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本篇内容介绍了“Python装饰器是什么及怎么实现”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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软件的设计应该遵循开放封闭原则，即对扩展是开放的，而对修改是封闭的。对扩展开放，意味着有新的需求或变化时，可以对现有代码进行扩展，以适应新的情况。对修改封闭，意味着对象一旦设计完成，就可以独立完成其工作，而不要对其进行修改。
软件包含的所有功能的源代码以及调用方式，都应该避免修改，否则一旦改错，则极有可能产生连锁反应，最终导致程序崩溃，而对于上线后的软件，新需求或者变化又层出不穷，我们必须为程序提供扩展的可能性，这就用到了装饰器。
’装饰’代指为被装饰对象添加新的功能，’器’代指器具/工具，装饰器与被装饰的对象均可以是任意可调用对象。概括地讲，装饰器的作用就是在不修改被装饰对象源代码和调用方式的前提下为被装饰对象添加额外的功能。装饰器经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等应用场景，装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。
提示：可调用对象有函数，方法或者类
函数装饰器分为：无参装饰器和有参装饰两种，二者的实现原理一样，都是’函数嵌套+闭包+函数对象’的组合使用的产物。
import time
def index():
time.sleep(3)
print('Welcome to the index page’)
return 200
index() #函数执行遵循不修改被装饰对象源代码的原则，我们想到的解决方法可能是这样
start_time=time.time()
index() #函数执行
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))考虑到还有可能要统计其他函数的执行时间，于是我们将其做成一个单独的工具，函数体需要外部传入被装饰的函数从而进行调用，我们可以使用参数的形式传入
def le(func): # 通过参数接收外部的值
start_time=time.time()
res=le()
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
return res但之后函数的调用方式都需要统一改成
le(index) le(其他函数)
这便违反了不能修改被装饰对象调用方式的原则，于是我们换一种为函数体传值的方式，即将值包给函数，如下
def timer(func):
def le(): # 引用外部作用域的变量func
start_time=time.time()
res=func()
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
return res
return le这样就可以在不修改被装饰函数源代码和调用方式的前提下为其加上统计时间的功能，只不过需要事先执行一次timer将被装饰的函数传入，返回一个闭包函数le重新赋值给变量名 /函数名index，如下
index=timer(index) index()
至此我们便实现了一个无参装饰器timer，可以在不修改被装饰对象index源代码和调用方式的前提下为其加上新功能。但我们忽略了若被装饰的函数是一个有参函数，便会抛出异常
def home(name):
time.sleep(5)
print('Welcome to the home page',name)
home=timer(home)
home('le')
#抛出异常
TypeError: wrapper() takes 0 positional arguments but 1 was given之所以会抛出异常，是因为home(‘le’)调用的其实是ler(‘le’)，而函数wrapper没有参数。wrapper函数接收的参数其实是给最原始的func用的，为了能满足被装饰函数参数的所有情况，便用上args+*kwargs组合（见4.3小节）,于是修正装饰器timer如下
ef timer(func):
def le(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
res=func(*args,**kwargs)
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
return res
return le此时我们就可以用timer来装饰带参数或不带参数的函数了，但是为了简洁而优雅地使用装饰器，Python提供了专门的装饰器语法来取代index=timer(index)的形式，需要在被装饰对象的正上方单独一行添加@timer,当解释器解释到@timer时就会调用timer函数，且把它正下方的函数名当做实参传入，然后将返回的结果重新赋值给原函数名
@timer # index=timer(index)
def index():
time.sleep(3)
print('Welcome to the index page')
return 200
@timer # index=timer(home)
def home(name):
time.sleep(5)
print('Welcome to the home page’,name)如果我们有多个装饰器，可以叠加多个
@deco3 @deco2 @deco1 def index(): pass
叠加多个装饰器也无特殊之处，上述代码语义如下：
index=deco3(deco2(deco1(index)))
了解无参装饰器的实现原理后，我们可以再实现一个用来为被装饰对象添加认证功能的装饰器，实现的基本形式如下
def deco(func): def wc(*args,**kwargs): 编写基于文件的认证,认证通过则执行res=func(*args,**kwargs),并返回res return wc
如果我们想提供多种不同的认证方式以供选择，单从wc函数的实现角度改写如下
def deco(func): def wc(*args,**kwargs): if driver == 'file': 编写基于文件的认证,认证通过则执行res=func(*args,**kwargs),并返回res elif driver == 'MySQL': 编写基于mysql认证,认证通过则执行res=func(*args,**kwargs),并返回res return wc
函数wc需要一个driver参数，而函数deco与wc的参数都有其特定的功能，不能用来接受其他类别的参数，可以在deco的外部再包一层函数auth，用来专门接受额外的参数，这样便保证了在auth函数内无论多少层都可以引用到
def auth(driver): def deco(func): …… return deco
此时我们就实现了一个有参装饰器，使用方式如下
先调用auth_type(driver='file')，得到@deco，deco是一个闭包函数， 包含了对外部作用域名字driver的引用，@deco的语法意义与无参装饰器一样 @auth(driver='file') def index(): pass @auth(driver='mysql') def home(): pass
可以使用help(函数名)来查看函数的文档注释，本质就是查看函数的doc属性，但对于被装饰之后的函数，查看文档注释
@timer
def home(name):
'''
home page function
:param name: str
:return: None
'''
time.sleep(5)
print('Welcome to the home page',name)
print(help(home))
'''
打印结果：
Help on function wrapper in module __main__:
wrapper(*args, **kwargs)
None在被装饰之后home=wc,查看home.name也可以发现home的函数名确实是wc，想要保留原函数的文档和函数名属性，需要修正装饰器
def timer(func):
def wc(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
res=func(*args,**kwargs)
stop_time=time.time()
print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
return res
wrapper.__doc__=func.__doc__
wrapper.__name__=func.__name__
return wc“Python装饰器是什么及怎么实现”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！