装饰器
装饰器是函数,只不过该函数可以具有特殊的含义,装饰器用来装饰函数或类,使用装饰器可以在函数执行前和执行后添加相应操作。
1 def wrapper(func): 2 def result(): 3 print 'before' 4 func() 5 print 'after' 6 return result 7 8 @wrapper 9 def foo(): 10 print 'foo'
1 import functools 2 3 4 def wrapper(func): 5 @functools.wraps(func) 6 def wrapper(): 7 print 'before' 8 func() 9 print 'after' 10 return wrapper 11 12 @wrapper 13 def foo(): 14 print 'foo'
1 #!/usr/bin/env python 2 #coding:utf-8 3 4 def Before(request,kargs): 5 print 'before' 6 7 def After(request,kargs): 8 print 'after' 9 10 11 def Filter(before_func,after_func): 12 def outer(main_func): 13 def wrapper(request,kargs): 14 15 before_result = before_func(request,kargs) 16 if(before_result != None): 17 return before_result; 18 19 main_result = main_func(request,kargs) 20 if(main_result != None): 21 return main_result; 22 23 after_result = after_func(request,kargs) 24 if(after_result != None): 25 return after_result; 26 27 return wrapper 28 return outer 29 30 @Filter(Before, After) 31 def Index(request,kargs): 32 print 'index' 33 34 35 if __name__ == '__main__': 36 Index(1,2)
1、必备
1 #### 第一波 #### 2 def foo(): 3 print 'foo' 4 5 foo #表示是函数,内存地址 6 foo() #表示执行foo函数 7 8 #### 第二波 #### 9 def foo(): 10 print 'foo' 11 12 foo = lambda x: x + 1 13 14 foo() # 执行下面的lambda表达式,而不再是原来的foo函数,因为函数 foo 被重新定义了
执行的过程
2、需求来了
初创公司有N个业务部门,1个基础平台部门,基础平台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:
1 ############### 基础平台提供的功能如下 ############### 2 3 def f1(): 4 print 'f1' 5 6 def f2(): 7 print 'f2' 8 9 def f3(): 10 print 'f3' 11 12 def f4(): 13 print 'f4' 14 15 ############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ############### 16 17 f1() 18 f2() 19 f3() 20 f4() 21 22 ############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ############### 23 24 f1() 25 f2() 26 f3() 27 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。
当天Low B 被开除了...
老大把工作交给 Low BB,他是这么做的:
只对基础平台的代码进行重构,让N业务部门无需做任何修改

############### 基础平台提供的功能如下 ############### def f1(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f1' def f2(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f2' def f3(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 print 'f3' def f4(): # 验证1 # 验证2 # 验证3 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()
过了一周 Low BB 被开除了...
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3 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:
写代码要遵循开发封闭原则,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:
1 def w1(func): 2 def inner(): 3 # 验证1 4 # 验证2 5 # 验证3 6 return func() 7 return inner 8 9 @w1 10 def f1(): 11 print 'f1' 12 @w1 13 def f2(): 14 print 'f2' 15 @w1 16 def f3(): 17 print 'f3' 18 @w1 19 def f4(): 20 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,恰恰屏保就是Low BBB的女友照片,老大一看一紧一抖,喜笑颜开,交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了:
单独以f1为例:
1 def w1(func): 2 def inner(): 3 # 验证1 4 # 验证2 5 # 验证3 6 return func() 7 return inner 8 9 @w1 10 def f1(): 11 print 'f1'
当写完这段代码后(函数未被执行、未被执行、未被执行),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,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。
如上例@w1内部会执行一下操作:
- 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:
#验证
return 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 - 将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
w1函数的返回值是:
def inner:
#验证
return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后,将此返回值再重新赋值给 f1,即:
新f1 = def inner:
#验证
return 原来f1()
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!!!
先把上述流程看懂,之后还会继续更新...
问题:被装饰的函数如果有参数呢?
##一个参数
def w1(func): 2 def inner(arg): 3 # 验证1 4 # 验证2 5 # 验证3 6 return func(arg) 7 return inner 8 9 @w1 10 def f1(arg): 11 print 'f1' 12 ###两个参数 13 def w1(func): 14 def inner(arg1,arg2): 15 # 验证1 16 # 验证2 17 # 验证3 18 return func(arg1,arg2) 19 return inner 20 21 @w1 22 def f1(arg1,arg2): 23 print 'f1' 24 25 三个参数 26 def w1(func): 27 def inner(arg1,arg2,arg3): 28 # 验证1 29 # 验证2 30 # 验证3 31 return func(arg1,arg2,arg3) 32 return inner 33 34 @w1 35 def f1(arg1,arg2,arg3): 36 print 'f1'
问题:可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器?(动态参数)
def w1(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return inner @w1 def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1'
*args匹配的是多参数情况
**kwargs匹配的是key=value这种形式
问题:一个函数可以被多个装饰器装饰吗?
def w1(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return inner def w2(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return inner @w1 @w2 def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1'
含有返回值的装饰器
什么叫返回值?函数中带有return关键字,如果没有return,则函数默认返回none
业务线调用
完整的用户验证实现
1 def login() 2 name = 'alex' 3 if name == 'alex': 4 return True 5 else: 6 return False 7 def auth(func): 8 def inner(*args,**kwargs): 9 is_login = login() 10 if not is_login: 11 ruturn '非法用户' 12 temp = func(*args,**kwargs) 13 print 'after' 14 return temp 15 return inner 16 @auth 17def f4(arg):
server_list = ['c1','c2','c3']
return server_list
import basic
basic.f4()
print '====='
res_list = basic.f4('test')
print res_list
实现token验证
多装饰器装饰一个函数(就是类似,原函数是一个盒子,多个装饰器就是一个盒子套一个)
问题:还有什么更吊的装饰器吗?
#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 def Before(request,kargs): print 'before' def After(request,kargs): print 'after' def Filter(before_func,after_func): def outer(main_func): def wrapper(request,kargs): before_result = before_func(request,kargs) if(before_result != None): return before_result; main_result = main_func(request,kargs) if(main_result != None): return main_result; after_result = after_func(request,kargs) if(after_result != None): return after_result; return wrapper return outer @Filter(Before, After)##执行了三步操作 def Index(request,kargs): print 'index'
1 执行filter函数(before,after),返回值ret
2 创建装饰器,并拼接 @ret
3 。。。。就等于以下两步
1 执行ret韩式
2 将ret函数的返回值赋值给被装饰器的函数的函数名