The content of this article is about the understanding of python decorators. It has a certain reference value. Now I share it with you. Friends in need can refer to it
Core: Functions are "variables"
Definition: The essence is a function, which is to add additional functions to other functions
Principle:
1. Do not modify the source code of the original function
2. Do not modify the calling method of the original function
Higher-order function nested function=>Decorator
#### 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The start-up company has N business departments and 1 basic platform department. The basic platform is responsible for providing underlying functions, such as: Database operations, redis calls, monitoring API and other functions. When business departments use basic functions, they only need to call the functions provided by the basic platform. As follows:
############### 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()The company is currently proceeding in an orderly manner. However, in the past, developers of the basic platform did not pay attention to verification-related issues when writing code, namely: the provision of the basic platform The functionality can be used by anyone. Now it is necessary to reconstruct all functions of the basic platform and add a verification mechanism for all functions provided by the platform, that is, verify before executing the function.
The boss gave the job to Low B. Here is what he did:
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Low B was fired that day...
The boss gives the job to Low BB, here’s what he does:
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############### 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：
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############### 基础平台提供的功能如下 ############### def check_login(): # 验证1
# 验证2
# 验证3
passdef 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...
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
@w1def f1(arg): print 'f1'def w1(func): def inner(arg1,arg2): # 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(arg1,arg2) return inner
@w1def f1(arg1,arg2): print 'f1'def w1(func): def inner(arg1,arg2,arg3): # 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(arg1,arg2,arg3) return inner
@w1def f1(arg1,arg2,arg3): print 'f1'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'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
@outerdef function(): """
asdfasd
:return: """
print('func')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
@outerdef function(): """
asdfasd
:return: """
print('func')The above is the detailed content of Understanding python decorators. For more information, please follow other related articles on the PHP Chinese website!
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