python装饰器详解
python装饰器的详细解析
什么是装饰器？
python装饰器（fuctional decorators）就是用于拓展原来函数功能的一种函数，目的是在不改变原函数名(或类名)的情况下，给函数增加新的功能。
这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，这个函数是内嵌“原“”函数的函数。
一般而言，我们要想拓展原来函数代码，最直接的办法就是侵入代码里面修改，例如：
1 2 3 4 5 | import time def f(): print("hello") time.sleep(1) print("world") |
这是我们最原始的的一个函数，然后我们试图记录下这个函数执行的总时间，那最简单的做法就是改动原来的代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 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) |
但是实际工作中，有些时候核心代码并不可以直接去改，所以在不改动原代码的情况下，我们可以再定义一个函数。（但是生效需要再次执行函数）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | import time def deco(func): start_time = time.time() f() end_time = time.time() execution_time = (end_time - start_time)*1000 print("time is %d ms" %execution_time) def f(): print("hello") time.sleep(1) print("world") if __name__ == '__main__': deco(f) print("f.__name__ is",f.__name__) print() |
这里我们定义了一个函数deco，它的参数是一个函数，然后给这个函数嵌入了计时功能。但是想要拓展这一千万个函数功能，
就是要执行一千万次deco()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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | import time 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") if __name__ == '__main__': 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 | 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) |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | ''' this is deco01 this is deco02 hello，here is a func for add : result is 7 deco02 end here time is 1003 ms deco01 end here ''' |
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)))”。
Python内置装饰器
在Python中有三个内置的装饰器，都是跟class相关的：staticmethod、classmethod 和property。
staticmethod 是类静态方法，其跟成员方法的区别是没有 self 参数，并且可以在类不进行实例化的情况下调用
classmethod 与成员方法的区别在于所接收的第一个参数不是 self （类实例的指针），而是cls（当前类的具体类型）
property 是属性的意思，表示可以通过通过类实例直接访问的信息
对于staticmethod和classmethod这里就不介绍了，通过一个例子看看property。
注意，对于Python新式类（new-style class），如果将上面的 “@var.setter” 装饰器所装饰的成员函数去掉，则Foo.var 属性为只读属性，使用 “foo.var = ‘var 2′” 进行赋值时会抛出异常。但是，对于Python classic class，所声明的属性不是 read-only的，所以即使去掉”@var.setter”装饰器也不会报错。
总结
本文介绍了Python装饰器的一些使用，装饰器的代码还是比较容易理解的。只要通过一些例子进行实际操作一下，就很容易理解了。
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