本篇文章為大家帶來了關於python的相關知識，其中主要介紹了關於裝飾器的相關問題，包括了閉包、裝飾器、使用多個裝飾器、帶參數的裝飾器等等內容，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。
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要了解什麼是裝飾器（decorator），我們首先需要知道閉包（closure）的概念。
閉包，又稱閉包函數或閉合函數，通俗一點來講，當某個函數被當成物件返回時還夾帶了外部變量，就形成了一個閉包。
以列印Hello World為例，我們先來看看巢狀函數的結構應該是什麼樣的：
def print_msg(msg):
def printer():
print(msg)
printer()print_msg('Hello World')# Hello World執行print_msg('Hello World')相當於執行了printer()，也就是執行print(msg)，所以會輸出Hello World。
我們再來看一下如果是閉包，該是什麼樣的結構：
def print_msg(msg):
def printer():
print(msg)
return printer
my_msg = print_msg('Hello World')my_msg()# Hello World本例中的
printer函數就是閉包。
執行print_msg('Hello World') 實際上是傳回如下這樣一個函數，它夾帶了外部變數'Hello World'：
def printer():
print('Hello World')於是呼叫my_msg 就相當於執行printer()。
那麼要如何判斷函數是否是閉包函數呢？閉包函數的 __closure__ 屬性裡面定義了一個元組用於存放所有的cell對象，每個cell對象保存了這個閉包中所有的外部變數。而普通函數的 __closure__ 屬性為 None。
def outer(content):
def inner():
print(content)
return innerprint(outer.__closure__)
# Noneinner = outer('Hello World')print(inner.__closure__)
# (<cell at 0x0000023FB1FD0B80: str object at 0x0000023FB1DC84F0>,)由此可見 outer 函數不是閉包，而 inner 函數是閉包。
我們還可以查看閉包所攜帶的外部變數：
print(inner.__closure__[0].cell_contents)# Hello World
說了那麼多，那麼閉包究竟有什麼用呢？閉包存在的意義就是它夾帶了外部變數（私貨），如果它不夾帶私貨，那麼就和普通的函數沒有任何區別。
閉包的優點如下：
我們先考慮這樣一個場景，假設先前寫的一個函數已經實現了4個功能，為簡單起見，我們用print 語句來代表每一個具體的功能：
def module():
print('功能1')
print('功能2')
print('功能3')
print('功能4')現在，由於某種原因，你需要為module 這個函數新增一個功能5，你完全可以這樣修改：
def module():
print('功能1')
print('功能2')
print('功能3')
print('功能4')
print('功能5')但在現實業務中，直接做出這樣的修改往往是比較危險的（會變得不容易維護）。那麼如何在不修改原函數的基礎上去為它新添一個功能呢？
你可能已經想到了使用之前的閉包知識：
def func_5(original_module):
def wrapper():
original_module()
print('功能5')
return wrapper#func_5 代表該函數主要用於實作功能5 ，我們接下來將module 傳入進去觀察效果：
new_module = func_5(module)new_module()# 功能1# 功能2# 功能3# 功能4# 功能5
可以看出，我們的新模組：new_module 已經實作了功能5 。
在上面的範例中，函數
func_5就是一個裝飾器，它裝飾了原來的模組（為它新添了一個功能）。
#當然，Python有更簡潔的寫法（稱之為語法糖），我們可以將@符號與裝飾器函數的名稱一起使用，並將其放置在要裝飾的函數的定義上方：
def func_5(original_module):
def wrapper():
original_module()
print('功能5')
return wrapper@func_5def module():
print('功能1')
print('功能2')
print('功能3')
print('功能4')module()# 功能1# 功能2# 功能3# 功能4# 功能5基於此，我們可以在不修改原始函數的基礎上完成計時任務（計算原始函數的運行時間），如下：
def timer(func):
def wrapper():
import time
tic = time.time()
func()
toc = time.time()
print('程序用时: {}s'.format(toc - tic))
return wrapper@timerdef make_list():
return [i * i for i in range(10**7)]my_list = make_list()# 程序用时: 0.8369960784912109s事實上，my_list 並不是列表，直接列印會顯示None，這是因為我們的wrapper 函數沒有設定回傳值。如果需要取得make_list 的回傳值，可以這樣修改wrapper 函數：
def wrapper():
import time
tic = time.time()
a = func()
toc = time.time()
print('程序用时: {}s'.format(toc - tic))
return a假如我們要為module 新增功能5 和功能6（以數字順序），那該如何做呢？
好在Python允許同時使用多個裝飾器：
def func_5(original_module):
def wrapper():
original_module()
print('功能5')
return wrapperdef func_6(original_module):
def wrapper():
original_module()
print('功能6')
return wrapper@func_6@func_5def module():
print('功能1')
print('功能2')
print('功能3')
print('功能4')module()# 功能1# 功能2# 功能3# 功能4# 功能5# 功能6上述過程實際上等價於：
def module():
print('功能1')
print('功能2')
print('功能3')
print('功能4')new_module = func_6(func_5(module))new_module()此外，需要注意的是，在使用多個裝飾器時，最靠近函數定義的裝飾器會先裝飾該函數，如果我們改變裝飾順序，則輸出結果也會改變：
@func_5@func_6def module():
print('功能1')
print('功能2')
print('功能3')
print('功能4')module()# 功能1# 功能2# 功能3# 功能4# 功能6# 功能5如果被裝飾的函數帶有參數，那該如何去建構裝飾器呢？
考慮這樣一個函數：
