python基础-5.2装饰器

1、了解装饰器前准备

#### 第一波 ####
def foo():
    print 'foo'
 
foo     #表示是函数，仅指向了函数的地址，为执行
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，而不再是指向原来的foo函数，因为函数 foo 被重新定义了

2、装饰器解决需求

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()

增加 调用基础功能前需要验证 功能

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。

1 最不能使用的方法

　　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。

2  费事的方法 不可取

　　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()

3  稍微可取的一个本方法 封装成函数

　　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'

引出装饰器

写代码要遵循开放封闭原则，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

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'

这段代码原理：

拿单个业务来说：

　　将f1函数名作为参数传入 w1 函数 ，重新赋值给f1

　　　　　　这样就是 f1 = w1(f1)，因此 func = f1，新赋值

　　 　　　  而 w1 函数返回值为 inner函数名， 因此 f1 = inner，新赋值 

　　 重新执行f1() 就相当于执行 inner（）， 而原来的func = 原来的f1的函数体，所以就会先执行验证1 2 3 之后再执行原来的f1的函数体，并返回。

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'



 # @w1
# 1、执行w1函数，将f1作为参数传递
# 2、将w1的返回值，重新赋值给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：

 

1、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

2、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　

装饰器原理

3、装饰器时候，函数参数调用

 

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'

一个参数

一个参数

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

@w1
def f1(arg1,arg2):
    print 'f1'

两个参数

两个参数

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

@w1
def f1(arg1,arg2,arg3):
    print 'f1'

三个参数

三个参数

问题1：不同业务部门的调用函数的参数个数不同如何解决？？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2 ：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？ 比如两个装饰器 

　　会先将 函数交个最下层@装饰器将处理结果在交给其上一层@装饰器  即先交给w2 再交给w1

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'

#!/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'

 装饰器固定格式

def timer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        '''执行函数之前要做的'''
        re = func(*args,**kwargs)
        '''执行函数之后要做的'''
        return re
    return inner

装饰器的固定格式

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func) #加在最内层函数正上方
    def wrapper(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

装饰器的固定格式--wraps版