python三大器之一——装饰器详解

python的三大器指的是：装饰器、迭代器、生成器，下面就装饰器整理一下从各种资源收获的对装饰器的理解。

1.理解装饰器之前先要理解函数引用的概念

def func():print("hello world!")# 调用函数
func()# 引用函数
ret = funcprint(id(ret))
print(id(func))# 通过引用调用函数
ret()

运行结果ret和func的id相同，python里一切皆对象，函数名也是一个对象，ret是func函数的引用，它也指向func函数。或者是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

2.接着还得理解闭包的概念

理解：先定义一个函数，然后在该函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包

# 定义一个函数
def func(num1):# 在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包def wrapper(num2):# 在python3中，如果要修改外部函数的变量，需要加一条申明： nonlocal 外部变量名# nonlocal num1# num += 1print("%s * %s 的积是%s" % (num1, num2, num1 * num2))return num1 * num2# 其实这里返回的就是闭包的结果,即返回内层函数的引用return wrapper# 给func函数赋值，这个20就是给参数num1
ret = func(20)    # 等价于ret = wrapper# 注意这里的100其实给参数num2
print(ret(100))    # 等同于 print(wrapper(100))

运行结果将会显示 20 * 100 的积是2000
注意点：
由于闭包引用了外部函数的局部变量，则外部函数的局部变量没有及时释放，消耗内存

3.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。
假设下以下场景：
1.公司原本开发了一套软件，各个部门一起合作开发，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，即需要增加以下功能：在所有功能执行前，先进行权限验证。
2.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。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…
3.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():# 验证1# 验证2# 验证3print('f1')def f2():# 验证1# 验证2# 验证3print('f2')def f3():# 验证1# 验证2# 验证3print('f3')def f4():# 验证1# 验证2# 验证3print('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()
过了一周 Low BB 被开除了…

4.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():# 验证1# 验证2# 验证3passdef 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：

5.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():# 验证1# 验证2# 验证3func()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。

4.详解装饰器

4.1 装饰器执行流程

4.2 带多个参数的装饰器

例如记录某个函数的执行时间

import time
def timer(func):def inner(*args,**kwargs):start = time.time()re = func(*args,**kwargs)print(time.time() - start)return rereturn inner@timer   #==> func2 = timer(func2)
def func2(a):print('in func2 and get a:%s'%(a))return 'fun2 over'func2('aaaaaa')
print(func2('aaaaaa'))

4.3 给装饰器带参数

def outer(flag):def timer(func):def inner(*args,**kwargs):if flag:print('''执行函数之前要做的''')re = func(*args,**kwargs)if flag:print('''执行函数之后要做的''')return rereturn innerreturn timer
# 下面的装饰过程
# 1. 调用outer(False)
# 2. 将步骤1得到的返回值，即timer返回， 然后timer(func),这里的func指向定义的func函数
# 3. 将timer(func)的结果返回，即inner
# 4. 让func = inner，即func现在指向inner
@outer(False)
def func():   print(111)
func()

调用时候的func()可以理解为：func() ====> outer(Flase)(func)()

4.4装饰器的功能：

在不修改原函数及其调用方式的情况下对原函数功能进行扩展。

4.5.装饰器应用场景：

（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

4.6 functools的应用

正常我们情况下查看函数的一些信息的方法在此处都会失效

def outer(func):def inner(*args,**kwargs):"""hello world"""return func(*args,**kwargs)return inner@outer
def index():'''你好，世界'''print('hello world!')print("函数注释：%s" % index.__doc__)    #查看函数注释的方法
print("函数名：%s" % index.__name__)   #查看函数名的方法

上述代码返回的结果是：

很显然，这不是我们需要的结果。我们希望得到的是被装饰的函数的函数名和注释。

functools的wraps能够将原有的函数名返回,需要使用functools.wraps在装饰器中的函数上把传进来的这个函数进行一个包裹,这样就不会丢失原来的函数的__name__等属性.

from functools import wrapsdef outer(func):@wraps(func)def inner(*args,**kwargs):"""hello world"""return func(*args,**kwargs)return inner@outer
def index():'''你好，世界'''print('hello world!')print("函数注释：%s" % index.__doc__)    #查看函数注释的方法
print("函数名：%s" % index.__name__)   #查看函数名的方法

运行结果为：

5.类装饰器

class Test(object):def __init__(self, func):print("---初始化---")print("func name is %s"%func.__name__)self.__func = funcdef __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---