Python 3----装饰器

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平时用Python的方式都是短平快，很少用到装饰器特性，而Python装饰器的实现也是有一定“套路”的，恰好最近在看「Python语言及其应用」这本书，看到里面的装饰器章节（4.9 装饰器的内容），觉得有必要进一步描述，以强化一下概念。

一. 预备知识

首先你得理解4.7.9 闭包的概念。举该章节的例子：

def knights2(saying):
    def inner2():
        return "We are the knights who say: '%s'" % saying
    return inner2

这里的关键是return inner2，其返回一个函数inner2（不是该函数执行结果，下面提到的inner2都是指return inner2中的inner2），原书说inner2是闭包。但更确切地讲，由于inner2引用了外层变量saying，闭包应该是inner2加上绑定了saying的作用域。这样，return inner2之后，saying才不会消失。当然，闭包的具体表现是通过inner2体现出来的：

a = knights2('Duck')
b = knights2('Hasenpfeffer')

print(a(), '---', a)
print(b(), '---', b)

输出：

We are the knights who say: 'Duck' --- <function knights2.<locals>.inner2 at 0x0000026479031510>
We are the knights who say: 'Hasenpfeffer' --- <function knights2.<locals>.inner2 at 0x0000026479031598>

二. 装饰器

装饰器的定义是：装饰器实质上是一个函数。它把一个函数作为输入并且返回另外一个函数。其实其是闭包概念的深化。依然是本书例子：

def document_it(func):
    def new_function(*args, **kwargs):
        print('Running function:', func.__name__)
        print('Positional arguments:', args)
        print('Keyword arguments:', kwargs)
        result = func(*args, **kwargs)
        print('document_it Result:', result)
        return result
    return new_function

这里定义了一个装饰器，往函数document_it传入一个函数func，然后在document_it里定义一个new_function函数，该函数一方面有其自己的逻辑，另一方面也撩了撩func：result = func(*args, **kwargs)，请记住，这里是确实调用了func。最后，将整个new_function返回给外部了，这个new_function从模糊概念上来讲，是个闭包，如“预备知识”里讲的，它不是该函数执行结果。

接下来，定义即将要应用装饰器函数的函数add_ints：

def add_ints(a, b):
    return a + b

手工应用装饰器函数方式

先来看看如何手工应用装饰器函数：

>>> cooler_add_ints = document_it(add_ints)
>>> cooler_add_ints(3, 5)
Running function: add_ints
Postitional arguments:(3， 5)
Keyword arguments: {}
document_it Result: 8
8

这里不难理解：

• cooler_add_ints = document_it(add_ints)中，document_it(add_ints)调用返回了一个持有add_ints的闭包函数new_function给cooler_add_ints引用；
• cooler_add_ints(3, 5)调用时，参数3跟5传给了new_function函数（实际上cooler_add_ints(3, 5)可以看成new_function(3, 5)）。然后，new_function再在自己内部用参数3跟5调用第一步传进的func——即add_ints，生成结果。

理解以上步骤很重要，因为下面阐述的内容，其机制是一致的。

使用装饰器名字来装饰函数

相对于前面的手工应用装饰器函数方式，Python提供的装饰器名字方式，则让Python代码显得更为高大上一些：

@document_it
def add_ints(a, b):
    return a + b

运行结果如下：

>>> add_ints(3, 5)
Start function add_ints
Positional arguments: (3, 5)
Keyword arguments: {}
document_it Result: 8
8

这里的机理跟前面的手工应用装饰器函数方式一样，就语法糖而已，在此不再多说。

应用多个装饰器

可以为函数应用多个装饰器，如本书提及：“靠近装饰目标函数定义（def上面）的装饰器最先执行，然后依次执行上面的”。这里的执行，还请理解成“生成闭包的过程”。

再定义一个本书中新的装饰器函数：

def square_it(func):
    def another_new_function(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        return result * result
    return another_new_function

其实，理解了“手工应用装饰器函数方式”中的两个步骤，再理解这里的内容就不是什么难事了，无非就是多套了一层膜。

先来看看第一种情况：

>>> @document_it
... @square_it
... def add_ints(a, b):
... return a + b
...
>>> add_ints(3, 5)
Running function: another_new_function
Positional arguments: (3, 5)
Keyword arguments: {}
document_it Result: 64
64

来分析一下。首先应用的是@square_it，此时返回的闭包其实是another_new_function。之后才是将another_new_function应用给@document_it，返回new_function闭包。整个过程用以下图示来说明就一目了然了：

特别说明：这里原作者的意思是下面的代码解释，可是在1处作者把这个装饰器的先后顺序搞反了，但是下面的解释都是正确的，只是这个图有点问题。

现在反过来调用：

>>> @square_it
... @document_it
... def add_ints(a, b):
... return a + b
...
>>> add_ints(3, 5)
Running function: add_ints
Positional arguments: (3, 5)
Keyword arguments: {}
document_it Result: 8
64

理解起来的思路跟上一种情况一样：

三. 小结

仔细想想，装饰器还是蛮有意义的，只要想在方法执行前后添加一些行为，都有可能用到它，比如拦截器、路由设置、调试增强等等任务。希望后续自己也多留意一些使用场景。