python装饰器的使用场景（转）

原文：https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4980620.html

1、必备

#### 第一波 ####

def foo():

print 'foo'

foo #表示是函数

foo() #表示执行foo函数

#### 第二波 ####

def foo():

print 'foo'

foo = lambda x: x + 1

foo() # 执行下面的lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为函数 foo 被重新定义了

2、需求来了

初创公司有N个业务部门，1个基础平台部门，基础平台负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下：

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def f1():

print 'f1'

def f2():

print 'f2'

def f3():

print 'f3'

def f4():

print 'f4'

############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()

f2()

f3()

f4()

############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()

f2()

f3()

f4()

目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。

老大把工作交给 Low B，他是这么做的：

1	`跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。`

当天Low B 被开除了...

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

1	`只对基础平台的代码进行重构，让N业务部门无需做任何修改`

############### 基础平台提供的功能如下 ############### 

def f1():

    # 验证1

    # 验证2

    # 验证3

    print 'f1'

def f2():

    # 验证1

    # 验证2

    # 验证3

    print 'f2'

def f3():

    # 验证1

    # 验证2

    # 验证3

    print 'f3'

def f4():

    # 验证1

    # 验证2

    # 验证3

    print 'f4'

############### 业务部门不变 ###############

### 业务部门A 调用基础平台提供的功能### 

f1()

f2()

f3()

f4()

### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ### 

f1()

f2()

f3()

f4()

过了一周 Low BB 被开除了...

老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：

1	`只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改`

############### 基础平台提供的功能如下 ############### 

def check_login():

    # 验证1

    # 验证2

    # 验证3

    pass

def f1():

    check_login()

    print 'f1'

def f2():

    check_login()

    print 'f2'

def f3():

    check_login()

    print 'f3'

def f4():

    check_login()

    print 'f4'

老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：

老大说：

写代码要遵循开发封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：

封闭：已实现的功能代码块
开放：对扩展开发

如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：

def w1(func):

def inner():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func()

return inner

@w1

def f1():

print 'f1'

@w1

def f2():

print 'f2'

@w1

def f3():

print 'f3'

@w1

def f4():

print 'f4'

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。

Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？

老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了：

单独以f1为例：

def w1(func):

def inner():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func()

return inner

@w1

def f1():

print 'f1'

当写完这段代码后（函数未被执行、未被执行、未被执行），python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：

def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
@w1

没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。

从表面上看解释器着实会执行这两句，但是 @w1 这一句代码里却有大文章，@函数名 是python的一种语法糖。

如上例@w1内部会执行一下操作：

执行w1函数，并将 @w1 下面的函数作为w1函数的参数，即：@w1 等价于 w1(f1)
所以，内部就会去执行：
def inner:
#验证
return f1() # func是参数，此时 func 等于 f1
return inner # 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数
其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中
将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
w1函数的返回值是：
def inner:
#验证
return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后，将此返回值再重新赋值给 f1，即：
新f1 = def inner:
#验证
return 原来f1()
所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行新f1 函数，在新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将原来f1 函数的返回值返回给了业务调用者。
如此一来，即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值返回给业务调用着

Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！

先把上述流程看懂，之后还会继续更新...

3、问答时间

问题：被装饰的函数如果有参数呢？

def w1(func):

    def inner(arg):

        # 验证1

        # 验证2

        # 验证3

        return func(arg)

    return inner

@w1

def f1(arg):

    print 'f1'

一个参数

def w1(func):

    def inner(arg1,arg2):

        # 验证1

        # 验证2

        # 验证3

        return func(arg1,arg2)

    return inner

@w1

def f1(arg1,arg2):

    print 'f1'

两个参数

def w1(func):

    def inner(arg1,arg2,arg3):

        # 验证1

        # 验证2

        # 验证3

        return func(arg1,arg2,arg3)

    return inner

@w1

def f1(arg1,arg2,arg3):

    print 'f1'

三个参数

问题：可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器？

def w1(func):

def inner(*args,**kwargs):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(*args,**kwargs)

return inner

@w1

def f1(arg1,arg2,arg3):

print 'f1'

问题：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？

def w1(func):

def inner(*args,**kwargs):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(*args,**kwargs)

return inner

def w2(func):

def inner(*args,**kwargs):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(*args,**kwargs)

return inner

@w1

@w2

def f1(arg1,arg2,arg3):

print 'f1'

问题：还有什么更吊的装饰器吗？

#!/usr/bin/env python

#coding:utf-8

def Before(request,kargs):

print 'before'

def After(request,kargs):

print 'after'

def Filter(before_func,after_func):

def outer(main_func):

def wrapper(request,kargs):

before_result = before_func(request,kargs)

if(before_result != None):

return before_result;

main_result = main_func(request,kargs)

if(main_result != None):

return main_result;

after_result = after_func(request,kargs)

if(after_result != None):

return after_result;

return wrapper

return outer

@Filter(Before, After)

def Index(request,kargs):

print 'index'

4、functools.wraps

上述的装饰器虽然已经完成了其应有的功能，即：装饰器内的函数代指了原函数，注意其只是代指而非相等，原函数的元信息没有被赋值到装饰器函数内部。例如：函数的注释信息

def outer(func):

    def inner(*args, **kwargs):

        print(inner.__doc__)  # None

        return func()

    return inner

@outer

def function():

    """

    asdfasd

    :return:

    """

    print('func')

无元信息

如果使用@functools.wraps装饰装饰器内的函数，那么就会代指元信息和函数。

def outer(func):

    @functools.wraps(func)

    def inner(*args, **kwargs):

        print(inner.__doc__)  # None

        return func()

    return inner

@outer

def function():

    """

    asdfasd

    :return:

    """

    print('func')

含元信息