Python - 装饰器decorator

HackerShell 发布于2019-07-30 17:47 / 1111人阅读

摘要：在这种代码运行期间动态增加功能的方式，称之为装饰器。四接收特定类型参数的装饰器装饰器可以接收参数，当调用装饰器返回的函数时，也就调用了包裹函数，把参数传入包裹函数，它将参数传递给被装饰的函数。执行结果执行结果

【题外话】心塞塞心情down down down 有段时间没用装饰器了，然后然后问着就跪了~~~
回来翻了翻资料和代码......

一、什么是装饰器

装饰器，decorator，本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。

装饰器通过不修改核心代码而增强核心代码部分的功能。例如在函数前插入日志、权限校验、事务处理等场景。
而且可以抽离出大量与函数功能无关的雷同代码并重用。

二、早期实现：不是装饰器的装饰器

Python中函数也可以看做是一个对象，可以赋值给变量，并通过变量调用该函数。

例如：

def foo():
   print("2017-06-08")
f = foo    # 将函数赋值给变量，f为函数对象
f()
# 返回结果：
2017-06-08

三、语法糖@ 实现简单装饰器

假设现在要增强foo()的功能，例如，在函数调用前打印日志。但是又不希望修改foo()函数的定义。在这种代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”。
如下：

def testfunc(func):
    print("testfunc")
    def wrapper():
        print("%s %s() called" %(time.ctime(),func.__name__))
        return func()
    return wrapper
@testfunc 
def foo():
    print("foo1()")

foo()  # 相当于执行testfunc(foo) ->wrapper(foo) -> foo()

执行结果：

testfunc
Wed Sep 12 15:01:13 2018 foo() called
foo1()

说明：执行foo()前，先执行testfunc(foo)，再执行wrapper()，返回时调用foo()本身。

四、接收特定类型参数的装饰器

装饰器可以接收参数，当调用装饰器返回的函数时，也就调用了包裹函数，把参数传入包裹函数，它将参数传递给被装饰的函数。

如下：

def testfunc_with_args(func):
    def wrapper_argus(arg1, arg2):
        print("I got args! Look:", arg1, arg2)
        func(arg1, arg2)
    return wrapper_argus
@testfunc_with_args
def full_name(first_name, last_name):  # 带参数，将参数传给被装饰的函数
    print("My name is", first_name, last_name)

full_name("Peter", "Venkman")  # 调用

执行结果：

I got args! Look: Peter Venkman
My name is Peter Venkman

五、带不定参数的装饰器

当有多个函数需要调用装饰器，但是函数的参数各不同时，该如何实现呢？总不能一个函数对应一个装饰器吧。这时候就可以用带不定参数的装饰器进行实现。
如下：

def log(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):        # 可接受各种参数
        print("call %s():"% func.__name__)
        return func(*args,**kwargs)     # 返回一个函数
    return wrapper                      # 装饰器返回一个函数，进入到wrapper()

@log      # @log放到now()的定义处，相当于执行语句：now = log(now)
def now_1(a,b):
    print("now()1:a+b = ",a+b)
@log
def now_2(a,b,c):
    print("now_2():a+b+c = ",a+b+c)

now_1(1,2)
now_2(1,2,3)

运行一下哦~

六、多个装饰器

当一个函数想要加入多项功能时，可以考虑使用多层装饰器，就是要注意一下装饰器的执行顺序。
举个栗子：

# 注意代码的执行顺序
def deco_1(func):
    print("------111111------")
    def wrapper(*args,**kwargs):    # 包裹函数，参数与原函数的参数一致
        print("start: this is deco_1.")
        func(*args,**kwargs)
        print("end: deco_1.")
    return wrapper  # 返回值是一个包裹函数
def deco_2(func):
    print("------222222------")
    def wrapper(*args,**kwargs):
        print("start: this is deco_2.")
        func(*args,**kwargs)
        print("end: deco_2.")
    return wrapper

@deco_1
@deco_2
def now_1(a,b):
    print("now()1:a+b = ",a+b)

now_1(1,2)

运行结果：

# 结果，注意执行顺序：
------222222------
------111111------
start: this is deco_1.
start: this is deco_2.
now()1:a+b =  3
end: deco_2.
end: deco_1.

七、装饰器本身带参数

除了给被装饰的函数带参数，装饰器本身也可以带参数。

def logging(level):
    def wrapper(func):
        def inner_wrapper(*args, **kwargs):
            print("[{level}]: enter function {func}()".format(level=level, func=func.__name__))
            return func(*args, **kwargs)
        return inner_wrapper
    return wrapper
    
@logging(level="INFO")
def say(something):
    print("say {}!".format(something))

@logging(level="DEBUG")
def do(something):
    print("do {}...".format(something))

say("hello")
do("my work")

执行结果：

# 执行结果：
[INFO]: enter function say()
say hello!
[DEBUG]: enter function do()
do my work...

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