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Python裝飾器(decorator)是在程序開發中經常使用到的功能，合理使用裝飾器，能讓我們的程序如虎添翼。
裝飾器引入
初期及問題誕生
假如現在在一個公司，有A B C三個業務部門，還有S一個基礎服務部門，目前呢，S部門提供了兩個函數，供其他部門調用，函數如下：
def f1():
print('f1 called')
def f2():
print('f2 called')
在初期，其他部門這樣調用是沒有問題的，隨著公司業務的發展，現在S部門需要對函數調用假如權限驗證，如果有權限的話，才能進行調用，否則調用失敗。考慮一下，如果是我們，該怎么做呢？
方案集合
問題
那么，有沒有一種方法能夠遵循代碼的開放閉合原則，來完美的解決此問題呢？
裝飾器引入
答案肯定是有的，不然真的是弱爆了。先看代碼
def w1(func):
def inner():
print('...驗證權限...')
func()
return inner
@w1
def f1():
print('f1 called')
@w1
def f2():
print('f2 called')
f1()
f2()
輸出結果為
...驗證權限...
f1 called
...驗證權限...
f2 called
可以通過代碼及輸出看到，在調用f1 f2 函數時，成功進行了權限驗證，那么是怎么做到的呢？其實這里就使用到了裝飾器，通過定義一個閉包函數w1，在我們調用函數上通過關鍵詞@w1，這樣就對f1 f2函數完成了裝飾。
裝飾器原理
首先，開看我們的裝飾器函數w1，該函數接收一個參數func，其實就是接收一個方法名，w1內部又定義一個函數inner，在inner函數中增加權限校驗，并在驗證完權限后調用傳進來的參數func，同時w1的返回值為內部函數inner，其實就是一個閉包函數。
然后，再來看一下，在f1上增加@w1，那這是什么意思呢？當python解釋器執行到這句話的時候，會去調用w1函數，同時將被裝飾的函數名作為參數傳入(此時為f1)，根據閉包一文分析，在執行w1函數的時候，此時直接把inner函數返回了，同時把它賦值給f1，此時的f1已經不是未加裝飾時的f1了，而是指向了w1.inner函數地址。
接下來，在調用f1()的時候，其實調用的是w1.inner函數，那么此時就會先執行權限驗證，然后再調用原來的f1()，該處的f1就是通過裝飾傳進來的參數f1。
這樣下來，就完成了對f1的裝飾，實現了權限驗證。
裝飾器知識點
執行時機
了解了裝飾器的原理后，那么它的執行時機是什么樣呢，接下來就來看一下。
國際慣例，先上代碼
def w1(fun):
print('...裝飾器開始裝飾...')
def inner():
print('...驗證權限...')
fun()
return inner
@w1
def test():
print('test')
test()
輸出結果為
...裝飾器開始裝飾...
...驗證權限...
test
由此可以發現，當python解釋器執行到@w1時，就開始進行裝飾了，相當于執行了如下代碼：
test = w1(test)
兩個裝飾器執行流程和裝飾結果
當有兩個或兩個以上裝飾器裝飾一個函數時，那么執行流程和裝飾結果是什么樣的呢？同樣，還是以代碼來說明問題。
def makeBold(fun):
print('----a----')
def inner():
print('----1----')
return '<b>' + fun() + '</b>'
return inner
def makeItalic(fun):
print('----b----')
def inner():
print('----2----')
return '<i>' + fun() + '</i>'
return inner
@makeBold
@makeItalic
def test():
print('----c----')
print('----3----')
return 'hello python decorator'
ret = test()
print(ret)
輸出結果：
----b----
----a----
----1----
----2----
----c----
----3----
<b><i>hello python decorator</i></b>
可以發現，先用第二個裝飾器(makeItalic)進行裝飾，接著再用第一個裝飾器(makeBold)進行裝飾，而在調用過程中，先執行第一個裝飾器(makeBold)，接著再執行第二個裝飾器(makeItalic)。
為什么呢，分兩步來分析一下。
對無參函數進行裝飾
上面例子中的f1 f2都是對無參函數的裝飾，不再單獨舉例
對有參函數進行裝飾
在使用中，有的函數可能會帶有參數，那么這種如何處理呢？
代碼優先：
def w_say(fun):
"""
如果原函數有參數，那閉包函數必須保持參數個數一致，并且將參數傳遞給原方法
"""
def inner(name):
"""
如果被裝飾的函數有行參，那么閉包函數必須有參數
:param name:
:return:
"""
print('say inner called')
fun(name)
return inner
@w_say
def hello(name):
print('hello ' + name)
hello('wangcai')
輸出結果為：
say inner called
hello wangcai
具體說明代碼注釋已經有了，就不再單獨說明了。
此時，也許你就會問了，那是一個參數的，如果多個或者不定長參數呢，該如何處理呢？看看下面的代碼你就秒懂了。
def w_add(func):
def inner(*args, **kwargs):
print('add inner called')
func(*args, **kwargs)
return inner
@w_add
def add(a, b):
print('%d + %d = %d' % (a, b, a + b))
@w_add
def add2(a, b, c):
print('%d + %d + %d = %d' % (a, b, c, a + b + c))
add(2, 4)
add2(2, 4, 6)
輸出結果為：
add inner called
2 + 4 = 6
add inner called
2 + 4 + 6 = 12
利用python的可變參數輕松實現裝飾帶參數的函數。
對帶返回值的函數進行裝飾
