Python装饰器

装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，主要应用于：

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

个人理解：装饰器的存在很大程度是为了满足程序开发过程中的封闭开放原则。

• 封闭：已实现的功能代码块
• 开放：对扩展开发
• 使用装饰器可以在不直接改变原有方法的前提下实现功能的扩充

比如说：

某公司有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：

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def f1():
    print('f1')

def f2():
    print('f2')

def f3():
    print('f3')

def f4():
    print('f4')

############### 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()

那么如果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。怎么实现？直接能想到的方法是让基础平台部门直接修改函数的代码，但你得去和那个部门沟通，费时费力。或者是自己每次写代码的时候都编写一次验证代码。累死。。

所以说还好有装饰器，于是就有了如下方案：

def w1(func):
    def inner():
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        func()
    return inner
 
@w1
def f1():
    print('f1')
@w1
def f2():
    print('f2')
@w1
def f3():
    print('f3')
@w1
def f4():
    print('f4')

这样在执行函数f的时候就会自动加上w1的验证了。只需要写一个闭包就可以轻松添加验证功能。

其内部原理如下：

@w1其实相当于f1=w1(f1),也就是说装饰器是把被装饰的函数当做参数传到w1中，然后经过添加验证功能，返回一个新的函数对象，也就是说f1变成了一个新的函数，带身份验证的函数。

装饰器还有如下特殊情况：

1.被装饰的函数有参数

from time import ctime, sleep

def timefun(func):
    def wrappedfunc(a, b):
        print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
        print(a, b)
        func(a, b)
    return wrappedfunc

@timefun
def foo(a, b):
    print(a+b)

foo(3,5)
sleep(2)
foo(2,4)

 

2.被装饰的函数有不定长参数

from time import ctime, sleep

def timefun(func):
    def wrappedfunc(*args, **kwargs):
        print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
        func(*args, **kwargs)
    return wrappedfunc

@timefun
def foo(a, b, c):
    print(a+b+c)

foo(3,5,7)
sleep(2)
foo(2,4,9)

3.装饰器有返回值

from time import ctime, sleep

def timefun(func):
    def wrappedfunc():
        print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
        return func()
    return wrappedfunc

@timefun
def foo():
    print("I am foo")

@timefun
def getInfo():
    return '----hahah---'

foo()
sleep(2)
foo()


print(getInfo())

4.类装饰器

装饰器函数其实是这样一个接口约束，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，但也有例外。只要某个对象重写了 __call__() 方法，那么这个对象就是callable的。

比如说：

class Test():
    def __call__(self):
        print('call me!')

t = Test()
t()  # call me

类装饰器

class Test(object):
    def __init__(self, func):
        print("---初始化---")
        print("func name is %s"%func.__name__)
        self.__func = func
    def __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func变量指向了test函数体
#
#2. test函数相当于指向了用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--"

结果如下：

---初始化---
func name is test
---装饰器中的功能---
----test---

    def inner():        # 验证1        # 验证2        # 验证3        func()    return inner @w1def f1():    print('f1')@w1def f2():    print('f2')@w1def f3():    print('f3')@w1def f4():    print('f4')--------------------- 作者：一人在山旁 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/qq_38260497/article/details/87606938 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！