python装饰器简介---这一篇也许就够了(推荐)
Python装饰器(decorator)是在程序开发中经常使用到的功能，合理使用装饰器，能让我们的程序如虎添翼。
装饰器引入
初期及问题诞生
假如现在在一个公司，有ABC三个业务部门，还有S一个基础服务部门，目前呢，S部门提供了两个函数，供其他部门调用，函数如下：
deff1():
print('f1called')
deff2():
print('f2called')
在初期，其他部门这样调用是没有问题的，随着公司业务的发展，现在S部门需要对函数调用假如权限验证，如果有权限的话，才能进行调用，否则调用失败。考虑一下，如果是我们，该怎么做呢？
方案集合
- 让调用方也就是ABC部门在调用的时候，先主动进行权限验证
- S部门在对外提供的函数中，首先进行权限认证，然后再进行真正的函数操作
问题
- 方案一，将本不该暴露给外层的权限认证，暴露在使用方面前，同时如果有多个部门呢，要每个部门每个人都要周知到，你还不缺定别人一定会这么做，不靠谱。。。
- 方案二，看似看行，可是当S部门对外提供更多的需要进行权限验证方法时，每个函数都要调用权限验证，同样也实在费劲，不利于代码的维护性和扩展性
那么，有没有一种方法能够遵循代码的开放闭合原则，来完美的解决此问题呢？
装饰器引入
答案肯定是有的，不然真的是弱爆了。先看代码
defw1(func):
definner():
print('...验证权限...')
func()
returninner
@w1
deff1():
print('f1called')
@w1
deff2():
print('f2called')
f1()
f2()
输出结果为
...验证权限...
f1called
...验证权限...
f2called
可以通过代码及输出看到，在调用f1f2函数时，成功进行了权限验证，那么是怎么做到的呢？其实这里就使用到了装饰器，通过定义一个闭包函数w1，在我们调用函数上通过关键词@w1，这样就对f1f2函数完成了装饰。
装饰器原理
首先，开看我们的装饰器函数w1，该函数接收一个参数func，其实就是接收一个方法名，w1内部又定义一个函数inner，在inner函数中增加权限校验，并在验证完权限后调用传进来的参数func，同时w1的返回值为内部函数inner，其实就是一个闭包函数。
然后，再来看一下，在f1上增加@w1，那这是什么意思呢？当python解释器执行到这句话的时候，会去调用w1函数，同时将被装饰的函数名作为参数传入(此时为f1)，根据闭包一文分析，在执行w1函数的时候，此时直接把inner函数返回了，同时把它赋值给f1，此时的f1已经不是未加装饰时的f1了，而是指向了w1.inner函数地址。
接下来，在调用f1()的时候，其实调用的是w1.inner函数，那么此时就会先执行权限验证，然后再调用原来的f1()，该处的f1就是通过装饰传进来的参数f1。
这样下来，就完成了对f1的装饰，实现了权限验证。
装饰器知识点
执行时机
了解了装饰器的原理后，那么它的执行时机是什么样呢，接下来就来看一下。
国际惯例，先上代码
defw1(fun):
print('...装饰器开始装饰...')
definner():
print('...验证权限...')
fun()
returninner
@w1
deftest():
print('test')
test()
输出结果为
...装饰器开始装饰...
...验证权限...
test
由此可以发现，当python解释器执行到@w1时，就开始进行装饰了，相当于执行了如下代码：
test=w1(test)
两个装饰器执行流程和装饰结果
当有两个或两个以上装饰器装饰一个函数时，那么执行流程和装饰结果是什么样的呢？同样，还是以代码来说明问题。
defmakeBold(fun):
print('----a----')
definner():
print('----1----')
return''+fun()+''
returninner
defmakeItalic(fun):
print('----b----')
definner():
print('----2----')
return''+fun()+''
returninner
@makeBold
@makeItalic
deftest():
print('----c----')
print('----3----')
return'hellopythondecorator'
ret=test()
print(ret)
输出结果：
----b----
----a----
----1----
----2----
----c----
----3----
hellopythondecorator
可以发现，先用第二个装饰器(makeItalic)进行装饰，接着再用第一个装饰器(makeBold)进行装饰，而在调用过程中，先执行第一个装饰器(makeBold)，接着再执行第二个装饰器(makeItalic)。
为什么呢，分两步来分析一下。
- 装饰时机通过上面装饰时机的介绍，我们可以知道，在执行到@makeBold的时候，需要对下面的函数进行装饰，此时解释器继续往下走，发现并不是一个函数名，而又是一个装饰器，这时候，@makeBold装饰器暂停执行，而接着执行接下来的装饰器@makeItalic，接着把test函数名传入装饰器函数，从而打印'b'，在makeItalic装饰完后，此时的test指向makeItalic的inner函数地址，这时候有返回来执行@makeBold，接着把新test传入makeBold装饰器函数中，因此打印了'a'。
- 在调用test函数的时候，根据上述分析，此时test指向makeBold.inner函数，因此会先打印‘1‘，接下来，在调用fun()的时候，其实是调用的makeItalic.inner()函数，所以打印‘2‘，在makeItalic.inner中，调用的fun其实才是我们最原声的test函数，所以打印原test函数中的‘c‘，‘3‘，所以在一层层调完之后，打印的结果为hellopythondecorator。
对无参函数进行装饰
上面例子中的f1f2都是对无参函数的装饰，不再单独举例
对有参函数进行装饰
在使用中，有的函数可能会带有参数，那么这种如何处理呢？
代码优先：
defw_say(fun):
"""
如果原函数有参数，那闭包函数必须保持参数个数一致，并且将参数传递给原方法
"""
definner(name):
"""
如果被装饰的函数有行参，那么闭包函数必须有参数
:paramname:
:return:
"""
print('sayinnercalled')
fun(name)
returninner
@w_say
defhello(name):
print('hello'+name)
hello('wangcai')
输出结果为：
sayinnercalled
hellowangcai
