python之装饰器的理解

1、必备

核心：函数即“变量”
定义：本质就是函数，是为了给其他函数添加附加功能
原则：
1、不修改原函数的源代码

2、不修改原函数的调用方式

高阶函数+嵌套函数=>装饰器

#### 第一波 ####
def foo():
    print 'foo'
 
foo     #表示是函数
foo()   #表示执行foo函数
 
#### 第二波 ####
def foo():
    print 'foo'
 
foo = lambda x: x + 1
 
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

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：

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

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：

当天Low B 被开除了...

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

############### 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：

############### 基础平台提供的功能如下 ############### def check_login():    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    passdef 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：

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

def w1(func):
    def inner():
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func()
    return inner
 
@w1
def f1():
    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：

1. def w1(func): ==>将w1函数加载到内存

2. @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...

3、问答时间

问题：被装饰的函数如果有参数呢？

def w1(func):    def inner(arg):        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(arg)    return inner

@w1def f1(arg):    print 'f1'

def w1(func):    def inner(arg1,arg2):        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(arg1,arg2)    return inner

@w1def f1(arg1,arg2):    print 'f1'

def w1(func):    def inner(arg1,arg2,arg3):        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(arg1,arg2,arg3)    return inner

@w1def f1(arg1,arg2,arg3):    print 'f1'

问题：可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器？

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'

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'

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)
def Index(request,kargs):
    print 'index'

4、functools.wraps

上述的装饰器虽然已经完成了其应有的功能，即：装饰器内的函数代指了原函数，注意其只是代指而非相等，原函数的元信息没有被赋值到装饰器函数内部。例如：函数的注释信息

def outer(func):    def inner(*args, **kwargs):        print(inner.__doc__)  # None
        return func()    return inner

@outerdef function():    """
    asdfasd
    :return:    """
    print('func')

如果使用@functools.wraps装饰装饰器内的函数，那么就会代指元信息和函数。

def outer(func):
    @functools.wraps(func)    def inner(*args, **kwargs):        print(inner.__doc__)  # None
        return func()    return inner

@outerdef function():    """
    asdfasd
    :return:    """
    print('func')

以上就是python之装饰器的理解的详细内容，更多请关注Gxl网其它相关文章！