• Python 中的函數(shù)和 Java怔揩、C++不太一樣角撞，Python 中的函數(shù)可以像普通變量一樣當(dāng)做參數(shù)傳遞給另外一個函數(shù)
• 本質(zhì)上憨奸，Python語言的decorator就是一個返回函數(shù)的高階函數(shù)
• Python與Java裝飾器都是讓其他函數(shù)或類在不需要做任何代碼修改的前提下增加額外功能 。但python裝飾器直接實現(xiàn)了AOP剑逃，作用是Java中的注解凝化；Java中AOP要用Spring實現(xiàn)

背景

問題提出

1. 夏天的短袖到冬天沒法為我們防風(fēng)御寒
2. 我們想到的一個辦法就是把短袖改造一下稍坯，讓它變得更厚更長，這樣一來搓劫，它到冬天還能為我們防風(fēng)御寒（功能增強(qiáng)）
3. 但問題是瞧哟，這個內(nèi)褲被我們改造成了加厚長袖后混巧，雖然能為我們在冬天防風(fēng)御寒，但本質(zhì)上它不再是一件真正的短袖（改變了函數(shù)）
4. 我們想不改變短袖的本質(zhì)勤揩，卻還在冬天為我們防風(fēng)御寒
5. 于是聰明的人們發(fā)明外套咧党，在不改變短袖的前提下，直接把外套套在了短袖外面雄可。這樣短袖還是短袖凿傅，套上外套后也能為我們在冬天防風(fēng)御寒（不改變函數(shù)缠犀，功能增強(qiáng)）

python的函數(shù)

函數(shù)可以像普通變量一樣當(dāng)做參數(shù)傳遞給另外一個函數(shù)

def test():
    print("this is what I want")

def receive(func):
    print("I receive a function")
    func()

receive(test)

輸出

python函數(shù)的強(qiáng)大

裝飾器在 Python 使用如此方便都要?dú)w因于 Python 的函數(shù)能像普通的對象一樣能

1. 作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)数苫，可以被賦值給其他變量
2. 可以作為返回值
3. 可以被定義在另外一個函數(shù)內(nèi)。

裝飾器

意義

用于有切面需求的場景辨液，比如：插入日志虐急、性能測試、事務(wù)處理滔迈、緩存止吁、權(quán)限校驗等場景
用裝飾器抽離出大量與函數(shù)功能本身無關(guān)的雷同代碼到裝飾器中并繼續(xù)重用

定義

• 裝飾器本質(zhì)上是一個 Python 函數(shù)或類，它可以讓其他函數(shù)或類在不需要做任何代碼修改的前提下增加額外功能
• 裝飾器的返回值也是一個函數(shù)/類對象

例子

業(yè)務(wù)函數(shù)

def test():
    print("this is what I want")

新需求

現(xiàn)在有一個新的需求燎悍，希望可以記錄下函數(shù)的執(zhí)行日志敬惦，于是在代碼中添加日志代碼(新的需求)：

def test():
    print("call test()")  #新需求
    print("this is what I want")

如果函數(shù) test()、test2()……等一大組函數(shù)也有類似的需求谈山，需要在這些函數(shù)里重復(fù)寫新需求俄删，造成問題：

1. 修改工作量大
2. 造成大量雷同的代碼
3. 不利于之后的業(yè)務(wù)擴(kuò)展

新定義業(yè)務(wù)無關(guān)的函數(shù)

• 重新定義一個輔助函數(shù)如log(func)專門處理日志（業(yè)務(wù)無關(guān)的代碼，新需求）
• 日志處理完之后再執(zhí)行真正的業(yè)務(wù)代碼test()

def log(func):
    print("call test()") 
    func()

def test():
    print("this is what I want")

log(test)

[圖片上傳失敗...(image-fd6eee-1529993035512)]

存在問題

• 上面的修改實現(xiàn)了功能（不改變業(yè)務(wù)函數(shù)奏路，加入新功能）
• 但是調(diào)用的時候不再是調(diào)用真正的業(yè)務(wù)函數(shù)test()畴椰，而是調(diào)用輔助函數(shù)log()

這破壞了原有的代碼結(jié)構(gòu)， 每次調(diào)用都要把原來的業(yè)務(wù)函數(shù)test()作為參數(shù)傳遞給輔助函數(shù)log()

