【Python】装饰器函数

专栏文章索引：Python

原文章：装饰器函数基础_装饰函数-CSDN博客

1. 学习装饰器的基础

2.最简单的装饰器

3.闭包函数装饰器

4.装饰器将传入的函数中的值大写

5. 装饰器的好处

6. 多个装饰器的执行顺序

7. 装饰器传递参数

8. 结语

1. 学习装饰器的基础

学习装饰器之前，先需要明白函数的一些特性：

函数也是对象，可以将函数分配给变量，也可以作为参数传递给另外一个函数，甚至可以储存在数据结构中。
函数内部也可以定义函数，我们常常称这种函数为闭包函数，其可以使用父函数的局部状态（变量）而非全局状态（变量）
总之，python中一切皆对象，不要把函数想的太高深。

概述：装饰器是可调用的，将可调用的对象作为输入传入装饰器函数并返回另一个可调用对象。

2.最简单的装饰器

def hello(func):
    return func


def greet():
    return "Hello World"


greet = hello(greet)
print(greet()) # Hello World

我们定义了一个hello()函数，它接受一个参数func，其实在这里的func接受的是一个函数的内存地址，这个函数就是后面定义的greet(), 它返回一句话，将greet作为参数传给hello函数，并接受返回值，这里需要注意的是，返回值func在接受了greet()函数的内存地址后，如果直接打印，打印的会是一串内存地址

def hello(func):
    return func


def greet():
    return "Hello World"


greet = hello(greet)
print(greet) # <function greet at 0x02B27AE0>

因为在python中，定义一个函数，相当于在内存空间开辟一块用于存放函数内容的空间，也就是我们案例中传给hello函数的值greet其实就是一块内存空间，将它传给了func，这个时候内存空间的指向发生了变化，不在执行greet函数而是赋值给了func。

不过这样做确实麻烦，既然是装饰器，装饰二字何来？，而且多层的函数调用嵌套容易发生错误，所以python引用了@语法糖的形式，使用@语法会立即修饰该函数，给它穿上一套准备好的衣服。修改一下代码：

def hello(func):
    return func

@hello
def greet():
    return "Hello World"

print(greet())

我们来理一下程序行走的流程，经过hello函数，不会立即执行，预留一片储存空间，存放返回的func，接下来走到了@hello这里，实际上就是greet = hello(greet)，将greet作为参数传入hello函数，并保留返回的结果func，等待调用，这个时候greet地址已经在hello函数中了，就等着调用了，所以最后执行调用，程序进入func内存空间，调用func地址中的内容，也就是调用greet函数。

说到这里可能还是有点迷，下面在举一个难点的例子，用到了函数嵌套，闭包函数，这也是常见的装饰器函数：

3.闭包函数装饰器

import time

def timer(func):
    def wapper(*args, **kwargs):
        print("开始计时")
        start_time = time.time()
        func()
        print('执行吗？？')
        end_time = time.time()
        print('耗时： ', end_time - start_time)
    return wapper

@timer
def run():
    print('To do the job')
    time.sleep(2)
    print('End the job')
run()

咋一看挺复杂，下面来理一理。
程序走到了@timer这里，实际上就是 run = timer(run), 在这里是将run作为参数传递给func, 相当于一个载体，承载着run进入wrapper函数, 此时程序并不执行，还没有最终的调用，只是返回一个wrapper地址，紧接着执行run函数，最后调用run(),注意：这时候直接执行run()函数，也就是直接执行刚刚返回的wrapper内存地址，打印开始计时，这时候因为函数内部调用了func()，所以执行run函数，静止2秒，打印最后一条数据，其实就是func代替、等于run，执行run函数里面的命令。

总结：最终的函数调用时，先进入装饰器函数，顺次执行，遇到传入的函数地址进行调用，在依次执行
运行结果：

开始计时
To do the job
End the job
执行吗？？
耗时：  2.0005037784576416

4.装饰器将传入的函数中的值大写

# 这是一个装饰器函数
def upperfunc(func):
    def wrapper():
        original_result = func() # 接受func（）函数的返回值， 也就是要变为大写的值
        transform_result = original_result.upper()
        return transform_result
    return wrapper


@upperfunc
def greet():
    return "hello world"


print(greet())

# HELLO WORLD

同样的，大体流程是返回一个wrpper地址空间等待执行，装饰器装饰greet函数，
使其中的返回值大写，最后调用greet函数，首先执行装饰器函数中的地址空间，在空间中将hello world大写，并返回结果。

5. 装饰器的好处

说到这里该说一说装饰器的好处，就像上面这个例子，假设有一个你在程序中遇到一个问题，需要将一些字符串大写，而恰巧这些字符串数量不少，一个一个调用upper方法是不是感觉头痛，这时使用装饰器不啻为一个好的选择。

6. 多个装饰器的执行顺序

如果我们想要定义多个装饰器且将这些装饰器装饰于一个函数，那么装饰器的执行顺序是必须要清楚的，下面定义两个装饰器，分别添加一些HTML标签，由此观察装饰器的执行顺序

# div 标签包围
def div_tags(func):
    def wrapper():
        return '<div>' + func() + '</div>'
    return wrapper


#  a 标签包围
def a_tags(func):
    def wrapper():
        return '<a>' + func() + '</a>'
    return wrapper


@a_tags
@div_tags
def greet():
    return "hello world"


print(greet())

结果：

<a><div>hello world</div></a>

从结果可以看出多个装饰器是从下向上执行的，
回到上面说的装饰器的好处，我们来看一下不用装饰器执行是怎么调用的：

decorated_greet = div_tas(a_tags(greet))
print(decorated_greet())

执行结果是一样的，这样写不仅容易发生错误，而且多重的嵌套很难让人提起兴趣去阅读代码是怎样执行的。

7. 装饰器传递参数

上面讲的都是一些简单无参的函数，下面来介绍一下有参数传递的装饰器函数，在这里就需要用到 * 操作符了，它会接受一个或多个位置参数，而** 操作符接受关键字参数
如果这里不懂的可以百度一下，应该都有

# 装饰器传递参数
def Prinname(func):
    def wapper(*args, **kwargs):
        func(**kwargs)
    return wapper

@Prinname
def run(name):
    print('姓名:', name)


def main():
    run(name='bai')


if __name__ == '__main__':
    main()

在这里闭包函数中有两个形参，他们基本上可以接受任何传入的参数，所有下面run函数传入了关键字参数，类似于key1=value1, key2=value2, 只不过定义了个函数入口，从这里开始执行，大体原理没变。

结果：