详解Python函数式编程之装饰器详解Python函数式编程之装饰器

一、装饰器的本质：

函数闭包（functionclosure）：

二、装饰器使用方法：

保留函数参数和返回值的函数闭包：

三、多个装饰器的执行顺序：

四、创建带参数的装饰器：

总结

一、装饰器的本质：装饰器（decorator）本质是函数闭包（function closure）的语法糖（Syntactic sugar）

函数闭包（function closure）：
【详解Python函数式编程之装饰器】函数闭包是函数式语言（函数是一等公民，可作为变量使用）中的术语。函数闭包：一个函数，其参数和返回值都是函数，用于增强函数功能，面向切面编程（AOP）

import time# 控制台打印100以内的奇数：def print_odd():for i in range(100):if i % 2 == 1:print(i)# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：def count_time_wrapper(func):def improved_func():start_time = time.time()func()end_time = time.time()print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!")return improved_funcif __name__ == '__main__':# 调用count_time_wrapper增强函数print_odd = count_time_wrapper(print_odd)print_odd()

闭包本质上是一个函数，闭包函数的传入参数和返回值都是函数，闭包函数得到返回值函数是对传入函数增强后的结果。
日志装饰器：

def log_wrapper(func):"""闭包,用于增强函数func: 给func增加日志功能"""def improved_func():start_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))# 起始时间func()# 执行函数end_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))# 结束时间print("Logging: func:{} runs from {} to {}".format(func.__name__, start_time, end_time))return improved_func

二、装饰器使用方法：通过装饰器进行函数增强，只是一种语法糖，本质上跟上个程序（使用函数闭包）完全一致。

文章图片

import time# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：def count_time_wrapper(func):def improved_func():start_time = time.time()func()end_time = time.time()print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!")return improved_func# 控制台打印100以内的奇数：@count_time_wrapper# 添加装饰器def print_odd():for i in range(100):if i % 2 == 1:print(i)if __name__ == '__main__':# 使用@装饰器（增强函数名）给当前函数添加装饰器，等价于执行了下面这条语句：# print_odd = count_time_wrapper(print_odd)print_odd()

装饰器在第一次调用被装饰函数时进行增强，只增强一次，下次调用仍然是调用增强后的函数，不会重复执行增强！

保留函数参数和返回值的函数闭包：

之前所写的函数闭包，在增强主要功能函数时，没有保留原主要功能函数的参数列表和返回值。
一个保留参数列表和返回值的函数闭包写法：

def general_wrapper(func):def improved_func(*args, **kwargs):# 增强函数功能：ret = func(*args, **kwargs)# 增强函数功能：return retreturn improved_func

优化装饰器（参数传递、设置返回值）：

import time# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：def count_time_wrapper(func):# 增强函数：def improved_func(*args, **kwargs):start_time = time.time()result = func(*args, **kwargs)end_time = time.time()print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!")# 原函数返回值return resultreturn improved_func# 计算0-lim奇数之和：@count_time_wrapperdef count_odds(lim):cnt = 0for i in range(lim):if i % 2 == 1:cnt = cnt + ireturn cntif __name__ == '__main__':result = count_odds(10000000)print(f"计算结果为{result}!")

三、多个装饰器的执行顺序：

# 装饰器1：def wrapper1(func1):print("set func1")# 在wrapper1装饰函数时输出def improved_func1(*args, **kwargs):print("call func1")# 在wrapper1装饰过的函数被调用时输出func1(*args, **kwargs)return Nonereturn improved_func1# 装饰器2：def wrapper2(func2):print("set func2")# 在wrapper2装饰函数时输出def improved_func2(*args, **kwargs):print("call func1")# 在wrapper2装饰过的函数被调用时输出func2(*args, **kwargs)return Nonereturn improved_func2@wrapper1@wrapper2def original_func():passif __name__ == '__main__':original_func()print("------------")original_func()

文章图片

这里得到的执行结果是，wrapper2装饰器先执行，原因是因为：程序从上往下执行，当运行到：

@wrapper1@wrapper2def original_func():pass

这段代码时，使用函数闭包的方式解析为：

original_func = wrapper1(wrapper2(original_func))

所以先进行wrapper2装饰，然后再对被wrapper2装饰完成的增强函数再由wrapper1进行装饰，返回最终的增强函数。

文章图片

四、创建带参数的装饰器：装饰器允许传入参数，一个携带了参数的装饰器将有三层函数，如下所示：

import functoolsdef log_with_param(text):def decorator(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print('call %s():' % func.__name__)print('args = {}'.format(*args))print('log_param = {}'.format(text))return func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator@log_with_param("param!!!")def test_with_param(p):print(test_with_param.__name__)if __name__ == '__main__':test_with_param("test")

将其 @语法去除，恢复函数调用的形式：

# 传入装饰器的参数，并接收返回的decorator函数decorator = log_with_param("param!!!")# 传入test_with_param函数wrapper = decorator(test_with_param)# 调用装饰器函数wrapper("I'm a param")

总结本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!