装饰器
此文可能是有史以来最全的关于Python装饰器的Blog了...
函数名的运用
关于函数名
函数名是⼀个变量，但它是⼀个特殊的变量。与括号配合可以执⾏函数的变量。
查看函数名的内存地址:
def func(): print('呵呵') print(func) # <function func at 0x10983c048>
做变量
def func(): print('呵呵') a = func # 把函数当成变量赋值给另外一个变量 a() # 通过变量a调用函数
做容器的元素
def func1(): print('func1') def func2(): print('func2') def func3(): print('func3') def func4(): print('func4') list1 = [func1, func2, func3, func4] for i in list1: i()
做参数
def func1(): print('func1') def func2(arg): print('start') arg() # 执行传递进来的arg print('end') func2(func1) # 把func1当成参数传递给func2
做返回值
def func1(): print('这里是func1') def func2(): print('这里是func2') return func2 # 把func2当成返回值返回 ret = func1() # 调用func1，把返回值赋值给ret ret() # 调用ret
闭包
灵魂三问
首先我们来看一个例子：
def func1(): name = '张三' def func2(arg): print(arg) func2(name) func1()
理解了上面的例子，我们再看一个例子：
def func1(): name = '张三' def func2(): print(name) # 能够访问到外层作用域的变量 func2() func1()
最后再看一个例子：
def func1(name): def func2(): print(name) # 能够访问到外层作用域的变量 func2() func1('张三')
闭包的定义
一个内层函数中，引用了外层函数(非全局)的变量，这个内层函数就可以成为闭包。
在Python中，我们可以使用__closure__来检测函数是否是闭包。
def func1(): name = '张三' def func2(): print(name) # 能够访问到外层作用域的变量 func2() print(func2.__closure__) # (<cell at 0x1036c7438: str object at 0x10389d088>,) func1() print(func1.__closure__) # None
问题来了，我们如何在函数外边调用函数内部的函数呢？
当然是把内部函数当成返回值返回了。
def func1(): name = '张三' def func2(): print(name) return func2 # 把内部函数当成是返回值返回 ret = func1() # 把返回值赋值给变量ret ret() # 调用内部函数
内部函数当然还可包含其他的函数，多层嵌套的道理都是一样的。
def func1(): def func2(): def func3(): print('func3') return func3 return func2 ret1 = func1() # func2 ret2 = ret1() # func3 ret2()
接下来我们看下面这个例子，来更深刻的理解一下闭包的含义：
def print_msg(msg): # 这是外层函数 def printer(): # 这是内层函数 print(msg) return printer # 返回内层函数 func = print_msg("Hello") func()
现在我们进行如下操作：
>>> del print_msg >>> func() Hello >>> print_msg("Hello") Traceback (most recent call last): ... NameError: name 'print_msg' is not defined
我们知道如果⼀个函数执⾏完毕，则这个函数中的变量以及局部命名空间中的内容都将会被销毁。在闭包中内部函数会引用外层函数的变量，而且这个变量将不会随着外层函数的结束而销毁，它会在内存中保留。
也就是说，闭包函数可以保留其用到的变量的引用。
闭包面试题
# 编写代码实现func函数，使其实现以下效果： foo = func(8) print(foo(8)) # 输出64 print(foo(-1)) # 输出-8
装饰器
装饰器来历
在说装饰器之前，我们先说⼀个软件设计的原则: 开闭原则, ⼜被成为开放封闭原则。
开放封闭原则是指对扩展代码的功能是开放的，但是对修改源代码是封闭的。这样的软件设计思路可以保证我们更好的开发和维护我们的代码。
我们先来写一个例子，模拟一下女娲造人：
def create_people(): print('女娲真厉害，捏个泥吹口气就成了人！') create_people()
好吧，现在问题来了。上古时期啊，天气很不稳定，这个时候突然大旱三年。女娲再去捏人啊，因为太干了就捏不到一块儿去了，需要在捏人之前洒点水才行。
def create_people(): print('洒点水') print('女娲真厉害，捏个泥吹口气就成了人！') create_people()
这不就搞定了么？但是呢，我们是不是违背了开放封闭原则呢？我们是添加了新的功能，但是我们是直接修改了源代码。在软件开发中我们应该对直接修改源代码是谨慎的。
比如，女娲为了防止浪费，想用剩下点泥巴捏个鸡、鸭、鹅什么的，也需要洒点水。那我们能在每个造鸡、造鸭、造鹅函数的源代码中都手动添加代码么？肯定是不现实的。
怎么办？再写一个函数不就OK了么？
