Python学习—装饰器的力量-Toy模板网

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Python学习—装饰器的力量

作为许多语言都存在的高级语法之一，装饰器是你必须掌握的知识点。

Python的装饰器（Decorator）允许你扩展和修改可调用对象（函数、方法和类）的行为，而无需永久修改可调用的对象本身。进一步解释就是装饰器（Decorator）：从字面上理解，就是装饰对象的器件。可以在不修改原有代码的情况下，为被装饰的对象增加新的功能或者附加限制条件或者帮助输出。装饰器有很多种，有函数的装饰器，也有类的装饰器。装饰器在很多语言中的名字也不尽相同，它体现的是设计模式中的装饰模式，强调的是开放封闭原则。装饰器的语法是将@装饰器名，放在被装饰对象上面。

@dec
def func():    
    pass

在进行装饰器的介绍之前，我们必须先明确几个概念和原则：

首先，Python程序是从上往下顺序执行的,而且碰到函数的定义代码块是不会立即执行的，只有等到该函数被调用时，才会执行其内部的代码块。

def foo():    
    print("foo函数被运行了！")
#如果就这么样，foo里的语句是不会被执行的。
#程序只是简单的将定义代码块读入内存中。
# foo()    只有调用了，才会执行

其次，由于顺序执行的原因，如果你真的对同一个函数定义了两次，那么，后面的定义会覆盖前面的定义。因此，在Python中代码的放置位置是有区别的，不能随意摆放，通常函数体要放在调用的语句之前。

def foo():    
    print("我是上面的函数定义！")
    
foo()

def foo():    
    print("我是下面的函数定义！")
    
foo()
#----------------
#执行结果：
我是上面的函数定义！
我是下面的函数定义！

然后，我们还要先搞清楚几样东西：函数名、函数体、返回值，函数的内存地址、函数名加括号、函数名被当作参数、函数名加括号被当作参数、返回函数名、返回函数名加括号。

def outer(func):    
    def inner():        
        print("我是内层函数！")    
    return inner

def foo():    
    print("我是原始函数！")
    
outer(foo)
outer(foo())

运行结果如下：

D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
我是原始函数！

Process finished with exit code 0

函数名：foo、outer、inner
函数体：函数的整个代码结构
返回值：return后面的表达式
函数的内存地址：id(foo)、id(outer)等等
函数名加括号：对函数进行调用，比如foo()、outer(foo)
函数名作为参数：outer(foo)中的foo本身是个函数，但作为参数被传递给了outer函数
函数名加括号被当做参数：其实就是先调用函数，再将它的返回值当做别的函数的参数，例如outer(foo())
返回函数名：return inner
返回函数名加括号：return inner()，其实就是先执行inner函数，再将其返回值作为别的函数的返回值。

如果你能理解函数也是一个对象，就能很容易地理解上面的概念。

有了这些基本的概念，我们就可以通过一个实例来讲解Python中装饰器的作用了。

下例是针对函数的装饰器。

虚拟场景

有一个大公司，下属的基础平台部负责内部应用程序及API的开发。另外还有上百个业务部门负责不同的业务，这些业务部门各自调用基础平台部提供的不同函数，也就是API处理自己的业务，情况如下：

# 基础平台部门开发了上百个函数API
def f1():    
    print("业务部门1的数据接口......")
def f2():    
    print("业务部门2的数据接口......")
def f3():    
    print("业务部门3的数据接口......")
def f100():    
    print("业务部门100的数据接口......")
#各部门分别调用自己需要的API
f1()
f2()
f3()
f100()

运行结果如下：

D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
业务部门1的数据接口......
业务部门2的数据接口......
业务部门3的数据接口......
业务部门100的数据接口......

Process finished with exit code 0

公司还在创业初期时，基础平台部就开发了这些函数。由于各种原因，比如时间紧，比如人手不足，比如架构缺陷，比如考虑不周等等，没有为函数的调用进行安全认证。现在，公司发展壮大了，不能再像初创时期的“草台班子”一样将就下去了，基础平台部主管决定弥补这个缺陷，于是（纯属虚构场景）：

第一天：主管叫来了一个运维工程师，工程师跑上跑下逐个部门进行通知，让他们在代码里加上认证功能，然后，当天他被开除了。

第二天：主管又叫来了一个运维工程师，工程师用shell写了个复杂的脚本，勉强实现了功能。但他很快就回去接着做运维了，不会开发的运维不是好运维…

第三天：主管叫来了一个python自动化开发工程师。哥们是这么干的，只对基础平台的代码进行重构，让N个业务部门无需做任何修改。这哥们很快也被开了，连运维也没得做。

def f1():    
    #加入认证程序代码    
    print("业务部门1数据接口......")
def f2():   
    # 加入认证程序代码    
    print("业务部门2数据接口......")
def f3():    
    # 加入认证程序代码    
    print("业务部门3数据接口......")
def f100():    #
    加入认证程序代码    
    print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
f100()

