装饰器是十二分重要的高级函数。

参考博客:装饰器

所需前提知识:

1、作用域: LEGB

2、高阶函数

高阶函数是至少满足下列一个条件的函数:

1)接受一个或多个函数作为输入

2)输出一个函数

注意理解:

  • 函数名可以进行赋值
  • 函数名是一个变量,可以作为函数参数以及返回值

函数和我们之前的[1,2,3],'abc',8等一样都是对象,而且函数是最高级的对象(对象是类的实例化,可以调用相应的方法,函数是包含变量对象的对象,牛逼!)。

3、函数的嵌套以及闭包

Python允许创建嵌套函数。通过在函数内部def的关键字再声明一个函数即为嵌套:

def outer():
x = 1 def inner():
print(x) # return inner in_func = outer()
in_func()
in_func()执行的时候outer()函数已经执行完了,为什么inner还可以调用outer里的变量x呢?

这就涉及到我们叫讲的闭包啦!

因为:outer里return的inner是一个闭包函数,有x这个环境变量。

OK,那么什么是闭包呢?

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构

定义:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure).

如上实例,inner就是内部函数,inner里引用了外部作用域的变量x(x在外部作用域outer里面,不是全局作用域),则这个内部函数inner就是一个闭包。

再稍微讲究一点的解释是,闭包=函数块+定义函数时的环境,inner就是函数块,x就是环境,当然这个环境可以有很多,不止一个简单的x。

装饰器

装饰器本质上是一个函数,该函数用来处理其他函数,它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等应用场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。

概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

假设一个场景:

业务生产中大量调用的函数:

import time

def foo():
print('foo()函数')
time.sleep(2) def bar():
print('bar()函数')
time.sleep(2)

现在有一个新的需求,希望可以记录下函数的执行时间,于是在代码中添加日志代码:

import time
def foo():
start_time=time.time()
print('foo()函数')
time.sleep(2)
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time)) foo()

bar()、hello()也有类似的需求,怎么做?再在bar函数里调用时间函数?这样就造成大量雷同的代码,为了减少重复写代码,我们可以这样做,重新定义一个函数:专门设定时间:

import time
def show_time(func):
start_time=time.time()
func()
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))

逻辑上不难理解,而且运行正常。 但是这样的话,你基础平台的函数修改了名字,容易被业务线的人投诉的,因为我们每次都要将一个函数作为参数传递给show_time函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构,之前执行业务逻辑时,执行运行foo(),但是现在不得不改成show_time(foo)。那么有没有更好的方式的呢?当然有,答案就是装饰器。

我们需要show_time(foo)返回一个函数对象,而这个函数对象内则是核心业务函数:执行func()与装饰函数时间计算,修改如下:

import time

def show_time(func):
def wrapper():
start_time=time.time()
func()
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time)) return wrapper foo=show_time(foo)
foo()

函数show_time就是装饰器,它把真正的业务方法func包裹在函数里面,看起来像foo被上下时间函数装饰了。在这个例子中,函数进入和退出时 ,被称为一个横切面(Aspect),这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。

@符号是装饰器的语法糖,在定义函数的时候使用,避免再一次赋值操作

import time

def show_time(func):
def wrapper():
start_time=time.time()
func()
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time)) return wrapper @show_time #foo=show_time(foo)
def foo():
print('foo()函数')
time.sleep(2) @show_time #bar=show_time(bar)
def bar():
print('bar()函数')
time.sleep(2) foo()
print('***********')
bar()

如上所示,这样我们就可以省去bar = show_time(bar)这一句了,直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数,我们可以继续调用装饰器来修饰函数,而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样,我们就提高了程序的可重复利用性,并增加了程序的可读性。

这里需要注意的问题:  foo=show_time(foo)其实是把wrapper引用的对象引用给了foo,而wrapper里的变量func之所以可以用,就是因为wrapper是一个闭包函数。

1、带参数的被装饰函数

1) 定长参数

只需要保持被装饰函数与装饰器中的内部函数参数一致即可

import time

def show_time(func):

    def wrapper(a,b):
start_time=time.time()
func(a,b)
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time)) return wrapper @show_time #add=show_time(add)
def add(a,b): time.sleep(1)
print(a+b) add(2,4)

2)不定长参数

import time

def show_time(func):

    def wrapper(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
func(*args,**kwargs)
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time)) return wrapper @show_time #add=show_time(add)
def add(*args,**kwargs): time.sleep(1)
sum=0
for i in args:
sum+=i
print(sum) add(2,4,8,9)

2、带参数的装饰器

import time

def time_logger(flag=0):

    def show_time(func):

            def wrapper(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
func(*args,**kwargs)
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time)) if flag:
print('将这个操作的时间记录到日志中') return wrapper return show_time @time_logger(3) # @show_time
def add(*args,**kwargs):
time.sleep(1)
sum=0
for i in args:
sum+=i
print(sum) add(2,7,5)

这里我们又加了一层函数嵌套

@time_logger(3) 做了两件事:

(1)time_logger(3):得到闭包函数show_time,里面保存环境变量flag   这里用到了闭包的知识

(2)@show_time   :add=show_time(add)

上面的time_logger是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装,并返回一个装饰器(一个含有参数的闭包函数)。当我 们使用@time_logger(3)调用的时候,Python能够发现这一层的封装,并把参数传递到装饰器的环境中。

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