def create_people(): print('女娲真厉害，捏个泥吹口气就成了人！') def create_people_with_water(): print('洒点水') create_people() create_people_with_water()
不让我直接修改源代码，那我重新写一个函数不就可以了吗？
但是，你有没有想过一个问题，女娲造人也很累的，她后来开了很多分店，每家分店都是调用了之前的create_people函数造人，那么你修改了之后，是不是所有调用原来函数的人都需要修改调用函数的名称呢？很麻烦啊！！！
总结一句话就是如何在不改变函数的结构和调用方式的基础上，动态的给函数添加功能？
def create_people(): print('女娲真厉害，捏个泥吹口气就成了人！') def a(func): def b(): print('洒点水') func() return b ret = a(create_people) ret()
利用闭包函数不就可以了么？
但是，你这最后调用的是ret啊，不还是改变了调用方式么？
再往下看：
def create_people(): print('女娲真厉害，捏个泥吹口气就成了人！') def a(func): def b(): print('洒点水') func() return b create_people = a(create_people) create_people()
上面这段代码是不是完美解决了我们的问题呢？
看一下它的执行过程吧：
- 首先访问a(create_people)
- 把create_people函数赋值给了a函数的形参func，记住后续执行func的话实际上是执行了最开始传入的create_people函数。
- a函数执行过程就是一句话，返回了b函数。这个时候把b函数赋值给了create_people这个变量
- 执行create_people的时候，相当于执行了b函数，先打印洒点水再执行func，也就是我们最开始传入的create_people函数
我们巧妙的使用闭包实现了，把一个函数包装了一下，然后再赋值给原来的函数名。
装饰器语法糖
上面的代码就是一个装饰器的雏形，Python中针对于上面的功能提供了一个快捷的写法，俗称装饰器语法糖。
使用装饰器语法糖的写法，实现同样功能的代码如下：
def a(func): def b(): print('洒点水') func() return b @a # 装饰器语法糖 def create_people(): print('女娲真厉害，捏个泥吹口气就成了人！') create_people()
装饰器进阶
装饰带返回值的函数
如果被装饰的函数有返回值，我们应该怎么处理呢？
请看下面的示例：
def foo(func): # 接收的参数是一个函数名 def bar(): # 定义一个内层函数 print("这里是新功能...") # 新功能 r = func() # 在内存函数中拿到被装饰函数的结果 return r # 返回被装饰函数的执行结果 return bar # 定义一个有返回值的函数 @foo def f1(): return '嘿嘿嘿' # 调用被装饰函数 ret = f1() # 调用被装饰函数并拿到结果 print(ret)
装饰带参数的函数
def foo(func): # 接收的参数是一个函数名 def bar(x, y): # 这里需要定义和被装饰函数相同的参数 print("这里是新功能...") # 新功能 func(x, y) # 被装饰函数名和参数都有了，就能执行被装饰函数了 return bar # 定义一个需要两个参数的函数 @foo def f1(x, y): print("{}+{}={}".format(x, y, x+y)) # 调用被装饰函数 f1(100, 200)
带参数的装饰器
被装饰的函数可以带参数，装饰器同样也可以带参数。
回头看我们上面写得那些装饰器，它们默认把被装饰的函数当成唯一的参数。但是呢，有时候我们需要为我们的装饰器传递参数，这种情况下应该怎么办呢？
接下来，我们就一步步实现带参数的装饰器：
首先我们来回顾下上面的代码：
def f1(func): # f1是我们定义的装饰器函数，func是被装饰的函数 def f2(*arg, **kwargs): # *args和**kwargs是被装饰函数的参数 func(*arg, **kwargs) return f2
从上面的代码，我们发现了什么？
我的装饰器如果有参数的话，没地方写了…怎么办呢？
还是要使用闭包函数！
我们需要知道，函数除了可以嵌套两层，还能嵌套更多层：
# 三层嵌套的函数 def f1(): def f2(): name = "张三" def f3(): print(name) return f3 return f2
嵌套三层之后的函数调用：
f = f1() # f --> f2 ff = f() # ff --> f3 ff() # ff() --> f3() --> print(name) --> 张三
注意：在内部函数f3中能够访问到它外层函数f2中定义的变量，当然也可以访问到它最外层函数f1中定义的变量。
# 三层嵌套的函数2 def f1(): name = '张三' def f2(): def f3(): print(name) return f3 return f2
调用:
f = f1() # f --> f2 ff = f() # ff --> f3 ff() # ff() --> f3() --> print(name) --> 张三
好了，现在我们就可以实现我们的带参数的装饰器函数了：
# 带参数的装饰器需要定义一个三层的嵌套函数 def d(name): # d是新添加的最外层函数，为我们原来的装饰器传递参数，name就是我们要传递的函数 def f1(func): # f1是我们原来的装饰器函数，func是被装饰的函数 def f2(*arg, **kwargs): # f2是内部函数，*args和**kwargs是被装饰函数的参数 print(name) # 使用装饰器函数的参数 func(*arg, **kwargs) # 调用被装饰的函数 return f2 return f1
上面就是一个带参装饰器的代码示例，现在我们来写一个完整的应用：
