（2018-04-06.Python從Zero到One）一、python高級編程__1.1.7裝飾器

上一篇文章為:→1.1.6閉包

裝飾器

裝飾器是程序開發中經常會用到的一個功能，用好了裝飾器，開發效率如虎添翼，所以這也是Python面試中必問的問題，但對于好多初次接觸這個知識的人來講，這個功能有點繞，自學時直接繞過去了，然后面試問到了就掛了，因為裝飾器是程序開發的基礎知識，這個都不會，別跟人家說你會Python, 看了下面的文章，保證你學會裝飾器。

1、先明白這段代碼

#### 第一波 ####
def foo():
    print('foo')

foo     #表示是函數
foo()   #表示執行foo函數

#### 第二波 ####
def foo():
    print('foo')

foo = lambda x: x + 1

foo()   # 執行下面的lambda表達式，而不再是原來的foo函數，因為foo這個名字被重新指向了另外一個匿名函數

2、需求來了

初創公司有N個業務部門，1個基礎平臺部門，基礎平臺負責提供底層的功能，如：數據庫操作、redis調用、監控API等功能。業務部門使用基礎功能時，只需調用基礎平臺提供的功能即可。如下：

############### 基礎平臺提供的功能如下 ###############

def f1():
    print('f1')

def f2():
    print('f2')

def f3():
    print('f3')

def f4():
    print('f4')

############### 業務部門A 調用基礎平臺提供的功能 ###############

f1()
f2()
f3()
f4()

############### 業務部門B 調用基礎平臺提供的功能 ###############

f1()
f2()
f3()
f4()

目前公司有條不紊的進行著，但是，以前基礎平臺的開發人員在寫代碼時候沒有關注驗證相關的問題，即：基礎平臺的提供的功能可以被任何人使用。現在需要對基礎平臺的所有功能進行重構，為平臺提供的所有功能添加驗證機制，即：執行功能前，先進行驗證。

老大把工作交給 Low B，他是這么做的：

跟每個業務部門交涉，每個業務部門自己寫代碼，調用基礎平臺的功能之前先驗證。誒，這樣一來基礎平臺就不需要做任何修改了。太棒了，有充足的時間泡妹子...

當天Low B 被開除了…

老大把工作交給 Low BB，他是這么做的：
############### 基礎平臺提供的功能如下 ############### 

def f1():
    # 驗證1
    # 驗證2
    # 驗證3
    print('f1')

def f2():
    # 驗證1
    # 驗證2
    # 驗證3
    print('f2')

def f3():
    # 驗證1
    # 驗證2
    # 驗證3
    print('f3')

def f4():
    # 驗證1
    # 驗證2
    # 驗證3
    print('f4')

############### 業務部門不變 ############### 
### 業務部門A 調用基礎平臺提供的功能### 

f1()
f2()
f3()
f4()

### 業務部門B 調用基礎平臺提供的功能 ### 

f1()
f2()
f3()
f4()

過了一周 Low BB 被開除了…

老大把工作交給 Low BBB，他是這么做的：

只對基礎平臺的代碼進行重構，其他業務部門無需做任何修改

############### 基礎平臺提供的功能如下 ############### 

def check_login():
    # 驗證1
    # 驗證2
    # 驗證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 的實現，嘴角漏出了一絲的欣慰的笑，語重心長的跟Low BBB聊了個天：

老大說：

寫代碼要遵循開放封閉原則，雖然在這個原則是用的面向對象開發，但是也適用于函數式編程，簡單來說，它規定已經實現的功能代碼不允許被修改，但可以被擴展，即：

封閉：已實現的功能代碼塊
開放：對擴展開發
如果將開放封閉原則應用在上述需求中，那么就不允許在函數 f1 、f2、f3、f4的內部進行修改代碼，老板就給了Low BBB一個實現方案：

def w1(func):
    def inner():
        # 驗證1
        # 驗證2
        # 驗證3
        func()
    return inner

@w1
def f1():
    print('f1')
@w1
def f2():
    print('f2')
@w1
def f3():
    print('f3')
@w1
def f4():
    print('f4')

對于上述代碼，也是僅僅對基礎平臺的代碼進行修改，就可以實現在其他人調用函數 f1 f2 f3 f4 之前都進行【驗證】操作，并且其他業務部門無需做任何操作。

Low BBB心驚膽戰的問了下，這段代碼的內部執行原理是什么呢？

老大正要生氣，突然Low BBB的手機掉到地上，恰巧屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一緊一抖，喜笑顏開，決定和Low BBB交個好朋友。

詳細的開始講解了：

單獨以f1為例：

def w1(func):
    def inner():
        # 驗證1
        # 驗證2
        # 驗證3
        func()
    return inner

@w1
def f1():
    print('f1')

python解釋器就會從上到下解釋代碼，步驟如下：

def w1(func): ==>將w1函數加載到內存
@w1
沒錯， 從表面上看解釋器僅僅會解釋這兩句代碼，因為函數在 沒有被調用之前其內部代碼不會被執行。

從表面上看解釋器著實會執行這兩句，但是 @w1 這一句代碼里卻有大文章， @函數名 是python的一種語法糖。

上例@w1內部會執行一下操作：

執行w1函數

執行w1函數 ，并將 @w1 下面的函數作為w1函數的參數，即：@w1 等價于 w1(f1) 所以，內部就會去執行：

def inner(): 
    #驗證 1
    #驗證 2
    #驗證 3
    f1()     # func是參數，此時 func 等于 f1 
return inner# 返回的 inner，inner代表的是函數，非執行函數 ,其實就是將原來的 f1 函數塞進另外一個函數中
w1的返回值