第四天：主管又换了个开发工程师。他是这么干的：定义个认证函数，在原来其他的函数中调用它，代码如下。

def login():    
    print("认证成功！")
def f1():    
    login()    
    print("业务部门1数据接口......")
def f2():    
    login()    
    print("业务部门2数据接口......")
def f3():    
    login()    
    print("业务部门3数据接口......")
def f100():    
    login()    
    print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
f100()

但是主管依然不满意，不过这一次他解释了为什么。主管说：写代码要遵循开放封闭原则，简单来说，已经实现的功能代码内部不允许被修改，但外部可以被扩展。如果将开放封闭原则应用在上面的需求中，那么就是不允许在函数f1 、f2、f3…f100的内部进行代码修改，但是可以在外部对它们进行扩展。

第五天：已经没有时间让主管找别人来干这活了，他决定亲自上阵，使用装饰器完成这一任务，并且打算在函数执行后再增加个日志功能。主管的代码如下：

def outer(func):    
    def inner():        
        print("认证成功！")        
        result = func()        
        print("日志添加成功")        
        return result   
    return inner
@outerdef 
f1():    
    print("业务部门1数据接口......")
@outerdef 
f2():    
    print("业务部门2数据接口......")
    
@outer
def f3():    
    print("业务部门3数据接口......")
@outer
def f100():    
    print("业务部门100数据接口......")
#各部门分别调用
f1()
f2()
f3()
af100()

使用装饰器@outer，也是仅需对基础平台的代码进行拓展，就可以实现在其他部门调用函数API之前都进行认证操作，在操作结束后保存日志，并且其他业务部门无需对他们自己的代码做任何修改，调用方式也不用变。

装饰器机制分析

下面以f1函数为例，对装饰器的运行机制进行分析：

def outer(func):    
    def inner():        
        print("认证成功！")        
        result = func()        
        print("日志添加成功")        
        return result    
    return inner


@outerdef f1():    
    print("业务部门1数据接口......")

程序开始运行，从上往下解释，读到def outer(func):的时候，发现这是个“一等公民”函数，于是把函数体加载到内存里，然后过。
读到@outer的时候，程序被@这个语法糖吸引住了，知道这是个装饰器，按规矩要立即执行的，于是程序开始运行@后面那个名字outer所定义的函数。
程序返回到outer函数，开始执行装饰器的语法规则。规则是：**被装饰的函数的名字会被当作参数传递给装饰函数。**装饰函数执行它自己内部的代码后，会将它的返回值赋值给被装饰的函数。原来的f1函数被当做参数传递给了func，而f1这个函数名之后会指向inner函数。

注意：@outer和@outer()有区别，没有括号时，outer函数依然会被执行，这和传统的用括号才能调用函数不同，需要特别注意！

另外，是f1这个函数名（而不是f1()这样被调用后）当做参数传递给装饰函数outer，也就是：func = f1，@outer等于outer(f1),实际上传递了f1的函数体，而不是执行f1后的返回值。

还有，outer函数return的是inner这个函数名，而不是inner()这样被调用后的返回值。

4.程序开始执行outer函数内部的内容，一开始它又碰到了一个函数inner，inner函数定义块被程序观察到后不会立刻执行，而是读入内存中（这是默认规则）。

5.再往下，碰到return inner，返回值是个函数名，并且这个函数名会被赋值给f1这个被装饰的函数，也就是f1 = inner。根据前面的知识，我们知道，此时f1函数被新的函数inner覆盖了（实际上是f1这个函数名更改成指向inner这个函数名指向的函数体内存地址，f1不再指向它原来的函数体的内存地址），再往后调用f1的时候将执行inner函数内的代码，而不是先前的函数体。那么先前的函数体去哪了？还记得我们将f1当做参数传递给func这个形参么？func这个变量保存了老的函数在内存中的地址，通过它就可以执行老的函数体，你能在inner函数里看到result = func()这句代码，它就是这么干的！

6.接下来，还没有结束。当业务部门，依然通过f1()的方式调用f1函数时，执行的就不再是旧的f1函数的代码，而是inner函数的代码。在本例中，它首先会打印个“认证成功”的提示，很显然你可以换成任意的代码，这只是个示例；然后，它会执行func函数并将返回值赋值给变量result，这个func函数就是旧的f1函数；接着，它又打印了“日志保存”的提示，这也只是个示例，可以换成任何你想要的；最后返回result这个变量。我们在业务部门的代码上可以用r = f1()的方式接受result的值。

7.以上流程走完后，你应该看出来了，在没有对业务部门的代码和接口调用方式做任何修改的同时，也没有对基础平台部原有的代码做内部修改，仅仅是添加了一个装饰函数，就实现了我们的需求，在函数调用前进行认证，调用后写入日志。这就是装饰器的最大作用。

那么为什么我们要搞一个outer函数一个inner函数这么复杂呢？一层函数不行吗？

答：请注意，@outer这句代码在程序执行到这里的时候就会自动执行outer函数内部的代码，如果不封装一下，在业务部门还未进行调用的时候，就执行了，这和初衷不符。当然，如果你对这个有需求也不是不行。请看下面的例子，它只有一层函数。

def outer(func):    
    print("认证成功！")    
    result = func()    
    print("日志添加成功")    
    return result

@outerdef f1():    
    print("业务部门1数据接口......")
    
