Python装饰器使用方法总结（一）

Python装饰器简单的讲就是在不改变原函数或者类的情况下，对原函数或类的扩展新功能的一种函数，这种函数特殊之处在于它的返回值是个函数，这个函数是内嵌原函数的函数。

对于一般的函数，要想扩展函数的功能，最直接的方式是修改函数的代码，例如：

定义一个函数f()：

import time 
def f():
    print("hello")
    time.sleep(1)
    print("world")

为了统计该函数的运行时间可以修改代码为:

import time 
def f():
    start_time = time.time()
    print("hello")
    time.sleep(1)
    print("world")
    end_time = time.time()

    execution_time = (end_time-start_time)*1000
    print("time is %d ms"%execution_time)

这样就可以对函数f()实现该功能，但是这样就需要修改函数f()的代码了，若是需要统计很多函数的运行时间的话，那么这个工作量就太大了，当然也可以通过定义新的函数g()，将函数f()以形参传递进去，然后在函数g()内部统计时间，比如：

def g(f):
    start_time = time.time()
    f()
    end_time = time.time()
    execution_time = (end_time-start_time)*1000
    print("time is %d ms"%execution_time)

这样也可以给函数f()嵌入了计时功能。但是想要拓展这一千万个函数功能，就是要执行一千万次g()函数，所以这样并不理想！接下来，我们可以试着用装饰器来实现，先看看装饰器最原始的面貌。

def deco(f):
    def wrapper():
        start_time = time.time()
        f()
        end_time = time.time()
        execution_time = (end_time-start_time)*1000
        print("time is %d ms"%execution_time)
    return wrapper()

@deco 
def f():
    print('hello')
    time.sleep(1)
    print("world")

f()

   这里的deco函数就是最原始的装饰器，它的参数是一个函数，然后返回值也是一个函数。其中作为参数的这个函数f()就在返回函数wrapper()的内部执行。然后在函数f()前面加上@deco，f()函数就相当于被注入了计时功能，现在只要调用f()，它就已经变身为“新的功能更多”的函数了,（不需要重复执行原函数）。 

扩展1：带有固定参数的装饰器

import time

def deco(f):
    def wrapper(a,b):
        start_time = time.time()
        f(a,b)
        end_time = time.time()
        execution_time = (end_time - start_time)*1000
        print("time is %d ms" % execution_time)
    return wrapper

@deco
def f(a,b):
    print("be on")
    time.sleep(1)
    print("result is %d" %(a+b))

if __name__ == '__main__':
    f(3,4)

扩展2：无固定参数的装饰器

import time

def deco(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time_ = (end_time - start_time)*1000
        print("time is %d ms" %execution_time)
    return wrapper


@deco
def f(a,b):
    print("be on")
    time.sleep(1)
    print("result is %d" %(a+b))

@deco
def f2(a,b,c):
    print("be on")
    time.sleep(1)
    print("result is %d" %(a+b+c))


if __name__ == '__main__':
    f2(3,4,5)
    f(3,4)

扩展3：使用多个装饰器，装饰一个函数

import time

def deco01(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("this is deco01")
        start_time = time.time()
        f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time = (end_time - start_time)*1000
        print("time is %d ms" % execution_time)
        print("deco01 end here")
    return wrapper

def deco02(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("this is deco02")
        f(*args, **kwargs)

        print("deco02 end here")
    return wrapper

@deco01
@deco02
def f(a,b):
    print("be on")
    time.sleep(1)
    print("result is %d" %(a+b))


if __name__ == '__main__':
    f(3,4)

装饰器调用顺序

装饰器是可以叠加使用的，那么使用装饰器以后代码是啥顺序呢？

对于Python中的”@”语法糖，装饰器的调用顺序与使用 @ 语法糖声明的顺序相反。

在这个例子中，”f(3, 4) = deco01(deco02(f(3, 4)))”。

参考网址：https://www.cnblogs.com/yuzhanhong/p/9180212.html