簡單裝飾器

想要調(diào)用業(yè)務(wù)函數(shù)而不是 把業(yè)務(wù)函數(shù)作為參數(shù)傳給輔助函數(shù)鸽粉，就要用到裝飾器

def log(func):
    def wrapper():
        print("call test()")
        return func()     # 執(zhí)行傳入的函數(shù)參數(shù)斜脂，如test()
    return wrapper     #返回函數(shù)對象 wrapper

def test():
    print("this is what I want")

test= log(test) 
# 因為裝飾器 use_logging(test) 返回的是函數(shù)對象 wrapper
# 這條語句相當(dāng)于  test = wrapper

test()         # 執(zhí)行test() 相當(dāng)于執(zhí)行 wrapper()

輔助函數(shù)log()就是一個裝飾器，它把執(zhí)行真正業(yè)務(wù)函數(shù) func 包裹在其中触机，看起來像 test()被log()裝飾了一樣帚戳。

這么做可以實現(xiàn)面向切面編程AOP。

裝飾器進(jìn)階

一. @ 語法糖

• @ 符號是裝飾器的語法糖儡首，它放在函數(shù)開始定義的地方
• 這樣就可以省略最后一步再次賦值的操作
  本例子中@use_logging相當(dāng)于test= use_logging(test)

def log(func):
    def wrapper():
        print("call test()")
        return func()
    return wrapper

@log
def test():
    print("this is what I want")

test()

輸出

• 如此一來片任，業(yè)務(wù)函數(shù)test()不需要做任何修改，只需在定義的地方加上裝飾器椒舵，調(diào)用的時候不用加任何修飾
• 如果我們有其他的類似函數(shù)蚂踊，我們可以繼續(xù)調(diào)用裝飾器如@log來修飾函數(shù)，而不用重復(fù)修改函數(shù)或者增加新的封裝

這樣笔宿，我們就提高了程序的可重復(fù)利用性犁钟，并增加了程序的可讀性棱诱。

二. 帶參數(shù)的業(yè)務(wù)函數(shù)

*args、**kwargs用法

*args和**kwargs是python中的可變參數(shù)涝动。

def foo(*args, **kwargs):
    print 'args = ', args
    print 'kwargs = ', kwargs
    print '---------------------------------------'

if __name__ == '__main__':
    foo(1,2,3,4)
    foo(a=1,b=2,c=3)
    foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3)
    foo('a', 1, None, a=1, b='2', c=3)

輸出結(jié)果：

輸出

• *args表示任何多個無名參數(shù)迈勋，它是一個tuple
• **kwargs表示關(guān)鍵字參數(shù)，它是一個dict
• 同時使用*args和**kwargs時醋粟，必須*args參數(shù)列要在**kwargs前

有限個參數(shù)

當(dāng)業(yè)務(wù)函數(shù)test()需要參數(shù)靡菇，比如 test(a,b)：

def test(a,b):
    print("a+b = %d" % (a+b))

我們可以在定義 wrapper()函數(shù)的時候指定參數(shù)：

def log(func):
    def wrapper(a,b):
        print("call test(%d，%d)" %(a,b))
        return func(a,b)
    return wrapper

這樣業(yè)務(wù)函數(shù)test(name)定義的參數(shù)就可以定義在wrapper ()函數(shù)中米愿。

總的代碼：

# -*- coding: UTF-8 -*- 
def log(func):
    def wrapper(a,b):
        print("call test(%d厦凤，%d)" %(a,b))
        return func(a,b)
    return wrapper

@log
def test(a,b):
    print("sum = %d" % (a+b))

test(2,4)

輸出

可變參數(shù)

當(dāng)裝飾器不知道業(yè)務(wù)函數(shù)到底有多少個參數(shù)時，用*args 來代替育苟，

如此一來较鼓，不管業(yè)務(wù)函數(shù) test(…)定義了多少個參數(shù)，都可以完整地傳遞到 func中去

def log(func):
    def wrapper(*args):
        print("call test()" )
        return func(*args)
    return wrapper

@log
def test(a,b,c):
    print("sum = %d" % (a+b+c))

test(2,4,5)

[圖片上傳失敗...(image-82a649-1529993035512)]

含關(guān)鍵字的可變參數(shù)