    
# 业务部门并没有调用f1函数------------------------------------------
执行结果：
认证成功！
业务部门1数据接口......
日志添加成功

看见了吗？我们只是定义好了装饰器，业务部门还没有调用f1函数呢，程序就把工作全做了。这就是为什么要封装一层函数的原因。

细心的同学可能已经发现了，上面的例子中，f1函数没有参数，在实际情况中肯定会需要参数的，函数的参数怎么传递的呢？

def outer(func):    
    def inner(username):        
        print("认证成功！")        
        result = func(username)        
        print("日志添加成功")        
        return result    
    return inner

@outerdef f1(name):    
    print("%s 正在连接业务部门1数据接口......"%name)
    
# 调用方法
f1("jack")

在inner函数的定义部分也加上一个参数，调用func函数的时候传递这个参数，很好理解吧？可问题又来了，那么另外一个部门调用的f2有2个参数呢？f3有3个参数呢？你怎么传递？很简单，我们有*args和**kwargs嘛！号称“万能参数”！简单修改一下上面的代码：

def outer(func):    
    def inner(*args, **kwargs):        
        print("认证成功！")         
        result = func(*args, **kwargs)        
        print("日志添加成功")        
        return result    
    return inner

@outerdef f1(name,age):    
    print("%s 正在连接业务部门1数据接口......" %name)
# 调用方法
f1("老王", 58)

运行结果如如下：

D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
认证成功！
老王 正在连接业务部门1数据接口......
日志添加成功

Process finished with exit code 0

介绍到这里，装饰器的基本概念和初级使用方法，你应该有了一定的了解了。那么进一步思考一下，一个函数可以被多个函数装饰吗？可以的！看下面的例子！

def outer1(func):    
    def inner(*args,**kwargs):        
        print("认证成功！")        
        result = func(*args,**kwargs)        
        print("日志添加成功")        
        return result    
    return inner

def outer2(func):    
    def inner(*args,**kwargs):        
        print("一条欢迎信息。。。")        
        result = func(*args,**kwargs)        
        print("一条欢送信息。。。")        
        return result    
    return inner

@outer1
@outer2
def f1(name,age):    
    print("%s 正在连接业务部门1数据接口......"%name)
    
# 调用方法
f1("老王", 58)

运行结果如下：

D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
认证成功！
一条欢迎信息。。。
老王 正在连接业务部门1数据接口......
一条欢送信息。。。
日志添加成功

Process finished with exit code 0

更更进一步，装饰器自己可以有参数吗？可以的！看下面的例子：

# 认证函数
def auth(request, kargs):
    print("认证成功！")


# 日志函数
def log(request, kargs):
    print("日志添加成功")


# 装饰器函数。接收两个参数，这两个参数应该是某个函数的名字。
def Filter(auth_func, log_func):
    # 第一层封装，f1函数实际上被传递给了main_fuc这个参数
    def outer(main_func):
        # 第二层封装，auth和log函数的参数值被传递到了这里
        def wrapper(request, kargs):
            # 下面代码的判断逻辑不重要，重要的是参数的引用和返回值
            before_result = auth(request, kargs)
            if (before_result != None):
                return before_result

            main_result = main_func(request, kargs)
            if(main_result != None):
                return main_result

            after_result = log(request, kargs)
            if (after_result != None):
                return after_result

        return wrapper
    return outer


# 注意了，这里的装饰器函数有参数哦，它的意思是先执行filter函数
# 然后将filter函数的返回值作为装饰器函数的名字返回到这里，所以，
# 其实这里，Filter(auth,log) = outer , @Filter(auth,log) =  @outer

@Filter(auth, log)
def f1(name, age):
    print("%s 正在连接业务部门1数据接口......" % name)


# 调用方法
f1("老王", 58)

运行结果如如下：

D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
认证成功！
老王 正在连接业务部门1数据接口......
日志添加成功

Process finished with exit code 0

装饰器的学问博大精深，需要我们不断的学习思考。官方文档和框架源码是比较好的学习对象。

的装饰器函数有参数哦，它的意思是先执行filter函数

然后将filter函数的返回值作为装饰器函数的名字返回到这里，所以，

其实这里，Filter(auth,log) = outer , @Filter(auth,log) = @outer

@Filter(auth, log)
def f1(name, age):
print(“%s 正在连接业务部门1数据接口…” % name)

调用方法

f1(“老王”, 58)


运行结果如如下：

```shell
D:\anaconda3\python.exe D:/pythonProject/明日科技网络爬虫/aiohttp复现.py
认证成功！
老王 正在连接业务部门1数据接口......
日志添加成功

Process finished with exit code 0

装饰器的学问博大精深，需要我们不断的学习思考。官方文档和框架源码是比较好的学习对象。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-495848.html

到了这里，关于Python学习—装饰器的力量的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！