py---------装饰器函数

一，什么是装饰器？

开放封闭原则：对扩展是开放的，对修改封闭的

装饰器本身可以是任意可调用对象，被装饰的对象本身也可以是任意可调用对象。

装饰器本质上就是一个python函数，他可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下，增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。

装饰器的应用场景：比如插入日志，性能测试，事务处理，缓存等等场景。

二，装饰器的形成过程。

现在我有一个需求，我想让你测试这个函数的执行时间，在不改变这个函数代码的情况下：

import time

def func1():
    print('in func1')

def timer(func):
    def inner():
        start = time.time()
        func()
        print(time.time() - start)
    return inner

func1 = timer(func1)
func1()

装饰器-----简单版

但是如果有多个函数，我都想让你测他们的执行时间，你每次是不是都得func1 = time(func1)？这样还是有点麻烦，因为这些函数的函数名是不可能相同的，有func1，func2,lvlv等等，所以简便的方法Python给你提供了就是语法糖。

def timer(func):   #func 传被装饰 def func1():定义的函数
    def inner():
        start = time.time()
        func()         #调用 func1(): 函数； 结果in func1
        print(time.time() - start)
    return inner     #结果0.0

@timer   #==> func1 = timer(func1)
def func1():
    print('in func1')

func1()

装饰器-----语法糖

刚刚做的都是装饰器不带参数的得，现在我们来做也个代函数参数的装饰器

import time
def timer(func):
    def inner(a):
        start = time.time()
        func(a)
        print(time.time() - start)
    return inner

@timer
def func1(a):
    print(a)
func1(123)

装饰器-----带参数的装饰器

import time
def timer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        start = time.time()
        re = func(*args,**kwargs)
        print(time.time() - start)
        return re
    return inner


@timer #===> func1 = timer(func1)
def func1(a,b):
    print('in,func1')   #这没打印a,b所以a,b结果不显示


@timer  #===> func2 = timer(func2)
def func2(a):
    print('in func2 and get a:%s'%(a))  #把a参数打印出来
    return 'fun2 over'



func1('111','222')  #上面定义a和b，所以这传两个参数

res1 =func2('这是我传a的参数')    #func2 有返回值所以定义res1接收
print(res1)  #打印fun2函数，

装饰器-----hold住所有参数的装饰器

上面的装饰器已将非常完美了，但是有我们正常情况下查看函数信息的方法在此处都会失效:

def index():
    '''这是一个主页'''
    print('from index')

print(index.__doc__)    #查看函数注释的方法
print(index.__name__)   #查看函数名的方法

如何解决呢？

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

@deco
def index():
    '''哈哈哈哈'''
    print('from index')

print(index.__doc__)
print(index.__name__)

三，开放封闭原则

1.对扩展是开放的

　　　　为什么要对扩展开放呢？

　　　　我们说，任何一个程序，不可能在设计之初就已经想好了所有的功能并且未来不做任何更新和修改。所以我们必须允许代码扩展、添加新功能。

　　2.对修改是封闭的

　　　　为什么要对修改封闭呢？

　　　　就像我们刚刚提到的，因为我们写的一个函数，很有可能已经交付给其他人使用了，如果这个时候我们对其进行了修改，很有可能影响其他已经在使用该函数的用户。

装饰器完美的遵循了这个开放封闭原则。

四，装饰器的主要功能和固定结构

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

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。。。

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

@outer(False)
def func():
    print(111)

func()

带参数的装饰器

六，多个装饰器装饰一个函数。

def wrapper1(func):  #3 func = f
    def inner1():
        print('wrapper1 ,before func')   #14
        func()   #15
        print('wrapper1 ,after func') #17
    return inner1  #4

def wrapper2(func):    #7 func = inner1
    def inner2(): #11
        print('wrapper2 ,before func')   #12
        func()  #13
        print('wrapper2 ,after func')  #18
    return inner2 #8

@wrapper2   #6 f = wrapper2(f) --> f = wrapper2(inner1)  #9 f = inner2
@wrapper1   #2 f = wrapper1(f)  #5 f = inner1--> f
def f():   #1
    print('in f')  #16

f()   #10 inner2

多个装饰器装饰一个函数

例子1

import time
login_info = {'alex':False}
def login(func):
    def inner(name):
        if login_info[name] != True:
            user = input('user:')
            pwd = input('pwd:')
            if user == 'alex' and pwd == 'alex123':
                login_info[name] = True
        if login_info[name] == True:
            ret = func(name)    #timer中的inner
            return ret
    return inner

def timmer(f):
    def inner(*args,**kwargs):
        start_time = time.time()
        ret = f(*args,**kwargs)    #调用被装饰的方法
        end_time = time.time()
        print(end_time - start_time)
        return  ret
    return inner

@login
@timmer
def index(name):
    print("欢迎%s来到博客园首页"%name)

@login
@timmer
def manager(name):
    print("欢迎%s来到博客园管理页"%name)


index('alex')
manager('alex')

View Code

1、读懂下面代码

#### 第一波 ####
def foo():
    print 'foo'
 
foo     #表示是函数
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，而不再是原来的foo函数，因为函数 foo 被重新定义了
2、需求来了

2、需求来了

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()

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。

老大把工作交给 Low B，他是这么想的：

跟每个业务部门交涉，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。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。

当天Low B 被开除了...

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

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()

过了一周 Low BB 被开除了...

老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：

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'

老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：

老大说：

写代码要遵循开发封闭原则，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，老板就给了Low BBB一个实现方案：

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'

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。

Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？

老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了：

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'

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：

def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
@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：

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
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

Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！

先把上述流程看懂，之后还会继续更新...

3、问答时间

问题：被装饰的函数如果有参数呢？

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

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

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

问题：可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器？

ef 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：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？

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'

问题：还有什么更吊的装饰器吗？

#!/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'

4、functools.wraps

上述的装饰器虽然已经完成了其应有的功能，即：装饰器内的函数代指了原函数，注意其只是代指而非相等，原函数的元信息没有被赋值到装饰器函数内部。例如：函数的注释信息

def outer(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print(inner.__doc__)  # None
        return func()
    return inner

@outer
def function():
    """
    asdfasd
    :return:
    """
    print('func')

无元信息

如果使用@functools.wraps装饰装饰器内的函数，那么就会代指元信息和函数。

def outer(func):
    @functools.wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        print(inner.__doc__)  # None
        return func()
    return inner

@outer
def function():
    """
    asdfasd
    :return:
    """
    print('func')

含元信息

posted @ 2018-04-24 13:44 王竹笙阅读(165) 评论(0) 编辑收藏举报

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py---------装饰器函数

一，什么是装饰器？

二，装饰器的形成过程。

三，开放封闭原则

四，装饰器的主要功能和固定结构

五，带参数的装饰器。

六，多个装饰器装饰一个函数。

1、读懂下面代码

2、需求来了

3、问答时间

4、functools.wraps

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