將執行完的w1函數返回值 賦值 給@w1下面的函數的函數名f1 即將w1的返回值再重新賦值給 f1，即：

新f1 = def inner(): 
            #驗證 1
            #驗證 2
            #驗證 3
            原來f1()
        return inner

所以，以后業務部門想要執行 f1 函數時，就會執行 新f1 函數，在新f1 函數內部先執行驗證，再執行原來的f1函數，然后將原來f1 函數的返回值返回給了業務調用者。

如此一來， 即執行了驗證的功能，又執行了原來f1函數的內容，并將原f1函數返回值 返回給業務調用著

Low BBB 你明白了嗎？要是沒明白的話，我晚上去你家幫你解決吧！！！

3. 再議裝飾器

#定義函數：完成包裹數據
def makeBold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

#定義函數：完成包裹數據
def makeItalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makeBold
def test1():
    return "hello world-1"

@makeItalic
def test2():
    return "hello world-2"

@makeBold
@makeItalic
def test3():
    return "hello world-3"

print(test1()))
print(test2()))
print(test3()))

運行結果:

<b>hello world-1</b>
<i>hello world-2</i>
<b><i>hello world-3</i></b>

4. 裝飾器(decorator)功能

1.引入日志
2.函數執行時間統計
3.執行函數前預備處理
4.執行函數后清理功能
5.權限校驗等場景
6.緩存

5. 裝飾器示例

例1:無參數的函數
from time import ctime, sleep

def timefun(func):
    def wrappedfunc():
        print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
        func()
    return wrappedfunc

@timefun
def foo():
    print("I am foo")

foo()
sleep(2)
foo()

上面代碼理解裝飾器執行行為可理解成

foo = timefun(foo)
#foo先作為參數賦值給func后,foo接收指向timefun返回的wrappedfunc
foo()
#調用foo(),即等價調用wrappedfunc()
#內部函數wrappedfunc被引用，所以外部函數的func變量(自由變量)并沒有釋放
#func里保存的是原foo函數對象

例2:被裝飾的函數有參數

from time import ctime, sleep

def timefun(func):
    def wrappedfunc(a, b):
        print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
        print(a, b)
        func(a, b)
    return wrappedfunc

@timefun
def foo(a, b):
    print(a+b)

foo(3,5)
sleep(2)
foo(2,4)

例3:被裝飾的函數有不定長參數

from time import ctime, sleep

def timefun(func):
    def wrappedfunc(*args, **kwargs):
        print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
        func(*args, **kwargs)
    return wrappedfunc

@timefun
def foo(a, b, c):
    print(a+b+c)

foo(3,5,7)
sleep(2)
foo(2,4,9)

例4:裝飾器中的return

from time import ctime, sleep

def timefun(func):
    def wrappedfunc():
        print("%s called at %s"%(func.__name__, ctime()))
        func()
    return wrappedfunc

@timefun
def foo():
    print("I am foo")

@timefun
def getInfo():
    return '----hahah---'

foo()
sleep(2)
foo()


print(getInfo())

執行結果:

foo called at Fri Nov  4 21:55:35 2016
I am foo
foo called at Fri Nov  4 21:55:37 2016
I am foo
getInfo called at Fri Nov  4 21:55:37 2016
None

如果修改裝飾器為return func()，則運行結果：

foo called at Fri Nov  4 21:55:57 2016
I am foo
foo called at Fri Nov  4 21:55:59 2016
I am foo
getInfo called at Fri Nov  4 21:55:59 2016
----hahah---
總結：
  • 一般情況下為了讓裝飾器更通用，可以有return

例5:裝飾器帶參數,在原有裝飾器的基礎上，設置外部變量

#decorator2.py

from time import ctime, sleep

def timefun_arg(pre="hello"):
    def timefun(func):
        def wrappedfunc():
            print("%s called at %s %s"%(func.__name__, ctime(), pre))
            return func()
        return wrappedfunc
    return timefun

@timefun_arg("itcast")
def foo():
    print("I am foo")

@timefun_arg("python")
def too():
    print("I am too")

foo()
sleep(2)
foo()

too()
sleep(2)
too()

可以理解為

foo()==timefun_arg("itcast")(foo)()

例6：類裝飾器（擴展，非重點）

裝飾器函數其實是這樣一個接口約束，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，但也有例外。只要某個對象重寫了 __call__()方法，那么這個對象就是callable的。

class Test():
    def __call__(self):
        print('call me!')

t = Test()
t()  # call me

類裝飾器demo

class Test(object):
    def __init__(self, func):
        print("---初始化---")
        print("func name is %s"%func.__name__)
        self.__func = func
    def __call__(self):
        print("---裝飾器中的功能---")
        self.__func()
#說明：
#1. 當用Test來裝作裝飾器對test函數進行裝飾的時候，首先會創建Test的實例對象
#    并且會把test這個函數名當做參數傳遞到__init__方法中
#    即在__init__方法中的func變量指向了test函數體
#
#2. test函數相當于指向了用Test創建出來的實例對象
#
#3. 當在使用test()進行調用時，就相當于讓這個對象()，因此會調用這個對象的__call__方法
#
#4. 為了能夠在__call__方法中調用原來test指向的函數體，所以在__init__方法中就需要一個實例屬性來保存這個函數體的引用
#    所以才有了self.__func = func這句代碼，從而在調用__call__方法中能夠調用到test之前的函數體
@Test
def test():
    print("----test---")
test()
showpy()#如果把這句話注釋，重新運行程序，依然會看到"--初始化--"

運行結果如下：

---初始化---
func name is test
---裝飾器中的功能---
----test---
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