下面對有返回值的函數進行裝飾，按照之前的寫法，代碼是這樣的
def w_test(func):
def inner():
print('w_test inner called start')
func()
print('w_test inner called end')
return inner
@w_test
def test():
print('this is test fun')
return 'hello'
ret = test()
print('ret value is %s' % ret)
輸出結果為：
w_test inner called start
this is test fun
w_test inner called end
ret value is None
可以發現，此時，并沒有輸出test函數的‘hello',而是None，那是為什么呢，可以發現，在inner函數中對test進行了調用，但是沒有接受不了返回值，也沒有進行返回，那么默認就是None了，知道了原因，那么來修改一下代碼：
def w_test(func):
def inner():
print('w_test inner called start')
str = func()
print('w_test inner called end')
return str
return inner
@w_test
def test():
print('this is test fun')
return 'hello'
ret = test()
print('ret value is %s' % ret)
輸出結果：
w_test inner called start
this is test fun
w_test inner called end
ret value is hello
這樣就達到預期，完成對帶返回值參數的函數進行裝飾。
帶參數的裝飾器
介紹了對帶參數的函數和有返回值的函數進行裝飾，那么有沒有帶參數的裝飾器呢，如果有的話，又有什么用呢？
答案肯定是有的，接下來通過代碼來看一下吧。
def func_args(pre='xiaoqiang'):
def w_test_log(func):
def inner():
print('...記錄日志...visitor is %s' % pre)
func()
return inner
return w_test_log
# 帶有參數的裝飾器能夠起到在運行時，有不同的功能
# 先執行func_args('wangcai')，返回w_test_log函數的引用
# @w_test_log
# 使用@w_test_log對test_log進行裝飾
@func_args('wangcai')
def test_log():
print('this is test log')
test_log()
輸出結果為：
...記錄日志...visitor is wangcai
this is test log
簡單理解，帶參數的裝飾器就是在原閉包的基礎上又加了一層閉包，通過外層函數func_args的返回值w_test_log就看出來了，具體執行流程在注釋里已經說明了。
好處就是可以在運行時，針對不同的參數做不同的應用功能處理。
通用裝飾器
介紹了這么多，在實際應用中，如果針對沒個類別的函數都要寫一個裝飾器的話，估計就累死了，那么有沒有通用萬能裝飾器呢，答案肯定是有的，廢話不多說，直接上代碼。
def w_test(func):
def inner(*args, **kwargs):
ret = func(*args, **kwargs)
return ret
return inner
@w_test
def test():
print('test called')
@w_test
def test1():
print('test1 called')
return 'python'
@w_test
def test2(a):
print('test2 called and value is %d ' % a)
test()
test1()
test2(9)
輸出結果為：
test called
test1 called
test2 called and value is 9
把上面幾種示例結合起來，就完成了通用裝飾器的功能，原理都同上，就不過多廢話了。
類裝飾器
裝飾器函數其實是一個接口約束，它必須接受一個callable對象作為參數，然后返回一個callable對象。
在python中，一般callable對象都是函數，但是也有例外。比如只要某個對象重寫了call方法，那么這個對象就是callable的。
當創建一個對象后，直接去執行這個對象，那么是會拋出異常的，因為他不是callable，無法直接執行，但進行修改后，就可以直接執行調用了，如下
class Test(object):
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('call called')
t = Test()
print(t())
輸出為：
call called
下面，引入正題，看一下如何用類裝飾函數。
class Test(object):
def __init__(self, func):
print('test init')
print('func name is %s ' % func.__name__)
self.__func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('裝飾器中的功能')
self.__func()
@Test
def test():
print('this is test func')
test()
輸出結果為：
test init
func name is test
裝飾器中的功能
this is test func
和之前的原理一樣，當python解釋器執行到到@Test時，會把當前test函數作為參數傳入Test對象，調用init方法，同時將test函數指向創建的Test對象，那么在接下來執行test()的時候，其實就是直接對創建的對象進行調用，執行其call方法。
好了，到目前為止，基本把python裝飾器及相關知識點講完了，如有問題，歡迎指出哈～
以上所述是小編給大家介紹的python裝飾器簡介詳解整合，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對億速云網站的支持！
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