8、Python之装饰器

一、装饰器

     首先我们先从装饰器的定义来理解什么是装饰器，装饰器就是为一个函数添加额外的功能，但必须满足两个条件1、不改变函数的源代码 2、不改变函数的调用方式。举个栗子，你是一个帅气的小伙子，然后我给你带个耳钉，穿上一件漂亮的旗袍，再带个假发。这时候的你看上去就像个女人，我没有本质上改变你（不改变函数的源代码）（如果你去泰国的话，本质上就改变了），这时候有人叫你的名字你也会答应（不改变函数的调用方式），这样的一个过程就称为装饰，具有这种装饰其它函数的函数就叫做装饰器。

    通过上面的定义，我们总结装饰器的特性如下：

• 装饰器本质上就是一个函数
• 装饰器不改变装饰函数的源代码
• 装饰器不改变装饰函数的调用方式

二、忘记是为了更好的相遇

    让我们先忘记什么是装饰器吧，我们先定义一个函数：

def fun_01(x):           #定义函数fun_01
    print("print %s in fun_01")

fun_01(10)  #调用函数fun_01

 

上面的程序分为两部分，一部分为fun_01函数的定义，另一部分为fun_01函数的调用。下面我们定义一个这样的函数：

import  time
def deco(f):
    print("当前系统时间%s" % time.time())
    return f

这是一个高阶函数，形参需要传递一个函数“变量”（函数名即变量，函数体即变量值）然后打印出系统当前时间，最后将这个“变量”返回。下面我们编写以下代码：

def fun_01(x):           #定义函数fun_01
    print("print %s in fun_01"% x)

fun_01 = deco(fun_01)  #调用函数fun_01
fun_01(10)

执行结果为：当前系统时间Fri Jan 26 11:29:19 2018    print 10 in fun_01

我们先通过一个图来理解一下程序的运行过程：

程序一定是分2个部分：定义和执行，上图展示了定义两个函数在内存中的存储形式。当执行fun_01 = deco(fun_01)时，fun_01的值作为实参传递给deco函数的形参，这边值得需要说一下的是：deco是“变量”而deco()就是执行函数。

所以deco(fun_01)就是把fun_01的值传递给deco（f）中的f然后执行函数。打印出当前系统时间Fri Jan 26 11:29:19 2018，接着函数将f返回，实际上f=fun_01,所以搞了一圈fun_01里面的值压根没变。这时候我们重新回忆一下装饰器的

定义：1、不修改函数的源代码（没有修改fun_01函数的代码）2、不改变函数的调用方式（调用方式还是fun_01（10））。当然多了一行fun_01 = deco(fun_01)请先忘记它吧！这样看上去貌似deco就是一个装饰器嘛！too young too simple！

如果我想给fun_01装饰这样一个功能，就是统计执行fun_01方法花了多长时间，怎么搞？是不是傻了？没关系，且听我娓娓道来！

      我现在将deco这个方法稍微改造一下：

def timer(f):
    def deco(x):
        before = time.time()
        f(x)
        after = time.time()
        print("执行函数%s一共用了%s的时间" % (f,after-before))
    return deco

def fun_01(x):           #定义函数fun_01
    print("print %s in fun_01"% x)

fun_01 = timer(fun_01)  #调用函数fun_01
fun_01(10)

 

 我给deco函数外面又加了一个函数timer，timer函数是一个嵌套函数，timer函数返回一个deco的“变量”。然后我们再次运行程序，结果为

print 10 in fun_01

执行函数<function fun_01 at 0x0399C108>一共用了0.0的时间

 

 下面我只能用我强大的绘图能力来描述整个事件的发生过程了。

执行完fun_01 = timer(fun_01)语句后fun_01指向了新的代码块，然后执行fun_01(10)语句，执行fun_01指向的的那段代码，即为我看到执行结果。到此为止，一个新的术语正式诞生：装饰器。timer就是一个装饰器，同时我们先发现装饰器其实就是由：高阶+嵌套组成的特殊函数。python中对于装饰器的调用有专门的语法，及在装饰函数定义前面加上@装饰器，将上面的代码修改如下：

def timer(f):
    def deco(x):
        before = time.time()
        f(x)
        after = time.time()
        print("执行函数%s一共用了%s的时间" % (f,after-before))
    return deco
@timer
def fun_01(x):           #定义函数fun_01
    print("print %s in fun_01"% x)

fun_01(10)

两段代码的区别在于使用@timer替代了fun_01 = timer(fun_01)，其实@timer对于python解释器而言，就是执行的fun_01 = timer(fun_01)语句。因此，如果我们要装饰某个函数时，先写一个装饰这个函数的装饰器，然后再这个函数的定义前面加上@装饰器，其他地方无需改动，这时候被装饰的函数就具有了新的功能。

三、更好的装饰器

    有时候我们在给一类函数装饰的时候，可能会根据情况进行装饰，比如同时给连接oracle数据库的方法和连接mysql数据库的方法写一个装饰器，我们可能会首先判断这个方法是连接的oracle数据库还是mysql，然后再决定如何打印日志。

这时候我们需要写一个更加牛B的装饰器，代码如下（但愿你能理解）：

import  time
def logger(method):
    def deco(f):
        def innerdeco(*args,**kwargs):
            if method == "mysql":
                print("mysql-调用的是%s的方法" % f)
            elif method == "oracle":
                print("oracle-调用的是%s的方法" % f)
            f(*args, **kwargs)
        return innerdeco
    return deco

@logger(method="mysql")
def connectMysql(ip,port): #连接mysql
    print("连接mysql数据库，ip为%s,端口为%s" % (ip,port))
@logger(method="oracle")
def connectOracle(ip,port,service): #连接service
    print("连接oracle数据库，ip为%s,端口为%s ，服务名为%s" % (ip,port,service))


# p = connectMysql
# connectMysql = logger("mysql")
# connectMysql = connectMysql(p)
connectMysql("192.168.12.1",8080)
connectOracle("192.168.12.1",8080,"testmu")

如果这段代码你能看明白，说明你对装饰器已经了如指掌了。代码中21,22,23行的代码等价于@logger(method="mysql")。