python 装饰器

以前你有没有这样一段经历：很久之前你写过一个函数，现在你突然有了个想法就是你想看看，以前那个函数在你数据集上的运行时间是多少。那么有没有一种可以不对源码做任何修改，并且可以很好的实现你所有需求的手段呢？答案当然是有，这就是今天我们要介绍的python装饰器。

1. 闭包函数

　　在看装饰器之前，我们先来搞清楚什么是闭包函数。python是一种面向对象的编程语言，在python中一切皆对象，这样就使得变量所拥有的属性，函数也同样拥有。这样我们就可以理解在函数内创建一个函数的行为是完全合法的。这种函数被叫做内嵌函数，这种函数只可以在外部函数的作用域内被正常调用，在外部函数的作用域之外调用会报错

而如果内部函数里引用了外部函数里定义的对象（甚至是外层之外，但不是全局变量），那么此时内部函数就被称为闭包函数。闭包函数所引用的外部定义的变量被叫做自由变量。闭包可以将其自己的代码和作用域以及外部函数的作用结合在一起。

def count():
    a = 1
    b = 1
    def sum():
        c = 1
        return a + c  # a - 自由变量
    return sum

总结：什么函数可以被称为闭包函数呢？主要是满足两点：函数内部定义的函数；引用了外部变量但非全局变量。

2. python装饰器

python装饰器本质上就是一个函数，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的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象（函数的指针）。装饰器函数的外部函数传入我要装饰的函数名字，返回经过修饰后函数的名字；内层函数（闭包）负责修饰被修饰函数。从上面这段描述中我们需要记住装饰器的几点属性，以便后面能更好的理解：

　　　　实质：是一个函数

　　　　参数：是你要装饰的函数名（并非函数调用）

　　　　返回：是装饰完的函数名（也非函数调用）

　　　　作用：为已经存在的对象添加额外的功能

　　　　特点：不需要对对象做任何的代码上的变动

python装饰器有很多经典的应用场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、权限校验等。装饰器是解决这类问题的绝佳设计。并且从引入中的列子中我们也可以归纳出：装饰器最大的作用就是对于我们已经写好的程序，我们可以抽离出一些雷同的代码组建多个特定功能的装饰器，这样我们就可以针对不同的需求去使用特定的装饰器，这时因为源码去除了大量泛化的内容而使得源码具有更加清晰的逻辑。

2.1 函数装饰器

为函数添加计时功能

import time

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        func()
        end_time = time.time()
        print(end_time - start_time)

    return wrapper

@decorator 
def func():
    time.sleep(0.8)

func() # 函数调用
# 输出：0.800644397735595

@decorator这个语法相当于执行 func = decorator(func)，为func函数装饰并返回。*args表示的参数以列表的形式传入；**kwargs表示的参数以字典的形式传入：

　　　　　　　　 python 装饰器

类方法的函数装饰器

import time

def decorator(func):
    def wrapper(me_instance):
        start_time = time.time()
        func(me_instance)
        end_time = time.time()
        print(end_time - start_time)
    return wrapper

class Method(object):

    @decorator 
    def func(self):
        time.sleep(0.8)

p1 = Method()
p1.func() # 函数调用

对于类方法来说，都会有一个默认的参数self，它实际表示的是类的一个实例，所以在装饰器的内部函数wrapper也要传入一个参数 - me_instance就表示将类的实例p1传给wrapper，其他的用法都和函数装饰器相同。

2.2 类装饰器

一切皆对象嚒，函数和类本质没有什么不一样。

class Decorator(object):
    def __init__(self, f):
        self.f = f
    def __call__(self):
        print("decorator start")
        self.f()
        print("decorator end")

@Decorator
def func():
    print("func")

func()

注意：__call__()是一个特殊方法，它可将一个类实例变成一个可调用对象:

p = Decorator(func) # p是类Decorator的一个实例
p() # 实现了__call__()方法后，p可以被调用

要使用类装饰器必须实现类中的__call__()方法，就相当于将实例变成了一个方法。

2.3 装饰器链

　　一个python函数也可以被多个装饰器修饰，要是有多个装饰器时，这些装饰器的执行顺序是怎么样的呢？

　　　　　　　　 python 装饰器

可见，多个装饰器的执行顺序：是从近到远依次执行。

2.4 python装饰器库 - functools

def decorator(func):
    def inner_function():
        pass
    return inner_function

@decorator
def func():
    pass

print(func.__name__)

# 输出： inner_function

上述代码最后执行的结果不是 func，而是 inner_function！这表示被装饰函数自身的信息丢失了！怎么才能避免这种问题的发生呢？

可以借助functools.wraps()函数：

from functools import wraps
def decorator(func):
    @wraps(func) 
    def inner_function():
        pass
    return inner_function

@decorator
def func():
    pass

print(func.__name__)

#输出： func

1. 闭包函数

2. python装饰器

2.1 函数装饰器

2.2 类装饰器

2.3 装饰器链

2.4 python装饰器库 - functools

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