Python装饰器

1|0一、知识前提（函数进阶部分）

了解装饰器的三个前提。

1|11.1 作用域

参考Python 函数 第五部分 ：点这里

1|21.2 函数即对象（函数的本质）

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）。

def foo():
    print('i am the foo')
    bar()
     
def bar():     
    print('i am the bar')
 
foo()
# def bar():      #如果放在后面则报错   NameError: name 'bar' is not defined
#     print('i am the bar')

函数名本质上就是函数的内存地址：

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|01.2.1 其可以被赋给其他变量

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

1|01.2.2 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。

#*******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。

1|31.3  函数的嵌套以及闭包(closure)

1|01.3.1 函数的嵌套

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

bar()   # NameError: name 'bar' is not defined

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：

#想执行inner函数,几种方法
def outer():
     x = 1
     def inner():
         print (x) # 1
     # inner() # 2
     return inner
 
# inner()      #报错原因：找不到这个引用变量
# outer()()    #第一种
in_func=outer()#这里其实就是一个变量赋值,将inner的引用对象赋值给in_func,类似于a=5,b=a一样
                #有同学会想直接赋值不行吗:in_func=inner? 哥,inner不还是找不到吗,对吧
in_func()

正常情况下，函数有自己的作用域

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

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

1|0 1.3.2 闭包

定义：如果在一个内部函数里，对在外部作用域(encloing)（但不是在全局作用域(global)）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。

# 用途1：当闭包执行完后，仍然能够保持住当前的运行环境。
# 比如说，如果你希望函数的每次执行结果，都是基于这个函数上次的运行结果。我以一个类似棋盘游戏的例子
# 来说明。假设棋盘大小为50*50，左上角为坐标系原点(0,0)，我需要一个函数，接收2个参数，分别为方向
# (direction)，步长(step)，该函数控制棋子的运动。棋子运动的新的坐标除了依赖于方向和步长以外，
# 当然还要根据原来所处的坐标点，用闭包就可以保持住这个棋子原来所处的坐标。

origin = [0, 0] # 坐标系统原点
legal_x = [0, 50] # x轴方向的合法坐标
legal_y = [0, 50] # y轴方向的合法坐标
def create(pos=origin):
 def player(direction,step):
  # 这里应该首先判断参数direction,step的合法性，比如direction不能斜着走，step不能为负等
  # 然后还要对新生成的x，y坐标的合法性进行判断处理，这里主要是想介绍闭包，就不详细写了。
  new_x = pos[0] + direction[0]*step
  new_y = pos[1] + direction[1]*step
  pos[0] = new_x
  pos[1] = new_y
  #注意！此处不能写成 pos = [new_x, new_y]，原因在上文有说过
  return pos
 return player

player = create() # 创建棋子player，起点为原点
print (player([1,0],10)) # 向x轴正方向移动10步
print (player([0,1],20)) # 向y轴正方向移动20步
print (player([-1,0],10)) # 向x轴负方向移动10步

-

a = [1,2]
def fun():
　　# global a
　　# a = [2,3]
　　a[0] = 2
　　a[1] = 4

fun()
print(a)   # [2,3]或者[2,4]

-

# 用途2：闭包可以根据外部作用域的局部变量来得到不同的结果，这有点像一种类似配置功能的作用，我们可以
# 修改外部的变量，闭包根据这个变量展现出不同的功能。比如有时我们需要对某些文件的特殊行进行分析，先
# 要提取出这些特殊行。

def make_filter(keep):
 def the_filter(file_name):
  file = open(file_name)
  lines = file.readlines()
  file.close()
  filter_doc = [i for i in lines if keep in i]
  return filter_doc
 return the_filter

# 如果我们需要取得文件"result.txt"中含有"pass"关键字的行，则可以这样使用例子程序
filter = make_filter("pass")
filter_result = filter("result.txt")

闭包函数判断（__closure__）

def outer():
    a = 1
    def inner():
        print(a)
    print(inner.__closure__)
outer()
print(outer.__closure__)

#(<cell at 0x00000000051D69A8: int object at 0x0000000004EF6548>,)
#None

2|0二 装饰器概念

　　要解决的三件事：1、不同函数雷同功能。2、开闭原则。3、重复利用

　　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：

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：

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()

　　以上代码虽然实现了功能，但是需要更改代码，这直接违反了软件开发中的一个原则“开放-封闭”（开闭）原则，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不应该被修改
• 开放：对现有功能的扩展开放

　　而且bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再在bar函数里调用时间函数？这样不仅违反开闭原则，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，重新定义一个高阶函数，就是把一个函数当做一个参数传给另外一个函数：专门设定时间。

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。

3|0三  装饰器思路

　　首先，以下两种写法是一样的

def plus(n):
    return n+1
 
plus2 = lambda x:x+1   # 匿名函数

　　给函数赋值变量名就像def func_name　是一样的效果，如下面的plus(n)函数，你调用时可以用plus名，还可以再起个其它名字，如

calc = plus    
 
calc(n)       # 跟 plus()一样

　　那么，

show_time(foo) #需要添加日志就调用 show_time，把需要添加日志的函数当做一个参数传给 show_time

　　之所改变了调用方式，是因为用户每次调用时需要执行login(henan)，类似的。其实稍一改就可以了

foo = show_time(foo)

　　这样当调用 foo 时，其实相当于调用了show_time(foo), 这样，功能就实现了。但是，问题在于，还不等调用 ，你的 foo = show_time(foo)就会先自己把foo执行了呀。（在show_time(foo)这一步执行，直接在show_time中传入foo执行了）。应该等调用foo的时候再执行。
　　最终，使用闭包，写一个简单装饰器。

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。

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 foo = show_time(foo) 这一句了，直接调用 foo() 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。

