python装饰器-python修饰器（装饰器）以及wraps

Python装饰器(decorator)是在程序开发中经常使用到的功能，合理使用装饰器，能让我们的程序如虎添翼。

装饰器的引入

初期及问题的诞生

假如现在在一个公司，有A B C三个业务部门，还有S一个基础服务部门，目前呢，S部门提供了两个函数，供其他部门调用，函数如下：

deff1():print('f1 called')deff2():print('f2 called')

在初期，其他部门这样调用是没有问题的，随着公司业务的发展，现在S部门需要对函数调用假如权限验证，如果有权限的话，才能进行调用，否则调用失败。考虑一下，如果是我们，该怎么做呢？

方案集合

1、让调用方也就是ABC部门在调用的时候，先主动进行权限验证

2、S部门在对外提供的函数中，首先进行权限认证，然后再进行真正的函数操作

问题

方案一，将本不该暴露给外层的权限认证，暴露在使用方面前，同时如果有多个部门呢，要每个部门每个人都要周知到，你还不缺定别人一定会这么做，不靠谱。。。

方案二，看似看行，可是当S部门对外提供更多的需要进行权限验证方法时，每个函数都要调用权限验证，同样也实在费劲，不利于代码的维护性和扩展性

那么，有没有一种方法能够遵循代码的开放闭合原则，来完美的解决此问题呢？

装饰器引入

答案肯定是有的，不然真的是弱爆了。先看代码

defw1(func):definner():print('...验证权限...')

func()returninner

@w1deff1():print('f1 called')

@w1deff2():print('f2 called')

f1()

f2()

输出结果为

...验证权限...

f1 called

...验证权限...

f2 called

可以通过代码及输出看到，在调用f1 f2 函数时，成功进行了权限验证，那么是怎么做到的呢？其实这里就使用到了装饰器，通过定义一个闭包函数w1，在我们调用函数上通过关键词@w1，这样就对f1 f2函数完成了装饰。

装饰器原理

首先，开看我们的装饰器函数w1，该函数接收一个参数func，其实就是接收一个方法名，w1内部又定义一个函数inner，在inner函数中增加权限校验，并在验证完权限后调用传进来的参数func，同时w1的返回值为内部函数inner，其实就是一个闭包函数。

然后，再来看一下，在f1上增加@w1，那这是什么意思呢？当python解释器执行到这句话的时候，会去调用w1函数，同时将被装饰的函数名作为参数传入(此时为f1)，根据闭包一文分析，在执行w1函数的时候，此时直接把inner函数返回了，同时把它赋值给f1，此时的f1已经不是未加装饰时的f1了，而是指向了w1.inner函数地址。相当于f1=w1(f1)

接下来，在调用f1()的时候，其实调用的是w1.inner函数，那么此时就会先执行权限验证，然后再调用原来的f1()，该处的f1就是通过装饰传进来的参数f1。

这样下来，就完成了对f1的装饰，实现了权限验证。

装饰器知识点

执行时机

了解了装饰器的原理后，那么它的执行时机是什么样呢，接下来就来看一下。

国际惯例，先上代码

defw1(fun):print('...装饰器开始装饰...')definner():print('...验证权限...')

fun()returninner

@w1deftest():print('test')

test()

输出结果为

...装饰器开始装饰...

...验证权限...

test

由此可以发现，当python解释器执行到@w1时，就开始进行装饰了，相当于执行了如下代码：

test = w1(test)

两个装饰器执行流程和装饰结果

当有两个或两个以上装饰器装饰一个函数时，那么执行流程和装饰结果是什么样的呢？同样，还是以代码来说明问题。

defmakeBold(fun):print('----a----')definner():print('----1----')return '' + fun() + ''

returninnerdefmakeItalic(fun):print('----b----')definner():print('----2----')return '' + fun() + ''

returninner

@makeBold

@makeItalicdeftest():print('----c----')print('----3----')return 'hello python decorator'ret=test()print(ret)