def pide(a, b): return a / b
当b=0 时会出现 ZeropisionError。如何在避免修改该函数的基础上给出一个更加人性化的提醒呢？
因为我们的 pide 函数接收两个参数，所以我们的 wrapper 函数也应当接收两个参数：
def smart_pide(func): def wrapper(a, b): if b == 0: return '被除数不能为0!' else: return func(a, b) return wrapper
使用该装饰器进行装饰：
@smart_pidedef pide(a, b): return a / bprint(pide(3, 0))# 被除数不能为0!print(pide(3, 1))# 3.0
如果不知道要被装饰的函数有多少个参数，我们可以使用下面更为通用的模板：
def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): # ... res = func(*args, **kwargs) # ... return res # 也可以不return return wrapper
我们之前提到的装饰器都没有带参数，即语法糖 @decorator 中没有参数，那么该如何写一个带参数的装饰器呢？
前面实现的装饰器都是两层嵌套函数，而带参数的装饰器是一个三层嵌套函数。
考虑这样一个场景。假如我们在为 module 添加新功能时，希望能够加上实现该功能的开发人员的花名，则可以这样构造装饰器（以 功能5 为例）：
def func_5_with_name(name=None):
def func_5(original_module):
def wrapper():
original_module()
print('功能5由{}实现'.format(name))
return wrapper return func_5效果如下：
@func_5_with_name(name='若水')def module():
print('功能1')
print('功能2')
print('功能3')
print('功能4')module()# 功能1# 功能2# 功能3# 功能4# 功能5由若水实现对于这种三层嵌套函数，我们可以这样理解：当为 func_5_with_name 指定了参数后，func_5_with_name(name='若水') 实际上返回了一个 decorator，于是 @func_5_with_name(name='若水') 就相当于 @decorator。
将类作为装饰器，我们需要实现 __init__ 方法和 __call__ 方法。
以计时器为例，具体实现如下：
class Timer:
def __init__(self, func):
self.func = func def __call__(self):
import time
tic = time.time()
self.func()
toc = time.time()
print('用时: {}s'.format(toc - tic))@Timerdef make_list():
return [i**2 for i in range(10**7)]make_list()# 用时: 2.928966999053955s如果想要自定义生成列表的长度并获得列表（即被装饰的函数带有参数情形），我们就需要在 __call__ 方法中传入相应的参数，具体如下：
class Timer:
def __init__(self, func):
self.func = func def __call__(self, num):
import time
tic = time.time()
res = self.func(num)
toc = time.time()
print('用时: {}s'.format(toc - tic))
return res@Timerdef make_list(num):
return [i**2 for i in range(num)]my_list = make_list(10**7)# 用时: 2.8219943046569824sprint(len(my_list))# 10000000如果要构建带参数的类装饰器，则不能把 func 传入 __init__ 中，而是传入到 __call__ 中，同时 __init__ 用来初始化类装饰器的参数。
接下来我们使用类装饰器来复现第五章节中的效果：
class Func_5:
def __init__(self, name=None):
self.name = name def __call__(self, func):
def wrapper():
func()
print('功能5由{}实现'.format(self.name))
return wrapper@Func_5('若水')def module():
print('功能1')
print('功能2')
print('功能3')
print('功能4')module()# 功能1# 功能2# 功能3# 功能4# 功能5由若水实现Python中有许多内置装饰器，这里仅介绍最常见的三种：@classmethod、@staticmethod 和 @property。
@classmethod 用于装饰类中的函数，使用它装饰的函数不需要进行实例化也可调用。需要注意的是，被装饰的函数不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，它可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。
cls代表类本身，self代表实例本身。
具体请看下例：
class A:
num = 100
def func1(self):
print('功能1')
@classmethod
def func2(cls):
print('功能2')
print(cls.num)
cls().func1()A.func2()# 功能2# 100# 功能1@staticmethod 同样用来修饰类中的方法，使用它装饰的函数的参数没有任何限制（即无需传入 self 参数），并且可以不用实例化调用该方法。当然，实例化后调用该方法也是允许的。
具体如下：
class A: @staticmethod def add(a, b): return a + bprint(A.add(2, 3))# 5print(A().add(2, 3))# 5
使用 @property 装饰器，我们可以直接通过方法名来访问类方法，不需要在方法名后添加一对 () 小括号。
class A:
@property
def printer(self):
print('Hello World')a = A()a.printer# Hello World除此之外，@property 还可以用来防止类的属性被修改。考虑如下场景
class A: def __init__(self): self.name = 'ABC'a = A()print(a.name)# ABCa.name = 1print(a.name)# 1
可以看出类中的属性 name 可以被随意修改。如果要防止修改，则可以这样做
class A: def __init__(self): self.name_ = 'ABC' @property def name(self): return self.name_ a = A()print(a.name)# ABCa.name = 1print(a.name)# AttributeError: can't set attribute
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