiaoming.age=25

# 查询属性xiaoming.age

# 删除属性del xiaoming.age

但是稍有经验的开发人员，一下就可以看出，这样直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是并不能对属性的值做合法性限制。为了实现这个功能，我们可以这样写。

class Student(object):    def __init__(self, name):        self.name = name        self.name = None

    def set_age(self, age):        if not isinstance(age, int):            raise ValueError('输入不合法：年龄必须为数值!')        if not 0 100:            raise ValueError('输入不合法：年龄范围必须0-100')        self._age=age

    def get_age(self):        return self._age

    def del_age(self):        self._age = None

xiaoming = Student("小明")

# 添加属性xiaoming.set_age(25)

# 查询属性xiaoming.get_age()

# 删除属性xiaoming.del_age()

上面的代码设计虽然可以变量的定义，但是可以发现不管是获取还是赋值(通过函数)都和我们平时见到的不一样。
按照我们思维习惯应该是这样的。

# 赋值xiaoming.age = 25

# 获取xiaoming.age

那么这样的方式我们如何实现呢。请看下面的代码。

class Student(object):    def __init__(self, name):        self.name = name        self.name = None

    @property    def age(self):        return self._age

    @age.setter    def age(self, value):        if not isinstance(value, int):            raise ValueError('输入不合法：年龄必须为数值!')        if not 0 100:            raise ValueError('输入不合法：年龄范围必须0-100')        self._age=value

    @age.deleter    def age(self):        del self._age

xiaoming = Student("小明")

# 设置属性xiaoming.age = 25

# 查询属性xiaoming.age

# 删除属性del xiaoming.age

用@property装饰过的函数，会将一个函数定义成一个属性，属性的值就是该函数return的内容。同时，会将这个函数变成另外一个装饰器。就像后面我们使用的@age.setter和@age.deleter。

@age.setter 使得我们可以使用XiaoMing.age = 25这样的方式直接赋值。@age.deleter 使得我们可以使用del XiaoMing.age这样的方式来删除属性。

property 的底层实现机制是「描述符」，为此我还写过一篇文章。

这里也介绍一下吧，正好将这些看似零散的文章全部串起来。

如下，我写了一个类，里面使用了 property 将 math 变成了类实例的属性

class Student:    def __init__(self, name):        self.name = name

    @property    def math(self):        return self._math

    @math.setter    def math(self, value):        if 0 <= value <= 100:            self._math = value        else:            raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")

为什么说 property 底层是基于描述符协议的呢？通过 PyCharm 点击进入 property 的源码，很可惜，只是一份类似文档一样的伪源码，并没有其具体的实现逻辑。

不过，从这份伪源码的魔法函数结构组成，可以大体知道其实现逻辑。

这里我自己通过模仿其函数结构，结合「描述符协议」来自己实现类 property 特性。

代码如下：

class TestProperty(object):

    def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):        self.fget = fget        self.fset = fset        self.fdel = fdel        self.__doc__ = doc

    def __get__(self, obj, objtype=None):        print("in __get__")        if obj is None:            return self        if self.fget is None:            raise AttributeError        return self.fget(obj)

    def __set__(self, obj, value):        print("in __set__")        if self.fset is None:            raise AttributeError        self.fset(obj, value)

    def __delete__(self, obj):        print("in __delete__")        if self.fdel is None:            raise AttributeError        self.fdel(obj)

    def getter(self, fget):        print("in getter")        return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)

    def setter(self, fset):        print("in setter")        return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)

    def deleter(self, fdel):        print("in deleter")        return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)

然后 Student 类，我们也相应改成如下

class Student:    def __init__(self, name):        self.name = name

    # 其实只有这里改变    @TestProperty    def math(self):        return self._math

    @math.setter    def math(self, value):        if 0 <= value <= 100:            self._math = value        else:            raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")

为了尽量让你少产生一点疑惑，我这里做两点说明：

1. 使用TestProperty装饰后，math 不再是一个函数，而是TestProperty类的一个实例。所以第二个math函数可以使用 math.setter 来装饰，本质是调用TestProperty.setter 来产生一个新的 TestProperty 实例赋值给第二个math。

2. 第一个 math 和第二个 math 是两个不同 TestProperty 实例。但他们都属于同一个描述符类(TestProperty)，当对 math 对于赋值时，就会进入 TestProperty.__set__，当对math 进行取值里，就会进入 TestProperty.__get__。仔细一看，其实最终访问的还是Student实例的 _math 属性。

说了这么多，还是运行一下，更加直观一点。

# 运行后，会直接打印这一行，这是在实例化 TestProperty 并赋值给第二个mathin setter>>>>>> s1.math = 90in __set__>>> s1.mathin __get__90

如对上面代码的运行原理，有疑问的同学，请务必结合上面两点说明加以理解，那两点相当关键。

11. 其他装饰器：装饰器实战

读完并理解了上面的内容，你可以说是Python高手了。别怀疑，自信点，因为很多人都不知道装饰器有这么多用法呢。

在我看来，使用装饰器，可以达到如下目的：

• 使代码可读性更高，逼格更高；

• 代码结构更加清晰，代码冗余度更低；

刚好我在最近也有一个场景，可以用装饰器很好的实现，暂且放上来看看。

这是一个实现控制函数运行超时的装饰器。如果超时，则会抛出超时异常。

有兴趣的可以看看。

import signal

class TimeoutException(Exception):    def __init__(self, error='Timeout waiting for response from Cloud'):        Exception.__init__(self, error)

def timeout_limit(timeout_time):    def wraps(func):        def handler(signum, frame):            raise TimeoutException()

        def deco(*args, **kwargs):            signal.signal(signal.SIGALRM, handler)            signal.alarm(timeout_time)            func(*args, **kwargs)            signal.alarm(0)        return deco    return wraps

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以上，便是我对装饰器的所有分享。

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