最近在學習python，以下是在Python學習小組上介紹的內容，現學現賣、多練習是好的學習方式，希望大家能夠喜歡
Python有大量強大又貼心的特性，如果要列出最受歡迎排行榜，那麼裝飾器絕對會在其中。
初識裝飾器，會感覺到優雅又神奇，想親手實現時卻總有距離感，就像深閨的冰美人一般。這往往是因為理解裝飾器時把其他的一些概念混雜在一起了。待我撫去層次面紗，你會看到純粹的裝飾器其實蠻簡單直率的。
裝飾器的原理
在解釋器下方跑裝飾器的例子，直覺地感受一下。
# make_bold就是裝飾器，實作方式這裡略去
>>> @make_bold
... def get_content():
... return 'hello world'
...
>>> get_content()
'<b>hello world</b>'
登入後複製
被make_bold 裝飾的get_content ，呼叫後回傳結果會自動被b 標籤包住。怎麼做到的呢，簡單4步就能明白了。
1. 函數是物件
我們定義個 get_content 函數。這時 get_content 也是個對象，它可以做所有對象的操作。
def get_content():
return 'hello world'
登入後複製
它有 id ，有 type ，有值。
>>> id(get_content)
140090200473112
>>> type(get_content)
<class 'function'>
>>> get_content
<function get_content at 0x7f694aa2be18>
登入後複製
跟其他物件一樣可以被賦值給其它變數。
>>> func_name = get_content
>>> func_name()
'hello world'
登入後複製
它可以當參數傳遞，也可以當回傳值
>>> def foo(bar):
... print(bar())
... return bar
...
>>> func = foo(get_content)
hello world
>>> func()
'hello world'
登入後複製
2 . 自訂函數物件
我們可以用class 來建構子物件。有成員函數 call 的就是函數物件了，函數物件被呼叫時正是呼叫的 call 。
class FuncObj(object):
def init(self, name):
print('Initialize')
self.name= name
def call(self):
print('Hi', self.name)登入後複製
我們來呼叫看看。可以看到， 函數物件的使用分兩步驟：構造和呼叫 (同學們注意了，這是考點)。
>>> fo = FuncObj('python')
Initialize
>>> fo()
Hi python
登入後複製
3. @ 是語法糖
裝飾器的@ 沒有做什麼特別的事，不用它也可以實現一樣的功能，只不過需要更多的程式碼。
@make_bold
def get_content():
return 'hello world'
# 上面的代码等价于下面的
def get_content():
return 'hello world'
get_content = make_bold(get_content)
登入後複製
make_bold 是函數，要求入參是函數對象，回傳值是函數對象。 @ 的語法糖其實是省去了上面最後一行程式碼，讓可讀性更好。用了裝飾器後，每次呼叫 get_content ，真正呼叫的是 make_bold 傳回的函數物件。
4. 用類別實現裝飾器
入參是函數對象，返回是函數對象，如果第2步驟裡的類別的建構子改成入參是個函數對象，不就正好符合要求嗎？讓我們來試試實作 make_bold 。
class make_bold(object):
def init(self, func):
print('Initialize')
self.func = func
def call(self):
print('Call')
return '<b>{}</b>'.format(self.func())登入後複製
大功告成，看看能不能用。
>>> @make_bold
... def get_content():
... return 'hello world'
...
Initialize
>>> get_content()
Call
'<b>hello world</b>'
登入後複製
登入後複製
成功實作裝飾器！是不是很簡單？
這裡分析一下之前強調的 建構 和 呼叫 兩個過程。我們去掉 @ 文法糖好理解一些。
# 構造，使用裝飾器時建構函數對象，呼叫了init
#
>>> get_content = make_bold(get_content)
Initialize
# 调用，实际上直接调用的是make_bold构造出来的函数对象
>>> get_content()
Call
'<b>hello world</b>'
登入後複製
到這裡就徹底清楚了，完結撒花，可以關掉網頁了~~~(如果只是想知道裝飾器原理的話)
函數版裝飾器
閱讀原始碼時，經常見到用嵌套函數實現的裝飾器，怎麼理解？同樣僅需4步。
1. def 的函式物件初始化
用 class 實作的函式物件很容易看到什麼時候 建構 的，那 def 定義的函式物件什麼時候 建構 的呢？
# 這裡的全域變數刪除了無關的內容
>>> globals()
{}
>>> def func():
... pass
...
>>> globals()
{'func': <function func at 0x10f5baf28>}登入後複製
不像一些編譯型語言，程式在啟動時函數已經建構那樣好了。上面的例子可以看到，執行到 def 會才建構出一個函數對象，並賦值給變數 make_bold 。
這段程式碼和下面的程式碼效果是很像的。
class NoName(object):
def call(self):
pass
func = NoName()登入後複製
2. 巢狀函數
Python的函數可以巢狀定義。
def outer():
print('Before def:', locals())
def inner():
pass
print('After def:', locals())
return inner登入後複製
inner 是在 outer 內定義的，所以算 outer 的局部變數。執行到 def inner 時函數物件才創建，因此每次呼叫 outer 都會建立一個新的 inner 。下面可以看出，每次回傳的 inner 是不同的。
>>> outer()
Before def: {}
After def: {'inner': <function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa0048>}
<function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa0048>
>>> outer()
Before def: {}
After def: {'inner': <function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa00d0>}
<function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa00d0>登入後複製
3. 閉包
#巢狀函數有什麼特別之處？因為有閉包。
def outer():
msg = 'hello world'
def inner():
print(msg)
return inner登入後複製
下面的試驗表明， inner 可以存取到 outer 的局部變數 msg 。
>>> func = outer()
>>> func()
hello world
登入後複製
閉包有2個特點
1. inner 能存取outer 及其祖先函數的命名空間內的變數(局部變量，函數參數)。
2. 呼叫 outer 已經回傳了，但是它的命名空間被傳回的 inner 物件引用，所以還不會被回收。
這部分想深入可以去了解Python的LEGB規則。
4. 用函數實作裝飾器
裝飾器要求入參是函數對象，返回值是函數對象，巢狀函數完全能勝任。
def make_bold(func):
print('Initialize')
def wrapper():
print('Call')
return '<b>{}</b>'.format(func())
return wrapper登入後複製
用法跟类实现的装饰器一样。可以去掉 @ 语法糖分析下 构造 和 调用 的时机。
>>> @make_bold
... def get_content():
... return 'hello world'
...