输出结果：

----b----

----a----

----1----

----2----

----c----

----3----

hello python decorator

可以发现，先用第二个装饰器(makeItalic)进行装饰，接着再用第一个装饰器(makeBold)进行装饰，而在调用过程中，先执行第一个装饰器(makeBold)，接着再执行第二个装饰器(makeItalic)。

为什么呢，分两步来分析一下。

1、装饰时机通过上面装饰时机的介绍，我们可以知道，在执行到@makeBold的时候，需要对下面的函数进行装饰，此时解释器继续往下走，发现并不是一个函数名，而又是一个装饰器，这时候，@makeBold装饰器暂停执行，而接着执行接下来的装饰器@makeItalic，接着把test函数名传入装饰器函数，从而打印’b’，在makeItalic装饰完后，此时的test指向makeItalic的inner函数地址，这时候有返回来执行@makeBold，接着把新test传入makeBold装饰器函数中，因此打印了’a’。

2、在调用test函数的时候，根据上述分析，此时test指向makeBold.inner函数，因此会先打印"1"，接下来，在调用fun()的时候，其实是调用的makeItalic.inner()函数，所以打印"2"，在makeItalic.inner中，调用的fun其实才是我们最原声的test函数，所以打印原test函数中的"c"，"3"，所以在一层层调完之后，打印的结果为hello python decorator 。

对无参函数进行装饰

上面例子中的f1 f2都是对无参函数的装饰，不再单独举例

对有参数函数进行装饰

在使用中，有的函数可能会带有参数，那么这种如何处理呢？

代码优先：

defw_say(fun):"""如果原函数有参数，那闭包函数必须保持参数个数一致，并且将参数传递给原方法"""

definner(name):"""如果被装饰的函数有行参，那么闭包函数必须有参数

:param name:

:return:"""

print('say inner called')

fun(name)returninner

@w_saydefhello(name):print('hello' +name)

hello('wangcai')

输出结果为：

say inner called

hello wangcai

具体说明代码注释已经有了，就不再单独说明了。

此时，也许你就会问了，那是一个参数的，如果多个或者不定长参数呢，该如何处理呢？看看下面的代码你就秒懂了。

defw_add(func):def inner(*args, **kwargs):print('add inner called')

func(*args, **kwargs)returninner

@w_adddefadd(a, b):print('%d + %d = %d' % (a, b, a +b))

@w_adddefadd2(a, b, c):print('%d + %d + %d = %d' % (a, b, c, a + b +c))

add(2, 4)

add2(2, 4, 6)

输出结果为：

add inner called2 + 4 = 6add inner called2 + 4 + 6 = 12

利用python的可变参数轻松实现装饰带参数的函数。

对带有返回值的函数进行装饰

下面对有返回值的函数进行装饰，按照之前的写法，代码是这样的

defw_test(func):definner():print('w_test inner called start')

func()print('w_test inner called end')returninner

@w_testdeftest():print('this is test fun')return 'hello'ret=test()print('ret value is %s' % ret)

输出结果为：

w_test inner called start

thisistest fun

w_test inner called end

ret valueis None

可以发现，此时，并没有输出test函数的"hello’,而是None，那是为什么呢，可以发现，在inner函数中对test进行了调用，但是没有接受不了返回值，也没有进行返回，那么默认就是None了，知道了原因，那么来修改一下代码：

defw_test(func):definner():print('w_test inner called start')

str=func()print('w_test inner called end')returnstrreturninner

@w_testdeftest():print('this is test fun')return 'hello'ret=test()print('ret value is %s' % ret)

输出结果：

w_test inner called start

thisistest fun

w_test inner called end

ret valueis hello

这样就达到预期，完成对带返回值参数的函数进行装饰。

带参数的装饰器

介绍了对带参数的函数和有返回值的函数进行装饰，那么有没有带参数的装饰器呢，如果有的话，又有什么用呢？

答案肯定是有的，接下来通过代码来看一下吧。

def func_args(pre='xiaoqiang'):defw_test_log(func):definner():print('...记录日志...visitor is %s' %pre)

func()returninnerreturnw_test_log#带有参数的装饰器能够起到在运行时，有不同的功能#先执行func_args('wangcai')，返回w_test_log函数的引用#@w_test_log#使用@w_test_log对test_log进行装饰

