python裝飾器的本質，就是閉包！

我們一般談Python的閉包，都是指普通的入參，而談裝飾器的時候，入參一定有函數！閉包和裝飾器，返回的都是函數。函數是代碼的最小封裝單位，裝飾器作用于函數，它不影響函數自身的執(zhí)行，只是在函數的執(zhí)行前后增加一些“裝飾性”的動作。裝飾器被稱為python的語法糖(syntax sugar)，也被視為python支持AOP編程(面向切面編程)的工具。

簡單裝飾器

以下代碼實現了一個最簡單的額裝飾器，功能是給帶上裝飾器的函數，在函數執(zhí)行前，增加一行print打印，代碼如下：

test1函數加上了calling_trace裝飾器，在第7行，這一行代碼的作用，相同于第11行的注釋。test1還是test1，這個名字沒有變，只是換成了一個閉包函數的返回值，此閉包函數，就是裝飾器，它接收一個函數作為參數。以上代碼運行效果如下：

$ python3 deco.py

calling test1

test1 is runing...

我們還可以稍微復雜一點點，既然是裝飾器，被裝飾的函數執(zhí)行前后都可以加點小動作。修改后的代碼如下：

def calling_trace(func):

def wrapper():

print('calling', func.__name__)

a = func()

print('this is the reture:',a)

return wrapper

@calling_trace

def test2():

print('test2 is runing...')

return 'www.pynote.net'

# test2 = calling_trace(test2)

test2()

新的裝飾器沒有改名字，只是獲取了被裝飾函數的返回值，并將返回值打印出來。運行效果如下：

$ python3 deco.py

calling test2

test2 is runing...

this is the reture: www.pynote.net

test2函數執(zhí)行前后，都增加了一些動作，作為裝飾！

這就是裝飾器的概念：不修改已有函數的代碼，也不修改已有函數的調用處代碼，卻達到了豐富函數功能的效果！本質上裝飾器是對函數的一種封裝，只是我們要理解@語法。

閉包和裝飾器

裝飾器的本質就是閉包，我們如果把上面這段代碼重寫一遍，采用閉包的語法形式，不使用@語法，效果是完全一樣的：

def calling_trace(func):

def wrapper():

print('calling', func.__name__)

a = func()

print('this is the reture:',a)

return wrapper

def test2():

print('test2 is runing...')

return 'www.pynote.net'

t = calling_trace(test2)

t()

以上代碼，沒有@語法的使用啦，用變量t來獲取calling_trace返回的函數對象，然后調用，效果與使用裝飾器完全一樣：

$ python3 deco.py

calling test2

test2 is runing...

this is the reture: www.pynote.net

使用@語法，閱讀代碼就如吃糖！

裝飾帶參數的函數

如果被裝飾的函數有參數，需要在裝飾器內部原樣復制函數的參數定義。請看示例：

def calling_trace(func):

def wrapper(a,b,c=3):

print('calling', func.__name__)

a = func(a,b,c)

print('reture value:',a)

return wrapper

@calling_trace

def test3(a,b,c=3):

print('test3 is runing...')

return a+b+c

test3(1,2,5)

test3(1,2)

裝飾器返回的函數的參數定義，要與被裝飾函數的參數定義保持一致！以上代碼運行結果如下：

$ python3 deco.py

calling test3

test3 is runing...

reture value: 8

calling test3

test3 is runing...

reture value: 6

就算裝飾參數個數不定的函數，語法上也是一樣的，請看下面代碼，test4函數的參數個數不定：

def calling_trace(func):

def wrapper(*args):

print('calling', func.__name__)

a = func(*args)

print('reture value:',a)

return wrapper

@calling_trace

def test4(*args):

print('test4 is runing...')

return sum(args)

test4(1,2,3,4,5,6,7,8)

test4(23,34,45,56)

*args表示一個tuple，在函數定義處出現，就是packing打包調用時的參數，在調用時出現，就是unpacking展開tuple。跟**kw(對應dict)用法一樣。以上代碼運行效果：

$ python3 deco.py

calling test4

test4 is runing...

reture value: 36

calling test4

test4 is runing...

reture value: 158

給帶參數的函數加裝飾器，還有一種更通用更常見的參數寫法，這種寫法在修改函數參數和調用處時，有可以反過來保持裝飾器部分代碼不變。示例如下：

def calling_trace(func):

def wrapper(*args, **kw):

print('calling', func.__name__)

a = func(*args, **kw)

print('reture value:',a)

return wrapper

@calling_trace

def test5(a,b,c=3):

print('test5 is runing...')

return a+b+c

test5(1,2)

test5(1,2,c=8)

裝飾器中使用*args和**kw來接收和傳遞參數！這個地方要好好體會，這是python的一個特別精妙的地方。以上代碼運行結果如下：

$ python3 deco.py

calling test5

test5 is runing...

reture value: 6

calling test5

test5 is runing...

reture value: 11

帶參數的裝飾器

本文以上示例，都是不帶參數的裝飾器，在使用@語法的時候，沒有參數。而裝飾器本身也可以帶參數，通過在裝飾器外再使用閉包，給裝飾器封裝其執(zhí)行環(huán)境，可以使裝飾器的功能更強大更靈活，也可以更好的控制函數的執(zhí)行(比如在某些情況下不執(zhí)行)。而帶參數的裝飾器，在語法上，也就跟閉包區(qū)分開來。(應該就是這個原因，閉包和裝飾器在python中是分成了兩個概念)

def calling_trace(run):

def deco(func):

def wrapper(*args, **kw):

print('calling', func.__name__)

if run == 1:

a = func(*args, **kw)

print('reture value:',a)

else:

print('not allow to run')

return wrapper

return deco

# test5 = calling_trace(run=1)(test5)

@calling_trace(run=1)

def test5(a,b,c=3):

print('test5 is runing...')

return a+b+c

@calling_trace(run=0)

def test6(*args):

print('test6 is runing...')

return sum(args)

test5(1,2)

test5(1,2,c=8)

test6(23,34,45,56)

先看一下這段代碼的運行結果：

$ python3 deco.py

calling test5

test5 is runing...

reture value: 6

calling test5

test5 is runing...

reture value: 11

calling test6

not allow to run

達到預期，test5可以執(zhí)行，而test6不允許執(zhí)行。

calling_trace實際上就是一個閉包，它有一個參數，run，調用calling_trace(run=1)后，就相當于返回了一個有run這個參數的裝飾器。然后再用這個裝飾器去“修飾”它自己的參數func。這個效果，就如注釋掉的那行代碼。如果不使用@語法，把那行代碼注釋打開(放在test5的定義后面)，運行效果一模一樣！

多重裝飾器

函數可以有多個裝飾器！多個裝飾器的效果，就相當于對函數進行了多層的封裝包裹，而不同的裝飾器對函數執(zhí)行的功能影響，完全獨立。比如有個裝飾器用來控制函數是否能夠被執(zhí)行，另一個裝飾器控制函數的所有raise出來的異常。

@a

@b

@c

def tt(): pass

# tt = a(b(c(tt)))

tt函數上面帶3個裝飾器，想過正如注釋掉的那行代碼。

我真的覺得python裝飾器的設計，實在是非常精妙！

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總結

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