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参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款Python装饰器的妙用，原来它还有这些我们所不知道的作用！Python装饰器的妙用，原来它还有这些我们所不知道的作用！操依云百家号装饰器模式是一个强大的模式，可以给一个函数增加额外的方法而不用修改原来的代码。比如，当我们需要给原来的代码添加日志记录时，需要将原来的代码进行修改，在函数里面增加日志记录的代码。但如果使用装饰器模式，使用装饰器装饰原来的代码，将日志记录放在装饰器里，就可以避免修改原有代码，同时又实现了所需的功能。这种编程模式就叫做面向切面编程。Python学习交流 日志记录实例比如，我们有一个函数 func :def func():print('func')现在，我们需要记录一下这个函数执行时的日志记录，即记录一下函数执行的时间，输出执行时间和方法名。日志输出函数如下：from datetime import datetime as dtdef log(func): print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__)func()好了，当我们想使用 func 函数的时候该怎么做呢？不是直接 func() ，而是如下：log(func)那么，会输出：[ 20:51:09.970854]func这就实现了调用 func 时，同时进行日志记录。但这样做很明显会有问题，就是我们需要把所有调用 func 的地方改为 log(func) ，这很麻烦，并且会需要改很多代码。所以，我们换一种写法：def log(func):def wrapper():print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__)func() return wrapper请注意，这就是一个装饰器了！里面那个 wrapper 的意思就是装饰、包裹的意思。我们将 func 函数装饰一下变成了一个新的函数然后返回它。那该如何使用呢？如下：func = log(func) func()使用方法就是用log装饰器将func装饰一下后返回覆盖掉原有的func即可。装饰器语法糖所谓的语法糖的意思就是添加一个语法，让代码更简单的意思。Python为装饰器也提供了一个语法糖，就是 @ 符号。我们可以使用这个符号声明这是一个装饰器。如下，我们使用语法糖的写法给 func 添加 log 这个装饰器：@logdef func():return print('func')这样写好后，直接调用 func() 即可同时输出日志了：[ 21:10:50.933021]funcfunc装饰器给函数传参我们把 func 函数改一改：def func(msg):print("--&" + msg)现在，我们要给函数输入参数了，而原来那个 log 装饰器是没有带参数的，所以用不了了。下面，我们就要实现一个可以给函数传参数的装饰器：def log(func):def wrapper(msg):print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__) return func(msg) return wrapper这样一改， log 就又可以用了，给 func 再加上语法糖：@logdef func(msg):print("--&" + msg)# outputfunc('hello')output:[ 21:16:26.677027]func--&hello这样一改，装饰器就又可以用了。那如果我再给 func 又加一个参数呢？再加一个参数呢？我如果给 func 加不定数个参数呢？又该怎么做呢？再改 log 吗？我知道大家心里肯定也意识到了这个方法的不靠谱。别着急，下面我们就写一个更强力的 log 装饰器，来让装饰器可以装饰任何函数，而不用管那个函数又多少个参数。使用Python的可变参数 *args 和关键字参数 **kwargs 即可。修改 log，如下：def log(func):def wrapper(*args, **kwargs):print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__) return func(*args, **kwargs) return wrapper带参数的装饰器装饰器本身也可以带参数，比如说，我们给 log装饰器添加一个参数 is_show 用于是否显示日志输出。如下：def log(is_show=True):def wrapper(func):def inner_wrapper(*args, **kwargs):if is_show:print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__) return func(*args, **kwargs) return inner_wrapper return wrapper作为对比，我们写两个 func：代码还是有点乱。缩进感觉太麻烦了，所以大家将就着看。我尽量去优化他，像大家推荐一个学习氛围非常好的群，大家都非常乐意解答，乐意交流沟通，就等你的到来。如果你正在学习python，小编欢迎你加入，大家都是Python党，不定期分享干货（只有Python爬虫，框架，零基础都有），包括我自己整理的一份2017最新的Python资料和零基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。# 默认显示日志@log(True)def func1():print("func1")# 默认不显示日志@log(False)def func2(): print("func2")本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。操依云百家号最近更新：简介:努力为生，还要努力为死。作者最新文章相关文章你真明白 Python 装饰器么？ - Python - 伯乐在线
& 你真明白 Python 装饰器么？
装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能 有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，这个都 不会，别跟人家说你会Python, 看了下面的文章，保证你学会装饰器。
1、先明白这段代码
#### 第一波 ####
def foo():
print 'foo'
#表示是函数
#表示执行foo函数
#### 第二波 ####
def foo():
print 'foo'
foo = lambda x: x + 1
# 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
1234567891011121314
#### 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 ###############
print 'f1'
print 'f2'
print 'f3'
print 'f4'
############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############
############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############
123456789101112131415161718192021222324252627
############### 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：
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。
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：
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
print 'f1'
print 'f2'
print 'f3'
print 'f4'
############### 业务部门不变 ###############
### 业务部门A 调用基础平台提供的功能###
### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940
############### 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
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():
check_login()
print 'f1'
check_login()
print 'f2'
check_login()
print 'f3'
check_login()
print 'f4'
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132
############### 基础平台提供的功能如下 ############### &def check_login():
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：
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():
return func()
return inner
print 'f1'
print 'f2'
print 'f3'
print 'f4'
1234567891011121314151617181920
def w1(func):
def inner():
return func()
return inner @w1def f1():
print 'f1'@w1def f2():
print 'f2'@w1def f3():
print 'f3'@w1def 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():
return func()
return inner
print 'f1'
1234567891011
def w1(func):
def inner():
return func()
return inner @w1def 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：
def w1(func):
==&将w1函数加载到内存
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:
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:
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:
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):
return func(arg)
return inner
def f1(arg):
print 'f1'
123456789101112
#一个参数def w1(func):
def inner(arg):
return func(arg)
return inner&@w1def f1(arg):
print 'f1'
def w1(func):
def inner(arg1,arg2):
return func(arg1,arg2)
return inner
def f1(arg1,arg2):
print 'f1'
123456789101112
#两个参数def w1(func):
def inner(arg1,arg2):
return func(arg1,arg2)
return inner&@w1def f1(arg1,arg2):
print 'f1'
def w1(func):
def inner(arg1,arg2,arg3):
return func(arg1,arg2,arg3)
return inner
def f1(arg1,arg2,arg3):
print 'f1'
123456789101112
#三个参数def w1(func):
def inner(arg1,arg2,arg3):
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):
return func(*args,**kwargs)
return inner
def f1(arg1,arg2,arg3):
print 'f1'
1234567891011
def w1(func):
def inner(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return inner @w1def 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):
return func(*args,**kwargs)
return inner
def w2(func):
def inner(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return inner
def f1(arg1,arg2,arg3):
print 'f1'
123456789101112131415161718192021
def w1(func):
def inner(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return inner def w2(func):
def inner(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return inner
@w1@w2def 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_
main_result = main_func(request,kargs)
if(main_result != None):
return main_
after_result = after_func(request,kargs)
if(after_result != None):
return after_
return wrapper
return outer
@Filter(Before, After)
def Index(request,kargs):
print 'index'
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132
#!/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'
好啦，至此， 面试时任何装饰器的问题都 难不到道 你啦！}