@func_args('wangcai')deftest_log():print('this is test log')

test_log()

输出结果为：

...记录日志...visitor iswangcai

thisis test log

简单理解，带参数的装饰器就是在原闭包的基础上又加了一层闭包，通过外层函数func_args的返回值w_test_log就看出来了，具体执行流程在注释里已经说明了。

好处就是可以在运行时，针对不同的参数做不同的应用功能处理。

通用装饰器

介绍了这么多，在实际应用中，如果针对没个类别的函数都要写一个装饰器的话，估计就累死了，那么有没有通用万能装饰器呢，答案肯定是有的，废话不多说，直接上代码。

defw_test(func):def inner(*args, **kwargs):

ret= func(*args, **kwargs)returnretreturninner

@w_testdeftest():print('test called')

@w_testdeftest1():print('test1 called')return 'python'@w_testdeftest2(a):print('test2 called and value is %d' %a)

test()

test1()

test2(9)

输出结果为：

test called

test1 called

test2 calledand value is 9

把上面几种示例结合起来，就完成了通用装饰器的功能，原理都同上，就不过多废话了。

类装饰器

装饰器函数其实是一个接口约束，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，但是也有例外。比如只要某个对象重写了call方法，那么这个对象就是callable的。

当创建一个对象后，直接去执行这个对象，那么是会抛出异常的，因为他不是callable，无法直接执行，但进行修改后，就可以直接执行调用了，如下

classTest(object):def __call__(self, *args, **kwargs):print('call called')

t=Test()print(t())

输出为：

call called

下面，引入正题，看一下如何用类装饰函数。

classTest(object):def __init__(self, func):print('test init')print('func name is %s' % func.__name__)

self.__func =funcdef __call__(self, *args, **kwargs):print('装饰器中的功能')

self.__func()

@Testdeftest():print('this is test func')

test()

输出结果为：

test init

func nameistest

装饰器中的功能

thisis test func

和之前的原理一样，当python解释器执行到到@Test时，会把当前test函数作为参数传入Test对象，调用init方法，同时将test函数指向创建的Test对象，那么在接下来执行test()的时候，其实就是直接对创建的对象进行调用，执行其call方法。

预备知识

在了解wraps修饰器之前，我们首先要了解partial和update_wrapper这两个函数，因为在wraps的代码中，用到了这两个函数。

partial

首先说partial函数，在官方文档的描述中，这个函数的声明如下：functools.partial(func, *args, **keywords)。它的作用就是返回一个partial对象，当这个partial对象被调用的时候，就像通过func(*args, **kwargs)的形式来调用func函数一样。如果有额外的位置参数(args) 或者关键字参数(*kwargs) 被传给了这个partial对象，那它们也都会被传递给func函数，如果一个参数被多次传入，那么后面的值会覆盖前面的值。

个人感觉这个函数很像C++中的bind函数，都是把某个函数的某个参数固定，从而构造出一个新的函数来。比如下面这个例子：

from functools importpartialdefadd(x, y):return x+y#这里创造了一个新的函数add2，只接受一个整型参数，然后将这个参数统一加上2

add2 = partial(add, y=2)

add2(3) #这里将会输出5

这个函数是使用C而不是Python实现的，但是官方文档中给出了Python实现的代码，如下所示，大家可以进行参考：

def partial(func, *args, **keywords):def newfunc(*fargs, **fkeywords):

newkeywords=keywords.copy()

newkeywords.update(fkeywords)return func(*args, *fargs, **newkeywords)