具体说明代码注释已经有了，就不再单独说明了。
此时，也许你就会问了，那是一个参数的，如果多个或者不定长参数呢，该如何处理呢？看看下面的代码你就秒懂了。
defw_add(func):
definner(*args,**kwargs):
print('addinnercalled')
func(*args,**kwargs)
returninner
@w_add
defadd(a,b):
print('%d+%d=%d'%(a,b,a+b))
@w_add
defadd2(a,b,c):
print('%d+%d+%d=%d'%(a,b,c,a+b+c))
add(2,4)
add2(2,4,6)
输出结果为：
addinnercalled
2+4=6
addinnercalled
2+4+6=12
利用python的可变参数轻松实现装饰带参数的函数。
对带返回值的函数进行装饰
下面对有返回值的函数进行装饰，按照之前的写法，代码是这样的
defw_test(func):
definner():
print('w_testinnercalledstart')
func()
print('w_testinnercalledend')
returninner
@w_test
deftest():
print('thisistestfun')
return'hello'
ret=test()
print('retvalueis%s'%ret)
输出结果为：
w_testinnercalledstart
thisistestfun
w_testinnercalledend
retvalueisNone
可以发现，此时，并没有输出test函数的‘hello',而是None，那是为什么呢，可以发现，在inner函数中对test进行了调用，但是没有接受不了返回值，也没有进行返回，那么默认就是None了，知道了原因，那么来修改一下代码：
defw_test(func):
definner():
print('w_testinnercalledstart')
str=func()
print('w_testinnercalledend')
returnstr
returninner
@w_test
deftest():
print('thisistestfun')
return'hello'
ret=test()
print('retvalueis%s'%ret)
输出结果：
w_testinnercalledstart
thisistestfun
w_testinnercalledend
retvalueishello
这样就达到预期，完成对带返回值参数的函数进行装饰。
带参数的装饰器
介绍了对带参数的函数和有返回值的函数进行装饰，那么有没有带参数的装饰器呢，如果有的话，又有什么用呢？
答案肯定是有的，接下来通过代码来看一下吧。
deffunc_args(pre='xiaoqiang'):
defw_test_log(func):
definner():
print('...记录日志...visitoris%s'%pre)
func()
returninner
returnw_test_log
#带有参数的装饰器能够起到在运行时，有不同的功能
#先执行func_args('wangcai')，返回w_test_log函数的引用
#@w_test_log
#使用@w_test_log对test_log进行装饰
@func_args('wangcai')
deftest_log():
print('thisistestlog')
test_log()
输出结果为：
...记录日志...visitoriswangcai
thisistestlog
简单理解，带参数的装饰器就是在原闭包的基础上又加了一层闭包，通过外层函数func_args的返回值w_test_log就看出来了，具体执行流程在注释里已经说明了。
好处就是可以在运行时，针对不同的参数做不同的应用功能处理。
通用装饰器
介绍了这么多，在实际应用中，如果针对没个类别的函数都要写一个装饰器的话，估计就累死了，那么有没有通用万能装饰器呢，答案肯定是有的，废话不多说，直接上代码。
defw_test(func):
definner(*args,**kwargs):
ret=func(*args,**kwargs)
returnret
returninner
@w_test
deftest():
print('testcalled')
@w_test
deftest1():
print('test1called')
return'python'
@w_test
deftest2(a):
print('test2calledandvalueis%d'%a)
test()
test1()
test2(9)
输出结果为：
testcalled
test1called
test2calledandvalueis9
把上面几种示例结合起来，就完成了通用装饰器的功能，原理都同上，就不过多废话了。
类装饰器
装饰器函数其实是一个接口约束，它必须接受一个callable对象作为参数，然后返回一个callable对象。
在python中，一般callable对象都是函数，但是也有例外。比如只要某个对象重写了call方法，那么这个对象就是callable的。
当创建一个对象后，直接去执行这个对象，那么是会抛出异常的，因为他不是callable，无法直接执行，但进行修改后，就可以直接执行调用了，如下
classTest(object):
def__call__(self,*args,**kwargs):
print('callcalled')
t=Test()
print(t())
输出为：
callcalled
下面，引入正题，看一下如何用类装饰函数。
classTest(object):
def__init__(self,func):
print('testinit')
print('funcnameis%s'%func.__name__)
self.__func=func
def__call__(self,*args,**kwargs):
print('装饰器中的功能')
self.__func()
@Test
deftest():
print('thisistestfunc')
test()
输出结果为：
testinit
funcnameistest
装饰器中的功能
thisistestfunc
和之前的原理一样，当python解释器执行到到@Test时，会把当前test函数作为参数传入Test对象，调用init方法，同时将test函数指向创建的Test对象，那么在接下来执行test()的时候，其实就是直接对创建的对象进行调用，执行其call方法。
好了，到目前为止，基本把python装饰器及相关知识点讲完了，如有问题，欢迎指出哈～
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