Python 装饰器

1、必备

#### 第一波 ####
def foo():
    print('foo')
 
print(foo)     #表示函数名及其内存地址
foo()   #表示执行foo函数

#### 第二波 ####
def foo():
    print('foo')
 
foo = lambda x: x + 1
 
print(foo(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
#output
<function foo at 0x0000000000CEF1E0>
foo
2

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()

目前公司有条不紊地运营着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时没有关注认证的问题，即：基础平台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认证机制，即：执行功能前，先进行认证。

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。

当天Low B 被开除了...

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：只对基础平台的代码进行重构，让N业务部门无需做任何修改

############### 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：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():
    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    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，嘴角露出了一丝欣慰的笑，语重心长地跟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，但是也适用于过程式编程，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【认证】操作，并且其他业务部门无需做任何修改。

Low BBB心惊胆战地问了下，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。详细地开始讲解了：

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')

写完这段代码后（函数未被执行），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内部会执行以下操作：

• 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， 既执行了认证的功能，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

@w1
def f1(arg):
    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：还有什么更厉害的装饰器吗？

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：装饰器内的函数指代了原函数，注意其只是指代而非相等，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

无元信息

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

@outer
def 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。
含元信息

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

@outer
def function():
    """
    asdfasd
    :return:
    """
    print('func')

function()

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