装饰器

1.闭包特性

#在outer函数内定义的x变量，在outer执行完之后，任然可以访问x，这种现象就是闭包的特性
def outer():
    x = 1
    def inner():
        print(x)
    return inner

f = outer()　　#闭包函数inner()被加载到内存中，而不会被执行
f()　　　　　　 #执行inner()

 2.装饰器

　　装饰器本质上是一个函数，该函数用来处理其他函数，它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等应用场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

3.一张图说明装饰器的用法

　　

　　 foo=show_time(foo)其实是把wrapper引用的对象引用给了foo，而wrapper里的变量func之所以可以用，就是因为wrapper是一个闭包函数

　　@show_time帮我们做的事情就是当我们执行业务逻辑foo()时，执行的代码由粉框部分转到蓝框部分

　　装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值

 4.带参数的被装饰函数

import time

def show_time(func):

    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        func(*args,**kwargs)
        end_time=time.time()
        print('spend %s'%(end_time-start_time))

    return wrapper

@show_time   #add=show_time(add)
def add(*args,**kwargs):

    time.sleep(1)
    sum=0
    for i in args:
        sum+=i
    print(sum)

add(2,4,8,9)

 5.带参数的装饰器

　　通过在装饰器函数外层再封装一层函数，并且该函数的返回值是装饰器函数　

import time
 
def time_logger(flag=0):
 
    def show_time(func):
 
            def wrapper(*args,**kwargs):
                start_time=time.time()
                func(*args,**kwargs)
                end_time=time.time()
                print('spend %s'%(end_time-start_time))
 
                if flag:
                    pass
 
            return wrapper
 
    return show_time
 
@time_logger(1)
def add(*args,**kwargs):
    time.sleep(1)
    sum=0
    for i in args:
        sum+=i
    print(sum)