前面介绍的 ＠staticmethod 和 ＠classmethod 的本质就是函数装饰器，其中 staticmethod 和 classmethod 都是 Python 内置的函数。

使用 ＠ 符号引用已有的函数(比如 ＠staticmethod、＠classmethod)后，可用于修饰其他函数，装饰被修饰的函数。那么我们是否可以开发自定义的函数装饰器呢？

答案是肯定的。当程序使用“＠函数”(比如函数 A)装饰另一个函数(比如函数 B)时，实际上完成如下两步：

将被修饰的函数(函数 B)作为参数传给 ＠ 符号引用的函数(函数 A)。

将函数 B 替换(装饰)成第 1 步的返回值。

从上面介绍不难看出，被“＠函数”修饰的函数不再是原来的函数，而是被替换成一个新的东西。

为了让大家厘清函数装饰器的作用，下面看一个非常简单的示例：

def funA(fn): print('A') fn() # 执行传入的fn参数 return 'fkit' ''' 下面装饰效果相当于：funA(funB)， funB将会替换(装饰)成该语句的返回值； 由于funA()函数返回fkit，因此funB就是fkit ''' @funA def funB(): print('B') print(funB) # fkit

上面程序使用 ＠funA 修饰 funB，这意味着程序要完成两步操作：

将 funB 作为 funA() 的参数，也就是上面代码中 @funA 相当于执行 funA(funB)。

将 funB 替换成上一步执行的结果，funA() 执行完成后返回 fkit，因此 funB 就不再是函数，而是被替换成一个字符串。

运行上面程序，可以看到如下输出结果：

A

B

Fkit

通过这个例子，相信读者对函数装饰器的执行关系己经有了一个较为清晰的认识，但读者可能会产生另一个疑问：这个函数装饰器导致被修饰的函数变成了字符串，那么函数装饰器有什么用？

别忘记了，被修饰的函数总是被替换成 ＠ 符号所引用的函数的返回值，因此被修饰的函数会变成什么，完全由于 ＠ 符号所引用的函数的返回值决定，换句话说，如果 ＠ 符号所引用的函数的返回值是函数，那么被修饰的函数在替换之后还是函数。

下面程序示范了更复杂的函数装饰器：

def foo(fn): # 定义一个嵌套函数 def bar(*args): print("===1===", args) n = args[0] print("===2===", n * (n - 1)) # 查看传给foo函数的fn函数 print(fn.__name__) fn(n * (n - 1)) print("*" * 15) return fn(n * (n - 1)) return bar ''' 下面装饰效果相当于：foo(my_test)， my_test将会替换(装饰)成该语句的返回值； 由于foo()函数返回bar函数，因此funB就是bar ''' @foo def my_test(a): print("==my_test函数==", a) # 打印my_test函数，将看到实际上是bar函数 print(my_test) # .bar at 0x00000000021FABF8> # 下面代码看上去是调用my_test()，其实是调用bar()函数 my_test(10) my_test(6, 5)

上面程序定义了一个装饰器函数 foo，该函数执行完成后并不是返回普通值，而是返回 bar 函数(这是关键)，这意味着被该 ＠foo 修饰的函数最终都会被替换成 bar 函数。

上面程序使用 ＠foo 修饰 my_test() 函数，因此程序同样会执行 foo(my_test)，并将 my_test 替换成 foo() 函数的返回值：bar 函数。所以，上面程序第二行粗体字代码在打印 my_test 函数时，实际上输出的是 bar 函数，这说明 my_test 已经被替换成 bar 函数。接下来程序两次调用 my_test() 函数，实际上就是调用 bar() 函数。

运行上面程序，可以看到如下输出结果：

.bar at 0x000001C2A5953510>

===1=== (10,)

===2=== 90

my_test

==my_test函数== 90

***************

==my_test函数== 90

===1=== (6, 5)

===2=== 30

my_test

==my_test函数== 30

***************

==my_test函数== 30

通过 ＠ 符号来修饰函数是 Python 的一个非常实用的功能，它既可以在被修饰函数的前面添加一些额外的处理逻辑(比如权限检查)，也可以在被修饰函数的后面添加一些额外的处理逻辑(比如记录日志)，还可以在目标方法抛出异常时进行一些修复操作……这种改变不需要修改被修饰函数的代码，只要增加一个修饰即可。

上面介绍的这种在被修饰函数之前、之后、抛出异常后增加某种处理逻辑的方式，就是其他编程语言中的 AOP(Aspect Orient Progiuning，面向切面编程)。

下面例子示范了如何通过函数装饰器为函数添加权限检查的功能。程序代码如下：

def auth(fn): def auth_fn(*args): # 用一条语句模拟执行权限检查 print("----模拟执行权限检查----") # 回调要装饰的目标函数 fn(*args) return auth_fn @auth def test(a, b): print("执行test函数,参数a: %s, 参数b: %s" % (a, b)) # 调用test()函数,其实是调用装饰后返回的auth_fn函数 test(20, 15)

上面程序使用 ＠auth 修饰了 test() 函数，这会使得 test() 函数被替换成 auth() 函数所返回的 auth_fn 函数，而 auth_fn 函数的执行流程是：

先执行权限检查；

回调被修饰的目标函数。简单来说，auth_fn 函数就为被修饰函数添加了一个权限检查的功能。

运行该程序，可以看到如下输出结果：

—-模拟执行权限检查—-

执行test函数,参数a: 20, 参数b: 15

标签：bar,函数,Python,用法,器及,修饰,test,my,fn