　　@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。

4|0四 带参数的被装饰函数　

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)

下面的是返回原函数的return值，如果没有手动哦return，return一直为空

import time

def show_time(func):

    def wrapper(a,b):
        start_time=time.time()
        ret=func(a,b)
        end_time=time.time()
        print('spend %s'%(end_time-start_time))
        return ret

    return wrapper

@show_time   #add=show_time(add)
def add(a,b):

    time.sleep(1)
    return a+b

print(add(2,5))

4|14.1 不定长参数

 为什么要不定长，因为一个装饰器会被多个函数使用，而每个函数的参数形式都不一样，所以必须得写成不定长形式

#***********************************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)

4|24.2 固定模式

def wrapper(f):  # 装饰器函数，f是被装饰的函数
    def inner(*args, **kwargs):
        """在被装饰函数之前要做的事"""
        ret = f(*args, **kwargs)  # 被装饰的函数
        """在被装饰函数之后要做的事"""
        return ret

    return inner


@wrapper  # 语法糖  @装饰器函数名
def func(a, b):  # 被装饰的函数
    time.sleep(0.01)
    print("新年好", a, b)
    return "新年好"

5|0五 带参数的装饰器

假如你有成千上万个函数使用了一个装饰器，现在你想把这些装饰器都取消掉，你要怎么做？

一个一个的取消掉？ 没日没夜忙活3天。。。

过两天你领导想通了，再让你加上。。。

FLAG=True
def timmer_out(flag):
    def timmer(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            if flag:
                start = time.time()
                ret = func(*args,**kwargs)
                end = time.time()
                print(end-start)
                return ret
            else:
                ret = func(*args,**kwargs)
                return ret
        return inner
    return timmer

@timmer_out(FLAG)
def wahaha():
    time.sleep(0.1)
    print('wahahahahaha')


FLAG = Flase(或者直接改最上面的FLAG值)
wahaha()

@timmer_out(FLAG)            timmer = timmer_out(FLAG）
第一步，timmer_out(FLAG)，返回timmer
第二步,@timmer，等于@timmer等于 wahaha=timmer(wahaha)

上面的timmer_out是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器(一个含有参数的闭包函数)。当我 们使用@timmer_out(FLAG)调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。

6|0六 多层装饰器

def makebold(fn):
    def wrapper():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapper
 
def makeitalic(fn):
    def wrapper():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapper
 
@makebold
@makeitalic
def hello():
    return "hello alvin"
 
hello()

过程：

7|0七 类装饰器

　　再来看看类装饰器，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的__call__方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。

import time

class Foo(object):
    def __init__(self, func):
        self._func = func

    def __call__(self):
        start_time=time.time()
        self._func()
        end_time=time.time()
        print('spend %s'%(end_time-start_time))

@Foo  #bar=Foo(bar)

def bar():

    print ('bar')
    time.sleep(2)

bar()    #bar=Foo(bar)()>>>>>>>没有嵌套关系了,直接active Foo的 __call__方法

8|0八 functools.wraps

　　使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表，先看例子：

def foo():
    print("hello foo")

print(foo.__name__)
#####################

def logged(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):

        print (func.__name__ + " was called")
        return func(*args, **kwargs)

    return wrapper


@logged
def cal(x):
   return x + x * x


print(cal.__name__)

########
# foo
# wrapper

解释：

@logged
def f(x):
   return x + x * x

等价于：

def f(x):
    return x + x * x
f = logged(f)

不难发现，函数f被wrapper取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了wrapper函数的信息了。

print f.__name__    # prints 'wrapper'
print f.__doc__     # prints None

这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps，wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。

 

from functools import wraps
 
 
def logged(func):
 
    @wraps(func)
 
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print (func.__name__ + " was called")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
 
@logged
def cal(x):
   return x + x * x
 
print(cal.__name__)  #cal

# -*- coding:utf-8 -*-
from functools import wraps
from datetime import datetime

#类的装饰器写法，日志
class log(object):
    def __init__(self, logfile='c:\out.log'):
        self.logfile = logfile

    def __call__(self, func):
        @wraps(func)
        def wrapped_func(*args, **kwargs):                     
            self.writeLog(*args, **kwargs)    # 先调用 写入日志         
            return func(*args, **kwargs)     # 正式调用主要处理函数       
        return wrapped_func

   #写入日志    
    def writeLog(self, *args, **kwargs):
        time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        log_str = time+' 操作人:{0[0]} 进行了【{0[1]}】操作'.format(args)           
        with open(self.logfile, 'a',encoding='utf8') as file:
            file.write(log_str + '\n')

@log()
def myfunc(name,age):
    print('姓名：{0},年龄：{1}'.format(name,age))

if __name__ == '__main__':
    myfunc('小白', '查询')
    myfunc('root', '添加人员')
    myfunc('小小', '修改数据')

 

9|0九 内置装饰器

@staticmathod

@classmethod

@property

学习类的时候我们详细介绍的...

9|1十 补充 

##----------------------------------------foo函数先加载到内存,然后foo变量指向新的引用,所以递归里的foo是wrapper函数对象
# def show_time(func): 
#
#     def wrapper(n):
#         ret=func(n)
#         print("hello,world")
#         return ret
#     return wrapper
#
# @show_time# foo=show_time(foo)
# def foo(n):
#     if n==1:
#         return 1
#     return n*foo(n-1)
# print(foo(6))


########################
def show_time(func):

    def wrapper(n):
        ret=func(n)
        print("hello,world")
        return ret
    return wrapper

@show_time# foo=show_time(foo)
def foo(n):
    def _foo(n):
        if n==1:
            return 1
        return n*_foo(n-1)
    return _foo(n)
print(foo(6))

__EOF__

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