def d(a=None): # 定义一个外层函数，给装饰器传参数--role def foo(func): # foo是我们原来的装饰器函数，func是被装饰的函数 def bar(*args, **kwargs): # args和kwargs是被装饰器函数的参数 # 根据装饰器的参数做一些逻辑判断 if a: print("欢迎来到{}页面。".format(a)) else: print("欢迎来到首页。") # 调用被装饰的函数，接收参数args和kwargs func(*args, **kwargs) return bar return foo @d() # 不给装饰器传参数，使用默认的'None'参数 def index(name): print("Hello {}.".format(name)) @d("电影") # 给装饰器传一个'电影'参数 def movie(name): print("Hello {}.".format(name)) if __name__ == '__main__': index('张三') movie('张三')
装饰器修复技术
被装饰的函数最终都会失去本来的__doc__等信息， Python给我们提供了一个修复被装饰函数的工具。
def a(func): @wraps(func) def b(): print('洒点水') func() return b @a # 装饰器语法糖 def create_people(): """这是一个女娲造人的功能函数""" print('女娲真厉害，捏个泥吹口气就成了人！') create_people() print(create_people.__doc__) print(create_people.__name__)
多个装饰器装饰同一函数
同一个函数可以被多个装饰器装饰，此时需要注意装饰器的执行顺序。
def foo1(func): print("d1") def inner1(): print("inner1") return "<i>{}</i>".format(func()) return inner1 def foo2(func): print("d2") def inner2(): print("inner2") return "<b>{}</b>".format(func()) return inner2 @foo1 @foo2 def f1(): return "Hello Andy" # f1 = foo2(f1) ==> print("d2") ==> f1 = inner2 # f1 = foo1(f1) ==> print("d1") ==> f1 = foo1(inner2) ==> inner1 ret = f1() # 调用f1() ==> inner1() ==> <i>inner2()</i> ==> <i><b>inner1()</b></i> ==> <i><b>Hello Andy</b></i> print(ret)
装饰器终极进阶
类装饰器
我们除了可以使用函数装饰函数外，还可以用类装饰函数。
class D(object): def __init__(self, a=None): self.a = a self.mode = "装饰" def __call__(self, *args, **kwargs): if self.mode == "装饰": self.func = args[0] # 默认第一个参数是被装饰的函数 self.mode = "调用" return self # 当self.mode == "调用"时，执行下面的代码（也就是调用使用类装饰的函数时执行） if self.a: print("欢迎来到{}页面。".format(self.a)) else: print("欢迎来到首页。") self.func(*args, **kwargs) @D() def index(name): print("Hello {}.".format(name)) @D("电影") def movie(name): print("Hello {}.".format(name)) if __name__ == '__main__': index('张三') movie('张三')
装饰类
我们上面所有的例子都是装饰一个函数，返回一个可执行函数。Python中的装饰器除了能装饰函数外，还能装饰类。
可以使用装饰器，来批量修改被装饰类的某些方法：
# 定义一个类装饰器 class D(object): def __call__(self, cls): class Inner(cls): # 重写被装饰类的f方法 def f(self): print('Hello 张三.') return Inner @D() class C(object): # 被装饰的类 # 有一个实例方法 def f(self): print("Hello world.") if __name__ == '__main__': c = C() c.f()
举个实际的应用示例：
我们把类中的一个只读属性定义为property属性方法，只有在访问它时才参与计算，一旦访问了该属性，我们就把这个值缓存起来，下次再访问的时候无需重新计算。
class lazyproperty: def __init__(self, func): self.func = func def __get__(self, instance, owner): if instance is None: return self else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) return value import math class Circle: def __init__(self, radius): self.radius = radius @lazyproperty def area(self): print('计算面积') return math.pi * self.radius ** 2 c1 = Circle(10) print(c1.area) print(c1.area)