newfunc.func=func

newfunc.args=args

newfunc.keywords=keywordsreturn newfunc

update_wrapper

接下来，我们再来聊一聊update_wrapper这个函数，顾名思义，这个函数就是用来更新修饰器函数的，具体更新些什么呢，我们可以直接把它的源码搬过来看一下：

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

WRAPPER_UPDATES= ('__dict__',)defupdate_wrapper(wrapper,

wrapped,

assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS,

updated=WRAPPER_UPDATES):for attr inassigned:try:

value=getattr(wrapped, attr)exceptAttributeError:pass

else:

setattr(wrapper, attr, value)for attr inupdated:

getattr(wrapper, attr).update(getattr(wrapped, attr, {}))

wrapper.__wrapped__ =wrappedreturn wrapper

大家可以发现，这个函数的作用就是从被修饰的函数(wrapped) 中取出一些属性值来，赋值给修饰器函数(wrapper) 。为什么要这么做呢，我们看下面这个例子。

自定义修饰器v1

首先我们写个自定义的修饰器，没有任何的功能，仅有文档字符串，如下所示：

defwrapper(f):def wrapper_function(*args, **kwargs):"""这个是修饰函数"""

return f(*args, **kwargs)returnwrapper_function

@wrapperdefwrapped():"""这个是被修饰的函数"""

print('wrapped')print(wrapped.__doc__) #输出`这个是修饰函数`

print(wrapped.__name__) #输出`wrapper_function`

从上面的例子我们可以看到，我想要获取wrapped这个被修饰函数的文档字符串，但是却获取成了wrapper_function的文档字符串，wrapped函数的名字也变成了wrapper_function函数的名字。这是因为给wrapped添加上@wrapper修饰器相当于执行了一句wrapped = wrapper(wrapped)，执行完这条语句之后，wrapped函数就变成了wrapper_function函数。遇到这种情况该怎么办呢，首先我们可以手动地在wrapper函数中更改wrapper_function的__doc__和__name__属性，但聪明的你肯定也想到了，我们可以直接用update_wrapper函数来实现这个功能。

自定义修饰器v2

我们对上面定义的修饰器稍作修改，添加了一句update_wrapper(wrapper_function, f)。

from functools importupdate_wrapperdefwrapper(f):def wrapper_function(*args, **kwargs):"""这个是修饰函数"""

return f(*args, **kwargs)

update_wrapper(wrapper_function, f)#<< 添加了这条语句

returnwrapper_function

@wrapperdefwrapped():"""这个是被修饰的函数"""

print('wrapped')print(wrapped.__doc__) #输出`这个是被修饰的函数`

print(wrapped.__name__) #输出`wrapped`

此时我们可以发现，__doc__和__name__属性已经能够按我们预想的那样显示了，除此之外，update_wrapper函数也对__module__和__dict__等属性进行了更改和更新。

wraps修饰器

OK，至此，我们已经了解了partial和update_wrapper这两个函数的功能，接下来我们翻出wraps修饰器的源码：

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

WRAPPER_UPDATES= ('__dict__',)defwraps(wrapped,

assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS,

updated=WRAPPER_UPDATES):return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,

assigned=assigned, updated=updated)

没错，就是这么的简单，只有这么一句，我们可以看出，wraps函数其实就是一个修饰器版的update_wrapper函数，它的功能和update_wrapper是一模一样的。我们可以修改我们上面的自定义修饰器的例子，做出一个更方便阅读的版本。

自定义修饰器v3

from functools importwrapsdefwrapper(f):

@wraps(f)def wrapper_function(*args, **kwargs):"""这个是修饰函数"""

return f(*args, **kwargs)returnwrapper_function

@wrapperdefwrapped():"""这个是被修饰的函数"""

print('wrapped')print(wrapped.__doc__) #输出`这个是被修饰的函数`

print(wrapped.__name__) #输出`wrapped`

至此，我想大家应该明白wraps这个修饰器的作用了吧，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。

参考链接

https://segmentfault.com/a/1190000009398663

https://blog.csdn.net/u010358168/article/details/77773199

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