python装饰器

在python的世界里，函数和我们之前的[1,2,3],'abc',8等一样都是对象，而且函数是最高级的对象（对象是类的实例化，可以调用相应的方法，函数是包含变量对象的对象，牛逼！）。

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def foo():     print('i am the foo')     bar()       def bar():          print('i am the bar')   foo() # def bar():      #报错 #     print('i am the bar')

带着这个问题，我们聊一聊函数在内存的存储情况：

                                  

                                                   图1

函数对象的调用仅仅比其它对象多了一个()而已！foo,bar与a,b一样都是个变量名。

那上面的问题也就解决了，只有函数加载到内存才可以被调用。

既然函数是对象，那么自然满足下面两个条件：

1. 其可以被赋给其他变量

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def foo():     print('foo') bar=foo bar() foo() print(id(foo),id(bar))  #4321123592 4321123592

2. 其可以被定义在另外一个函数内(作为参数&作为返回值),类似于整形，字符串等对象。

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#*******函数名作为参数********** def foo(func):     print('foo')     func()   def bar():     print('bar')   foo(bar)   #*******函数名作为返回值*********   def foo():     print('foo')     return bar   def bar():     print('bar')   b=foo() b()

注意：这里说的函数都是指函数名，比如foo；而foo()已经执行函数了，foo()是什么类型取决于return的内容是什么类型！！！

         另外，如果大家理解不了对象，那么就将函数理解成变量，因为函数对象总会由一个或多个变量引用，比如foo，bar。

法宝三（函数的嵌套以及闭包）：

抛一个小问题：

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def foo():     print('foo')     def bar():         print('bar')     # bar() bar()

是的，bar就是一个变量名，有自己的作用域的。

Python允许创建嵌套函数。通过在函数内部def的关键字再声明一个函数即为嵌套：

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#想执行inner函数,两种方法 def outer():      x = 1      def inner():          print (x) # 1      # inner() # 2      return inner   # outer() in_func=outer() in_func()

在这里，你有没有什么疑问？如果没有，那我问你：

1 两种调用方式有区别吗，不都是在外面调用inner吗？

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in_func=outer()  in_func()   ########### inner()(已经加载到内存啦)

 

2 　

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def outer():     x=1    #函数outer执行完毕即被销毁 print(x)

既然这样，i()执行的时候outer函数已经执行完了，为什么inner还可以调用outer里的变量x呢？

哈，这就涉及到我们叫讲的闭包啦！

因为：outer里return的inner是一个闭包函数，有x这个环境变量。

 OK，那么什么是闭包呢？

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。

定义：如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure).

如上实例，inner就是内部函数，inner里引用了外部作用域的变量x（x在外部作用域outer里面，不是全局作用域），

则这个内部函数inner就是一个闭包。

再稍微讲究一点的解释是，闭包=函数块+定义函数时的环境，inner就是函数块，x就是环境，当然这个环境可以有很多，不止一个简单的x。

1	print(in_func.__closure__[0].cell_contents)

 用途省略

 

 

装饰器概念

说了这么多，终于到了我们的装饰器了。

装饰器本质上是一个函数，该函数用来处理其他函数，它可以让其他函数在不需要修改代码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。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等应用场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

业务生产中大量调用的函数：

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def foo():     print('hello foo') foo()

现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行时间，于是在代码中添加日志代码：　

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import time def foo():     start_time=time.time()     print('hello foo')     time.sleep(3)     end_time=time.time()     print('spend %s'%(end_time-start_time))   foo()

bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再在bar函数里调用时间函数？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门设定时间:

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import time def show_time(func):     start_time=time.time()     func()     end_time=time.time()     print('spend %s'%(end_time-start_time))     def foo():     print('hello foo')     time.sleep(3)   show_time(foo)

逻辑上不难理解，而且运行正常。 但是这样的话,你基础平台的函数修改了名字，容易被业务线的人投诉的，因为我们每次都要将一个函数作为参数传递给show_time函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行foo()，但是现在不得不改成show_time(foo)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。　

简单装饰器

if  foo()==show_time(foo) :问题解决!  

   所以，我们需要show_time(foo)返回一个函数对象，而这个函数对象内则是核心业务函数:执行func()与装饰函数时间计算，修改如下：

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import time   def show_time(func):     def wrapper():         start_time=time.time()         func()         end_time=time.time()         print('spend %s'%(end_time-start_time))       return wrapper     def foo():     print('hello foo')     time.sleep(3)   foo=show_time(foo) foo()

函数show_time就是装饰器，它把真正的业务方法func包裹在函数里面，看起来像foo被上下时间函数装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。　

@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作

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import time   def show_time(func):     def wrapper():         start_time=time.time()         func()         end_time=time.time()         print('spend %s'%(end_time-start_time))       return wrapper   @show_time   #foo=show_time(foo) def foo():     print('hello foo')     time.sleep(3)     @show_time  #bar=show_time(bar) def bar():     print('in the bar')     time.sleep(2)   foo() print('***********') bar()

      如上所示，这样我们就可以省去bar = show_time(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。

      这里需要注意的问题：  foo=show_time(foo)其实是把wrapper引用的对象引用给了foo，而wrapper里的变量func之所以可以用，就是因为wrapper是一个闭包函数。

key：

@show_time帮我们做的事情就是当我们执行业务逻辑foo()时，执行的代码由粉框部分转到蓝框部分，仅此而已！

装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。

带参数的被装饰函数　

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import time   def show_time(func):       def wrapper(a,b):         start_time=time.time()         func(a,b)         end_time=time.time()         print('spend %s'%(end_time-start_time))       return wrapper   @show_time   #add=show_time(add) def add(a,b):       time.sleep(1)     print(a+b)   add(2,4)

 

不定长参数

#***********************************不定长参数
import time

def show_time(func):

    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        func(*args,**kwargs)
        end_time=time.time()
        print('spend %s'%(end_time-start_time))

    return wrapper

@show_time   #add=show_time(add)
def add(*args,**kwargs):

    time.sleep(1)
    sum=0
    for i in args:
        sum+=i
    print(sum)

add(2,4,8,9)