Initialize
>>> get_content()
Call
'<b>hello world</b>'
登入後複製
登入後複製
因为返回的 wrapper 还在引用着，所以存在于 make_bold 命名空间的 func 不会消失。 make_bold 可以装饰多个函数， wrapper 不会调用混淆，因为每次调用 make_bold ，都会有创建新的命名空间和新的 wrapper 。
到此函数实现装饰器也理清楚了，完结撒花，可以关掉网页了~~~(后面是使用装饰的常见问题)
常见问题
1. 怎么实现带参数的装饰器？
带参数的装饰器，有时会异常的好用。我们看个例子。
>>> @make_header(2)
... def get_content():
... return 'hello world'
...
>>> get_content()
'<h2>hello world</h2>'
登入後複製
怎么做到的呢？其实这跟装饰器语法没什么关系。去掉 @ 语法糖会变得很容易理解。
@make_header(2)
def get_content():
return 'hello world'
# 等价于
def get_content():
return 'hello world'
unnamed_decorator = make_header(2)
get_content = unnamed_decorator(get_content)
登入後複製
上面代码中的 unnamed_decorator 才是真正的装饰器， make_header 是个普通的函数，它的返回值是装饰器。
来看一下实现的代码。
def make_header(level):
print('Create decorator')
# 这部分跟通常的装饰器一样，只是wrapper通过闭包访问了变量level
def decorator(func):
print('Initialize')
def wrapper():
print('Call')
return '<h{0}>{1}</h{0}>'.format(level, func())
return wrapper
# make_header返回装饰器
return decorator登入後複製
看了实现代码，装饰器的 构造 和 调用 的时序已经很清楚了。
>>> @make_header(2)
... def get_content():
... return 'hello world'
...
Create decorator
Initialize
>>> get_content()
Call
'<h2>hello world</h2>'
登入後複製
2. 如何装饰有参数的函数？
为了有条理地理解装饰器，之前例子里的被装饰函数有意设计成无参的。我们来看个例子。
@make_bold
def get_login_tip(name):
return 'Welcome back, {}'.format(name)登入後複製
最直接的想法是把 get_login_tip 的参数透传下去。
class make_bold(object):
def init(self, func):
self.func = func
def call(self, name):
return '<b>{}</b>'.format(self.func(name))登入後複製
如果被装饰的函数参数是明确固定的，这么写是没有问题的。但是 make_bold 明显不是这种场景。它既需要装饰没有参数的 get_content ，又需要装饰有参数的 get_login_tip 。这时候就需要可变参数了。
class make_bold(object):
def init(self, func):
self.func = func
def call(self, *args, **kwargs):
return '<b>{}</b>'.format(self.func(*args, **kwargs))登入後複製
当装饰器不关心被装饰函数的参数，或是被装饰函数的参数多种多样的时候，可变参数非常合适。可变参数不属于装饰器的语法内容，这里就不深入探讨了。
3. 一个函数能否被多个装饰器装饰？
下面这么写合法吗？
@make_italic
@make_bold
def get_content():
return 'hello world'
登入後複製
合法。上面的的代码和下面等价，留意一下装饰的顺序。
def get_content():
return 'hello world'
get_content = make_bold(get_content) # 先装饰离函数定义近的
get_content = make_italic(get_content)
登入後複製
4. functools.wraps 有什么用？
Python的装饰器倍感贴心的地方是对调用方透明。调用方完全不知道也不需要知道调用的函数被装饰了。这样我们就能在调用方的代码完全不改动的前提下，给函数patch功能。
为了对调用方透明，装饰器返回的对象要伪装成被装饰的函数。伪装得越像，对调用方来说差异越小。有时光伪装函数名和参数是不够的，因为Python的函数对象有一些元信息调用方可能读取了。为了连这些元信息也伪装上， functools.wraps 出场了。它能用于把被调用函数的 module ， name ， qualname ， doc ， annotations 赋值给装饰器返回的函数对象。
import functools
def make_bold(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
return '<b>{}</b>'.format(func(*args, **kwargs))
return wrapper登入後複製
对比一下效果。
>>> @make_bold
... def get_content():
... '''Return page content'''
... return 'hello world'
# 不用functools.wraps的结果
>>> get_content.name
'wrapper'
>>> get_content.doc
>>>
# 用functools.wraps的结果
>>> get_content.name
'get_content'
>>> get_content.doc
'Return page content'
登入後複製
实现装饰器时往往不知道调用方会怎么用，所以养成好习惯加上 functools.wraps 吧。
这次是真·完结了，撒花吧~~~
以上是總結Python中裝飾器的使用介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
