「低门槛 手把手」python 装饰器(Decorators)原理说明

Posted 2023-04-18

参考技术A

本文目的是由浅入深地介绍python装饰器原理

装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分

其功能是， 在不修改原函数(类)定义代码的情况下，增加新的功能

为了理解和实现装饰器，我们先引入2个核心操作：

在这个例子中，函数hi的形参name，默认为\'world\'

在函数内部，又定义了另一个函数 howdoyoudo，定义这个函数时，将形参name作为新函数的形参name2的默认值。

因此，在函数内部调用howdoyoudo()时，将以调用hi时的实参为默认值，但也可以给howdoyoudo输入其他参数。

上面的例子运行后输出结果为：

这里新定义的howdoyoudo可以称作一个“闭包”。不少关于装饰器的blog都提到了这个概念，但其实没必要给它取一个多专业的名字。我们知道闭包是 函数内的函数 就可以了

当我们进行 def 的时候，我们在做什么？

这时，hi函数，打印一个字符串，同时返回一个字符串。

但hi函数本身也是一个对象，一个可以执行的对象。执行的方式是hi()。

这里hi和hi()有本质区别，

hi 代表了这个函数对象本身

hi() 则是运行了函数，得到函数的返回值。

作为对比，可以想象以下代码

此时也是b存在，可以正常使用。

我们定义2个函数，分别实现自加1， 自乘2，

再定义一个函数double_exec，内容是将某个函数调用2次

在调用double_exec时，可以将函数作为输入传进来

输出结果就是

7

27

同样，也可以将函数作为输出

输出结果为

6

10

有了以上两个核心操作，我们可以尝试构造装饰器了。

装饰器的目的： 在不修改原函数(类)定义代码的情况下，增加新的功能

试想一下，现在有一个原函数

在不修改原函数定义代码的情况下，如果想进行函数内容的添加，可以将这个函数作为一个整体，添加到这样的包裹中：

我们定义了一个my_decorator函数，这个函数进行了一种操作：

对传入的f，添加操作(运行前后增加打印)，并把添加操作后的内容连同运行原函数的内容，一起传出

这个my_decorator，定义了一种增加前后打印内容的行为

调用my_decorator时，对这个行为进行了操作。

因此，new_function是一个在original_function上增加了前后打印行为的新函数

这个过程被可以被称作装饰。

这里已经可以发现，装饰器本身对于被装饰的函数是什么，是不需要考虑的。装饰器本身只定义了一种装饰行为，这个行为是通过装饰器内部的闭包函数()进行定义的。

运行装饰前后的函数，可以清晰看到装饰的效果

我们复现一下实际要用装饰器的情况，我们往往有一种装饰器，想应用于很多个函数，比如

此时，如果我们想给3个print函数都加上装饰器，需要这么做

实际调用的时候，就需要调用添加装饰器的函数名了

当然，也可以赋值给原函数名

这样至少不需要管理一系列装饰前后的函数。

同时，在不需要进行装饰的时候，需要把

全部删掉。

事实上，这样并不方便，尤其对于更复杂的装饰器来说

为此，python提供了一种简写方式

这个定义print1函数前的@my_decorator，相当于在定义完print1后，自动直接运行了

不论采用@my_decorator放在新函数前，还是显示地重写print1 = my_decorator(print1)，都会存在一个问题：

装饰后的函数，名字改变了(其实不止名字，一系列的索引都改变了)

输出结果为:

这个现象的原因是，装饰行为本身，是通过构造了一个新的函数（例子中是wrap_func函数）来实现装饰这个行为的，然后把这个修改后的函数赋给了原函数名。

这样，会导致我们预期的被装饰函数的一些系统变量（比如__name__）发生了变化。

对此，python提供了解决方案：

经过这个行为后，被装饰函数的系统变量问题被解决了

输出结果为

刚才的例子都比较简单，被装饰的函数是没有参数的。如果被装饰的函数有参数，只需要在定义装饰行为时（事实上，这个才更通用），增加(*args, **kwargs)描述即可

之前的描述中可以感受到，对于例子中的装饰行为(前后加打印)，函数被装饰后，本质上是调用了新的装饰函数wrap_func。

因此，如果原函数需要有输入参数传递，只需要在wrap_func（或其他任意名字的装饰函数）定义时，也增加参数输入(*args, **kwargs)，并将这些参数，原封不动地传给待装饰函数f。

这种定义装饰行为的方式更具有普遍性，忘记之前的定义方式吧

我们试一下

输出

这里需要注意的是，如果按照以下的方式定义装饰器

那么以下语句将不会执行

因为装饰后实际的函数wrap_func(虽然名字被改成了原函数，系统参数也改成了原函数)，运行到return f(*args, **kwargs) 的时候已经结束了

因为装饰器my_decorator本身也是可以输入的，因此，只需要在定义装饰器时，增加参数，并在后续函数中使用就可以了，比如

此时装饰器已经可以有输入参数了

输出

你可能发现，为什么不用简写版的方法了

因为以上代码会报错！！

究其原因，虽然

等价于

但是，

并不等价于

这本身和@语法有关，使用@my_decorator时，是系统在应用一个以单个函数作为参数的闭包函数。即，@是不能带参数的。

但是你应该发现了，之前的@wraps(f)不是带参数了吗？请仔细观察以下代码

通过一层嵌套，my_decorator_with_parma本质上是返回了一个参数仅为一个函数的函数(my_decorator)，但因为my_decorator对my_decorator_with_parma来说是一个闭包，my_decorator_with_parma是可以带参数的。（这句话真绕）

通过以上的定义，我们再来看

可以这么理解，my_decorator_with_parma(msg=\'yusheng\')的结果是原来的my_decorator函数，同时，因为my_decorator_with_parma可以传参，参数实际上是参与了my_decorator的（因为my_decorator对my_decorator_with_parma是闭包）， my_decorator_with_parma(msg=\'yusheng\') 全等于 一个有参数参加的my_decorator

因此，以上代码等价于有参数msg传递的

比较绕，需要理解一下，或者干脆强记这种范式：

以上范式包含函数的输入输出、装饰器的输入，可以应对大部分情况了。

实验一下：

输出

以上是一个log装饰器，利用datetime统计了函数的耗时，

并且，装饰器可以进行输出文件操作，如果给出了文件路径，则输出文件，否则就打印。

利用这个装饰器，可以灵活地进行耗时统计

不设置输出文件地址，则打印。运行结果为：

也可以输出到文件

输出结果为

同时在当前目录生成了一个test.log 文件，内容为：

以上的装饰器都是以函数形式出现的，但我们可以稍做改写，将装饰器以类的形式实现。

这个装饰器类Log 上个例子里的装饰器函数log功能是一样的，同时，这个装饰器类还可以作为基类被其他继承，进一步增加功能。

原文 http://www.cnblogs.com/yushengchn/p/15636944.html

python函数式编程之匿名函数装饰器偏函数

匿名函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式的定义函数，直接传入匿名函数就行。如下面

lambda x: x*x

在python中，关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数
匿名函数有一个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
好处：防止函数名冲突，此外匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用这个函数。

装饰器（decorator）

decorator可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，但是使用起来非常方便
具体的参考廖雪峰的官方教程。https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014318435599930270c0381a3b44db991cd6d858064ac0000

偏函数

def int2(x,base=2):
    return int(x,base)

python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数。
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2().

import functools
int2 = functools.partial(int,base = 2)
int2(‘1000000‘)
//64