Python装饰器怎么应用
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Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似，都是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是，Java/C#的Annotation也很让人望而却步，在使用它之前你需要了解一堆Annotation的类库文档，让人感觉就是在学另外一门语言。而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法，这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定，完全就是语言层面的玩法：一种函数式编程的技巧。
装饰器背后的原理
在Python中，装饰器实现是十分方便。原因是：函数可以被扔来扔去。
Python的函数就是对象
要理解装饰器，就必须先知道，在Python里，函数也是对象（functions are objects）。明白这一点非常重要，让我们通过一个例子来看看为什么。
def shout(word="yes"): **return** word.capitalize() + "!" print(shout()) # outputs : 'Yes!' # 作为一个对象，你可以像其他对象一样把函数赋值给其他变量 scream = shout # 注意我们没有用括号：我们不是在调用函数， # 而是把函数'shout'的值绑定到'scream'这个变量上 # 这也意味着你可以通过'scream'这个变量来调用'shout'函数 print(scream()) # outputs : 'Yes!' # 不仅如此，这也还意味着你可以把原来的名字'shout'删掉， # 而这个函数仍然可以通过'scream'来访问 del shout **try**: print(shout()) **except** NameError as e: print(e) # outputs: "name 'shout' is not defined" print(scream()) # outputs: 'Yes!'
Python 函数的另一个有趣的特性是，它们可以在另一个函数体内定义。
def talk(): # 你可以在 'talk' 里动态的(on the fly)定义一个函数... **def** whisper(word="yes"): **return** word.lower() + "..." # ... 然后马上调用它！ print(whisper()) # 每当调用'talk'，都会定义一次'whisper'，然后'whisper'在'talk'里被调用 talk() # outputs: # "yes..." # 但是"whisper" 在 "talk"外并不存在: **try**: print(whisper()) **except** NameError as e: print(e) # outputs : "name 'whisper' is not defined"
函数引用（Functions references）
你刚刚已经知道了，Python的函数也是对象，因此：
可以被赋值给变量
可以在另一个函数体内定义
那么，这样就意味着一个函数可以返回另一个函数：
def get_talk(type="shout"):
# 我们先动态定义一些函数
**def** shout(word="yes"):
**return** word.capitalize() + "!"
**def** whisper(word="yes"):
**return** word.lower() + "..."
# 然后返回其中一个
**if** type == "shout":
# 注意：我们是在返回函数对象，而不是调用函数，所以不要用到括号 "()"
**return** shout
**else**:
**return** whisper
# 那你改如何使用d呢？
# 先把函数赋值给一个变量
talk = get_talk()
# 你可以发现 "talk" 其实是一个函数对象:
print(talk)
# outputs :# 这个对象就是 get_talk 函数返回的:
print(talk())
# outputs : Yes!
# 你甚至还可以直接这样使用:
print(get_talk("whisper")())
# outputs : yes...既然可以返回一个函数，那么也就可以像参数一样传递：
def shout(word="yes"):
**return** word.capitalize() + "!"
scream = shout
**def** do_something_before(func):
print("I do something before then I call the function you gave me")
print(func())
do_something_before(scream)
# outputs:
# I do something before then I call the function you gave me
# Yes!装饰器实战
现在已经具备了理解装饰器的所有基础知识了。装饰器也就是一种包装材料，它们可以让你在执行被装饰的函数之前或之后执行其他代码，而且不需要修改函数本身。
手工制作的装饰器
# 一个装饰器是一个需要另一个函数作为参数的函数
**def** my_shiny_new_decorator(a_function_to_decorate):
# 在装饰器内部动态定义一个函数：wrapper(原意：包装纸).
# 这个函数将被包装在原始函数的四周
# 因此就可以在原始函数之前和之后执行一些代码.
**def** the_wrapper_around_the_original_function():
# 把想要在调用原始函数前运行的代码放这里
print("Before the function runs")
# 调用原始函数（需要带括号）
a_function_to_decorate()
# 把想要在调用原始函数后运行的代码放这里
print("After the function runs")
# 直到现在，"a_function_to_decorate"还没有执行过 (HAS NEVER BEEN EXECUTED).
# 我们把刚刚创建的 wrapper 函数返回.
# wrapper 函数包含了这个函数，还有一些需要提前后之后执行的代码，
# 可以直接使用了（It's ready to use!）
**return** the_wrapper_around_the_original_function
# Now imagine you create a function you don't want to ever touch again.
**def** a_stand_alone_function():
print("I am a stand alone function, don't you dare modify me")
a_stand_alone_function()
# outputs: I am a stand alone function, don't you dare modify me
# 现在，你可以装饰一下来修改它的行为.
# 只要简单的把它传递给装饰器，后者能用任何你想要的代码动态的包装
# 而且返回一个可以直接使用的新函数:
a_stand_alone_function_decorated = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function_decorated()
