python装饰器的详细解析
写在前面:
python装饰器（fuctional decorators）就是用于拓展原来函数功能的一种函数，目的是在不改变原函数名(或类名)的情况下，给函数增加新的功能。 这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，这个函数是内嵌“原“”函数的函数。
一般而言，我们要想拓展原来函数代码，最直接的办法就是侵入代码里面修改，例如：
import time
def f():
print("hello")
time.sleep(1)
print("world")
这是我们最原始的的一个函数，然后我们试图记录下这个函数执行的总时间，那最简单的做法就是改动原来的代码：
import time
def f():
start_time = time.time()
print("hello")
time.sleep(1)
print("world")
end_time = time.time()
execution_time = (end_time - start_time)*1000
print("time is %d ms" %execution_time)
但是实际工作中，有些时候核心代码并不可以直接去改，所以在不改动原代码的情况下，我们可以再定义一个函数。（但是生效需要再次执行函数）
import time
def deco(func):
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
execution_time = (end_time - start_time)*1000
print("time is %d ms" %execution_time)
def f():
print("hello")
time.sleep(1)
print("world")
if __name__ == '__main__':
deco(f)
print("f.__name__ is",f.__name__)
print()
这里我们定义了一个函数deco，它的参数是一个函数，然后给这个函数嵌入了计时功能。但是想要拓展这一千万个函数功能，就是要执行一千万次deco()函数，所以这样并不理想！
接下来，我们可以试着用装饰器来实现，先看看装饰器最原始的面貌。
import time
def deco(f):
def wrapper():
start_time = time.time()
f()
end_time = time.time()
execution_time = (end_time - start_time)*1000
print("time is %d ms" %execution_time )
return wrapper
@deco
def f():
print("hello")
time.sleep(1)
print("world")
if __name__ == '__main__':
f()
这里的deco函数就是最原始的装饰器，它的参数是一个函数，然后返回值也是一个函数。
其中作为参数的这个函数f()就在返回函数wrapper()的内部执行。然后在函数f()前面加上@deco，
f()函数就相当于被注入了计时功能，现在只要调用f()，它就已经变身为“新的功能更多”的函数了（不需要重复执行原函数）。
扩展1：带有固定参数的装饰器
import time
def deco(f):
def wrapper(a,b):
start_time = time.time()
f(a,b)
end_time = time.time()
execution_time = (end_time - start_time)*1000
print("time is %d ms" % execution_time)
return wrapper
@deco
def f(a,b):
print("be on")
time.sleep(1)
print("result is %d" %(a+b))
if __name__ == '__main__':
f(3,4)
扩展2：无固定参数的装饰器
import time
def deco(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
f(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
execution_time_ = (end_time - start_time)*1000
print("time is %d ms" %execution_time)
return wrapper
@deco
def f(a,b):
print("be on")
time.sleep(1)
print("result is %d" %(a+b))
@deco
def f2(a,b,c):
print("be on")
time.sleep(1)
print("result is %d" %(a+b+c))
if __name__ == '__main__':
f2(3,4,5)
f(3,4)
扩展3：使用多个装饰器，装饰一个函数
import time
def deco01(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("this is deco01")
start_time = time.time()
f(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
execution_time = (end_time - start_time)*1000
print("time is %d ms" % execution_time)
print("deco01 end here")
return wrapper
def deco02(f):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("this is deco02")
f(*args, **kwargs)
print("deco02 end here")
return wrapper
@deco01
@deco02
def f(a,b):
print("hello,here is a func for add :")
time.sleep(1)
print("result is %d" %(a+b))
if __name__ == '__main__':
f(3,4)
'''
this is deco01
this is deco02
hello，here is a func for add :
result is 7
deco02 end here
time is 1003 ms
deco01 end here
'''
装饰器调用顺序
装饰器是可以叠加使用的，那么使用装饰器以后代码是啥顺序呢？
对于Python中的”@”语法糖，装饰器的调用顺序与使用 @ 语法糖声明的顺序相反。在这个例子中，”f(3, 4) = deco01(deco02(f(3, 4)))”。
