装饰器是程序开发的基础知识,用好装饰器,在程序开发中能够提高效率
它可以在不需要修改每个函数内部代码的情况下,为多个函数添加附加功能,如权限验证,log日志等
涉及点:
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1.先梳理一下
>>> def fun(): print('Fun...') # fun 是函数 # fun() 是执行函数 #A >>> def test(): print(1) >>> def test(): print(2) #B >>> test() 2 >>>
重复定义函数不会报错
只是会让函数名指向不同的函数体
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>>> def test(): print('TEST') >>> def fun(): print('FUN') >>> test=fun # test改变指向,指向了和fun一样的函数体 >>> test() FUN >>>
在C和C++中,会告诉你两个函数重名了,在Python中不会,会默认改变指向
2.开放封闭原则
开放:对扩展开发
封闭:已实现的功能代码块
1.添加新需求,最好不要改动原来的代码块,因为别处已经调用的地方可能会报错,
尽可能进行扩展
2.开发的时候,别轻易删除代码
3.现有fun1,fun2函数,在每次调用这两个函数时,需要进行权限验证
>>> def fun1(): print('fun1') >>> def fun2(): print('fun2') >>> def test(fun): def inner(): print('验证') fun() return inner >>> mytest=test(fun1) >>> mytest() 验证 fun1 >>>
不是直接在每个需要加验证的函数里面修改,那样违反了 开放封闭 原则
而是创建一个闭包:
test的参数在内部函数中被调用,被调用时,先执行验证功能。传入的参数决定了是哪个函数
所以即可以传入fun1,也可以传入fun2
上面的代码虽然添加了验证功能,在不改变原有代码部分的情况下。
但每次调用不是直接调用原来的fun1 、fun2;而是调用另一个函数
现在改变一下代码:
>>> def fun1(): print('fun1') >>> def fun2(): print('fun2') >>> def test(fun): def inner(): print('验证功能') fun() return inner
>>> fun1=test(fun1) # 现在能够通过原有函数名直接调用,不改变原有函数代码
>>> fun1()
验证功能
fun1
>>>
如何解释上述代码?
其实只是改变了函数名对函数体的引用
执行fun1=test(fun1)时,test中的fun参数指向了fun1的函数体。inner中,执行了fun:fun()。现在让fun1改变它的指向,让它指向inner
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所以调用fun1就是调用inner函数
简言之:通过改变引用,让inner函数里面既包含新功能,也包含了旧功能
然后改变原来函数名的指向,让它指向inner函数。
但是,每次都需要这么写:fun1=test(fun1) 过于麻烦
4.使用语法糖:
在fun1前面加 @test 等价于 fun1=test(fun1)
>>> def test(fun): def inner(): print('验证功能') fun() return inner >>> @test def fun1(): print('fun1') >>> fun1() 验证功能 fun1 >>>
装饰器:在原有的基础上,不改动原先代码,然后添加新的功能,进行装饰(Python特有)
5.例子

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执行结果:
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这类代码应该怎么看?
如14~16行代码,把test1的功能「给」makeBold里的fn
把执行test1当成执行makeBold里的wrapped函数
test3添加了两个装饰器,为什么结果是<b><i>hello world-3</i></b>
6.两个装饰器装饰过程:函数test3为例
装饰器@makeBold下面是装饰器@makeItalic,需要等装饰器@makeItalic将test3进行装饰之后
返回一个新的引用,再进行装饰,所以此时装饰器@makeBold没有被执行,先执行装饰器@makeItalic
1. @makeItalic:test3=makeItalic(test3) 此时test3指向新引用,makeItalic中的wrapped
2.@makeBold:test3=makeBold(test3)此时传入的test3为@makeItalic装饰后新的test3
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
此时,test3指向了@makeBold中的wrapped,@makeBold中的fn指向了@makeItalic中的wrapped,@makeItalic中的fn指向了原来test3的函数体。
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倒着装,顺着执行
7.装饰器什么时候进行装饰?
在定义的时候就进行装饰,不是等到调用才装饰
>>> def fun(fn): print('正在装饰...') def inner(): fn() return inner >>> @fun def test(): print('函数') 正在装饰... >>>
上述情况是没有参数的情况下进行
8.现在看一下有两个参数的情况
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因为(原函数)test需要两个参数,所以在调用经过装饰器装饰的test时也要传入两个参数,
这两个参数经过inner,fn传入(原函数)test的函数体
但是,被装饰的函数形参发生变化时,都需要改变「装饰器」函数的形参吗
9.不定参数
使用不定参数,这样不管被装饰的函数形参怎么变化,装饰器会自动匹配,只需要更改被装饰的函数的代码就可以
如:
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函数test的形参由2个增加到3个:
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函数test的形参由3个改为没有:
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10.被装饰的函数有返回值的情况
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打印结果:None
由于fn()返回的结果没有被inner返回,所以打印test时为None
修改:
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执行fn()时,执行的是第10行test里面的代码,返回了一个字符串,这个字符串,也就是fn的返回值
在inner被变量rn接收,inner又返回了变量rn。
11.通用装饰器
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
运行结果:
...
None
...
test2
...
vaule: 10
...
vaule: 10 20 30
通用的装饰器,同时满足了多种函数的情况,有无参、多参、有无返回值等
当函数没有返回值时,inner函数中的变量ret接收到None
inner的形参为*args、**kwargs为不定参
12.带参数的装饰器
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