如果業(yè)務(wù)函數(shù) test(…)還定義了一些關(guān)鍵字參數(shù)违柏，用**kwargs來代替：

def test(a,b,c,way=None):
    print("sum = %d,way = %s" % ((a+b+c),way))

可以把 wrapper() 函數(shù)指定關(guān)鍵字函數(shù)：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("call test()" )
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

總的：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("call test()" )
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log
def test(a,b,c,way=None):
    print("sum = %d,way = %s" % ((a+b+c),way))

test(2,4,5,"add")

輸出

三. 帶參數(shù)的裝飾器

裝飾器還有更大的靈活性博烂，例如帶參數(shù)的裝飾器，在上面的裝飾器調(diào)用中漱竖，該裝飾器接收唯一的參數(shù)就是業(yè)務(wù)函數(shù) test()
裝飾器的語法允許我們在調(diào)用時禽篱，提供其它參數(shù)，比如@decorator(a)馍惹。這樣躺率，就為裝飾器的編寫和使用提供了更大的靈活性。比如讼积，我們可以在裝飾器中指定日志的等級肥照，因為不同業(yè)務(wù)函數(shù)可能需要的日志級別是不一樣的。

def log(level):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if level == "warn":
                print("%s waring" % func.__name__)
            elif level == "info":
                print("%s infomation get" % func.__name__)
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator


@log(level="warn")
def test():
    print("this is what I want")

@log(level="info")
def test2():
    print("this is also what I want")

test()
test2()

輸出

上面的 log() 是允許帶參數(shù)的裝飾器勤众。它實際上是對原有裝飾器的一個函數(shù)封裝舆绎，并返回一個裝飾器。我們可以將它理解為一個含有參數(shù)的閉包们颜。當(dāng)我們用@log(level="warn")調(diào)用的時候吕朵，Python 能夠發(fā)現(xiàn)這一層的封裝，并把參數(shù)傳遞到裝飾器的環(huán)境中窥突。

四. 類裝飾器

定義

• 裝飾器不僅可以是函數(shù)努溃，還可以是類
• 相比函數(shù)裝飾器，類裝飾器具有靈活度大阻问、高內(nèi)聚梧税、封裝性等優(yōu)點(diǎn)
• 像__call__這樣前后都帶下劃線的方法在Python中被稱為內(nèi)置(魔法)方法。重載這些魔法方法一般會改變對象的內(nèi)部行為

用法

1. 讓類的構(gòu)造函數(shù)__init__()接受一個函數(shù)
2. 重載__call__()并 返回一個函數(shù)
3. 使用@類形式將裝飾器附加到業(yè)務(wù)函數(shù)上

class DecorateDemo(object):
    def  __init__(self, func):
        self.__func = func
    def  __call__(self):
        print("before class decorator")
        self.__func()
        print("after class decorator")
        return self.__func

@DecorateDemo
def test():
    print("this is what I want")

test()

輸出

五. functools模塊

functools模塊提供了兩個裝飾器，主要用 functools.wraps

使用裝飾器極大地復(fù)用了代碼第队，但是他有一個缺點(diǎn)就是原函數(shù)的元信息不見了：

def log(func):
    def wrapper():
        print("call test()")
        return func()
    return wrapper

@log
def test():
    print("this is what I want")

test()
print test.__name__

改變了函數(shù)元信息

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper():
        print("call test()")
        return func()
    return wrapper

@log
def test():
    print("this is what I want")

test()
print test.__name__

@functools.wraps(func)

六. 多個裝飾器

裝飾器順序

一個函數(shù)還可以同時定義多個裝飾器哮塞，比如：

@a
@b
@c
def f ():
    pass

它的執(zhí)行順序是從里到外，最先調(diào)用最里層的裝飾器凳谦，最后調(diào)用最外層的裝飾器忆畅，它等效于

f = a(b(c(f)))

例子：

def log(func):
    def wrapper():
        print("call test()")
        result = func()
        print("end test()")
        return result 
    return wrapper

def hello(func):
    def wrapper():
        print("hello test()")
        result = func()
        print("goodbye test()")
        return result 
    return wrapper

@log
@hello
def test():
    print("this is what I want")

test()

多個裝飾器

參考文章：
Python裝飾器由淺入深
廖雪峰python裝飾器
理解 Python 裝飾器看這一篇就夠了