装饰器简介

实质： 是一个函数
参数：是你要装饰的函数名（并非函数调用）
返回：是装饰完的函数名（也非函数调用）
作用：为已经存在的对象添加额外的功能
特点：不需要对对象做任何的代码上的变动
应用场景：插入日志、性能测试、事务处理、权限校验等

简单用法如下:

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# *arg,**kw 表示所有任意参数
def test(func):
    def printname(*arg,**kw):
        print('this is 装饰器')
        return func(*arg,**kw)
    return printname

@test
def ceshi():
    print('我是ceshi函数')

ceshi()

>>>>
this is 装饰器
我是ceshi函数

原理

把@test放到ceshi()函数的定义处，相当于执行了语句
ceshi = test(ceshi)=printname
所以 ceshi()=printname()

高阶装饰器

带参数

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def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log('execute')
def now():
    print('2019-3-20')


>>> now()
execute now():
2019-3-20

和两层不同的是三层的执行顺序如下

now = log(‘execute’)(now)

参数是now函数，返回值最终是wrapper函数,函数也是对象，它有name等属性,它们的name已经从原来的’now’变成了’wrapper

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>>> now.__name__
'wrapper'

Python内置的functools.wraps就是干这个事的，所以，一个完整的decorator的写法如下

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import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

实践案例

请设计一个decorator，它可作用于任何函数上，并打印该函数的执行时间：

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import time
import functools


def ddq(text):
    def say(func):
        @functools.wraps(func)
        def deco(*args, **kw):
            print(text, func.__name__, time.ctime())
            return func(*args, **kw)
        return deco
    return say


@ddq('ed')
def test():
    print('this is test')


>>>> test()
ed test Tue Mar 19 18:11:09 2019
this is test