python 进阶篇函数装饰器和类装饰器

函数装饰器

简单装饰器

def my_decorator(func):

    def wrapper():

        print('wrapper of decorator')

        func()

    return wrapper

def greet():

    print('hello world')

greet = my_decorator(greet)

greet()

# 输出

# wrapper of decorator

# hello world

上述代码在 Python 中有更简单、更优雅的表示：

def my_decorator(func):

    def wrapper():

        print('wrapper of decorator')

        func()

    return wrapper

@my_decorator

def greet():

    print('hello world')

greet()

# 输出

# wrapper of decorator

# hello world

带参数的装饰器

def my_decorator(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):

        print('wrapper of decorator')

        func(*args, **kwargs)

    return wrapper

@my_decorator

def greet(message):

    print(message)

greet('hello world')

# 输出

# wrapper of decorator

# hello world

自定义参数的装饰器

def repeat(num):

    def my_decorator(func):

        def wrapper(*args, **kwargs):

            for i in range(num):

                print('wrapper of decorator {}'.format(i))

                func(*args, **kwargs)

        return wrapper

    return my_decorator

@repeat(4)

def greet(message):

    print(message)

greet('hello world')

# 输出：

# wrapper of decorator 0

# hello world

# wrapper of decorator 1

# hello world

# wrapper of decorator 2

# hello world

# wrapper of decorator 3

# hello world

原函数还是原函数吗？

试着打印出 greet() 函数的一些元信息：

greet.__name__

## 输出

'wrapper'

help(greet)

# 输出

Help on function wrapper in module __main__:

wrapper(*args, **kwargs)

greet() 函数被装饰以后，它的元信息变了。元信息告诉我们“它不再是以前的那个 greet() 函数，而是被 wrapper() 函数取代了”。

为了解决这个问题，通常使用内置的装饰器@functools.wrap，它会帮助保留原函数的元信息（也就是将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里）。

import functools

def my_decorator(func):

    @functools.wraps(func)

    def wrapper(*args, **kwargs):

        print('wrapper of decorator')

        func(*args, **kwargs)

    return wrapper

@my_decorator

def greet(message):

    print(message)

greet.__name__

# 输出

'greet'

类装饰器

实际上，类也可以作为装饰器。类装饰器主要依赖于函数__call__()，每当你调用一个类的示例时，函数__call__()就会被执行一次。



class Count:

    def __init__(self, func):

        self.func = func

        self.num_calls = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):

        self.num_calls += 1

        print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls))

        return self.func(*args, **kwargs)

@Count

def example():

    print("hello world")

example()

# 输出

num of calls is: 1

hello world

example()

# 输出

num of calls is: 2

hello world

我们定义了类 Count，初始化时传入原函数 func()，而__call__()函数表示让变量 num_calls 自增 1，然后打印，并且调用原函数。因此，在我们第一次调用函数 example() 时，num_calls 的值是 1，而在第二次调用时，它的值变成了 2

装饰器的应用

身份认证 authenticate
日志记录
输入合理性检查 validation_check
缓存 lru_cache

通常使用缓存装饰器，来包裹这些检查函数，避免其被反复调用，进而提高程序运行效率，比如写成下面这样
```
@lru_cache

def check(param1, param2, ...) # 检查用户设备类型，版本号等等

    ...
```

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