“ 用好装饰器，才是真正的Python工程师。”
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14.1 概念
所谓的装饰器，其实就是经过装饰器函数，来修改原函数的一些功能，使得原函数不须要修改。装饰器依赖前面介绍的Python函数的五个特性：python
函数也是对象ruby
函数对象能够赋值给变量微信
函数对象能够做为参数传递给另外的函数app
函数对象能够做为另一个函数的返回值编辑器
函数能够嵌套定义ide
14.2 函数装饰器
14.2.1 装饰器的简单例子
my_decorator() 是一个装饰器，它把真正须要执行的函数 func() 包裹在其中，而且改变了它的行为，可是原函数 func不变。定义装饰器分三步走：函数
调用原函数先后作一通操做post
调用原函数学习
返回内部函数对象
def my_decorator(func): def wrapper(): print('wrapper of decorator') # ①这里作一通操做 func() # ②调用原函数 return wrapper # ③返回内部函数对象
def greet(): print('hello world')
greet = my_decorator(greet) # 变量 greet 指向了内部函数 wrapper()greet() # 调用 greet() 至关于执行内部函数wrapper
def greet1(): print('hello world')
14.2.2 装饰带有参数的函数
装饰器能够接受原函数任意类型和数量的参数，把*args和**kwargs，做为装饰器内部函数 wrapper() 的参数便可。
def my_decorator(func): # 这个func只是个参数，不必定是函数名。 def wrapper(*args, **kwargs): print('wrapper of decorator') # 这里作一通操做 func(*args, **kwargs) # 调用原函数 return wrapper # 返回内部函数对象
def greet(message): print(message)
def celebrate(name, message): print(name+message)
14.2.3 装饰器自己带有参数
它还能够接受本身定义的参数。举个例子，好比我想要定义一个参数，来表示装饰器内部函数被执行的次数，那么就能够写成下面这种形式：在外边再套一层函数，并返回内层函数。参考：
def repeat(num): def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): for i in range(num): print('wrapper of decorator') func(*args, **kwargs) return wrapper return my_decorator
def greet(message): print(message)
再看一个装饰器自己带参数的例子：
def type_decorator(**kwargs): """检查实例属性类型的装饰器""" def decorate(cls): # 对instance进行装饰 for key, value in kwargs.items(): # 给cls的设置类属性，并给类属性设置描述符实例 setattr(cls, key, TypedAssertion(key, value)) return cls
return decorate
TypedAssertion是一个描述符。这个装饰器的目标是给cls类添加kwargs中的key做为类属性，将TypedAssertion描述符做为类属性的值。举个例子：
@type_decorator(brand=str, shares=int, price=float)class Stock: def __init__(self, brand, shares, price): self.brand = brand self.shares = shares self.price = price
效果就是对brand、shares和price属性作了类型校验。
14.2.4 保留被装饰函数的元信息
在内部函数上面用装饰器@functools.wraps(func)。
import functools
def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print('wrapper of decorator') func(*args, **kwargs) return wrapper def greet(message): print(message)
14.3 类装饰器
这部分能够看完后面关于Python类的章节后再学习。类装饰器主要依赖于函数__call__，每当你调用一个类的实例时，__call__就会被执行。
这里，咱们定义了类 Count，初始化时传入原函数 func()，而__call__函数表示让变量 num_calls 自增 1，而后打印，而且调用原函数，并返回原函数。
所以，在咱们第一次调用函数 example() 时，num_calls 的值是 1，而在第二次调用时，它的值变成了 2。
class Count: def __init__(self, func): self.func = func self.num_calls = 0
def __call__(self, *args, **kwargs): self.num_calls += 1 # 调用次数加1 print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls)) return self.func(*args, **kwargs)
@Count # Count类装饰example，会调用Count类的__call__函数def example(): print("hello world")
example()
# 输出num of calls is: 1hello world
example()
# 输出num of calls is: 2hello world
14.4 装饰器的嵌套使用
函数能够被多个装饰器装饰，也就是下面这样：
def func(): ...
装饰器的执行顺序是从里到外，等效于decorator1(decorator2(decorator3(func)))。
14.5 实际应用场景
1.身份认证
每次调用这个函数前，都会先检查用户是否处于登陆状态，若是是登陆状态，则容许这项操做；若是没有登陆，则不容许。
import functools
def authenticate(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): request = args[0] if check_user_logged_in(request): # 若是用户处于登陆状态 return func(*args, **kwargs) # 执行函数post_comment() else: raise Exception('Authentication failed') return wrapper @authenticatedef post_comment(request, ...) ...
2.测试某些函数的执行时间
import timeimport functools
def log_execution_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.perf_counter() res = func(*args, **kwargs) end = time.perf_counter() print('{} took {} ms'.format(func.__name__, (end - start) * 1000)) return res return wrapper def calculate_similarity(items): ...
3.输入合理性检查
import functools
def validation_check(input): def wrapper(*args, **kwargs): ... # 检查输入是否合法 def neural_network_training(param1, param2, ...): ...
参考资料：
https://foofish.net/python-decorator.html
https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c09/p11_write_decorators_that_add_arguments_to_functions.html
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