# outputs:
# Before the function runs
# I am a stand alone function, don't you dare modify me
# After the function runs装饰器的语法糖
我们用装饰器的语法来重写一下前面的例子：
# 一个装饰器是一个需要另一个函数作为参数的函数
**def** my_shiny_new_decorator(a_function_to_decorate):
# 在装饰器内部动态定义一个函数：wrapper(原意：包装纸).
# 这个函数将被包装在原始函数的四周
# 因此就可以在原始函数之前和之后执行一些代码.
**def** the_wrapper_around_the_original_function():
# 把想要在调用原始函数前运行的代码放这里
print("Before the function runs")
# 调用原始函数（需要带括号）
a_function_to_decorate()
# 把想要在调用原始函数后运行的代码放这里
print("After the function runs")
# 直到现在，"a_function_to_decorate"还没有执行过 (HAS NEVER BEEN EXECUTED).
# 我们把刚刚创建的 wrapper 函数返回.
# wrapper 函数包含了这个函数，还有一些需要提前后之后执行的代码，
# 可以直接使用了（It's ready to use!）
**return** the_wrapper_around_the_original_function
@my_shiny_new_decorator
**def** another_stand_alone_function():
print("Leave me alone")
another_stand_alone_function()
# outputs:
# Before the function runs
# Leave me alone
# After the function runs是的，这就完了，就这么简单。@decorator 只是下面这条语句的简写(shortcut)：
another_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(another_stand_alone_function)
装饰器语法糖其实就是装饰器模式的一个Python化的变体。为了方便开发，Python已经内置了好几种经典的设计模式，比如迭代器（iterators）。当然，你还可以堆积使用装饰器：
def bread(func):
**def** wrapper():
print("")
func()
print("")
**return** wrapper
**def** ingredients(func):
**def** wrapper():
print("#tomatoes#")
func()
print("~salad~")
**return** wrapper
**def** sandwich(food="--ham--"):
print(food)
sandwich()
# outputs: --ham--
sandwich = bread(ingredients(sandwich))
sandwich()
# outputs:
#
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#用Python的装饰器语法表示：
def bread(func):
**def** wrapper():
print("")
func()
print("")
**return** wrapper
**def** ingredients(func):
**def** wrapper():
print("#tomatoes#")
func()
print("~salad~")
**return** wrapper
@bread
@ingredients
**def** sandwich(food="--ham--"):
print(food)
sandwich()
# outputs:
#
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#装饰器放置的顺序也很重要：
def bread(func):
**def** wrapper():
print("")
func()
print("")
**return** wrapper
**def** ingredients(func):
**def** wrapper():
print("#tomatoes#")
func()
print("~salad~")
**return** wrapper
@ingredients
@bread
**def** strange_sandwich(food="--ham--"):
print(food)
strange_sandwich()
# outputs:
##tomatoes#
#
# --ham--
## ~salad~给装饰器函数传参
# 这不是什么黑色魔法(black magic)，你只是必须让wrapper传递参数:
**def** a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate):
**def** a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2):
print("I got args! Look:", arg1, arg2)
function_to_decorate(arg1, arg2)
**return** a_wrapper_accepting_arguments
# 当你调用装饰器返回的函数式，你就在调用wrapper，而给wrapper的
# 参数传递将会让它把参数传递给要装饰的函数
@a_decorator_passing_arguments
**def** print_full_name(first_name, last_name):
print("My name is", first_name, last_name)
print_full_name("Peter", "Venkman")
# outputs:
# I got args! Look: Peter Venkman
# My name is Peter Venkman含参数的装饰器
在上面的装饰器调用中，比如@decorator，该装饰器默认它后面的函数是唯一的参数。装饰器的语法允许我们调用decorator时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。
# a new wrapper layer
**def** pre_str(pre=''):
# old decorator
**def** decorator(F):
**def** new_F(a, b):
print(pre + " input", a, b)
**return** F(a, b)
**return** new_F
**return** decorator
# get square sum
@pre_str('^_^')
**def** square_sum(a, b):
**return** a ** 2 + b ** 2
# get square diff
@pre_str('T_T')
**def** square_diff(a, b):
**return** a ** 2 - b ** 2
print(square_sum(3, 4))
print(square_diff(3, 4))
# outputs:
# ('^_^ input', 3, 4)
# 25
# ('T_T input', 3, 4)
# -7上面的pre_str是允许参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有环境参量的闭包。当我们使用@pre_str(‘^_^’)调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。该调用相当于：
square_sum = pre_str('^_^') (square_sum)装饰“类中的方法”
Python的一个伟大之处在于：方法和函数几乎是一样的(methods and functions are really the same)，除了方法的第一个参数应该是当前对象的引用(也就是 self)。这也就意味着只要记住把 self 考虑在内，你就可以用同样的方法给方法创建装饰器：
def method_friendly_decorator(method_to_decorate):
**def** wrapper(self, lie):
lie = lie - 3# very friendly, decrease age even more :-)
**return** method_to_decorate(self, lie)
**return** wrapper
**class** Lucy(object):
**def** __init__(self):
self.age = 32
@method_friendly_decorator
**def** say_your_age(self, lie):
print("I am %s, what did you think?" % (self.age + lie))
l = Lucy()
l.say_your_age(-3)
# outputs: I am 26, what did you think?当然，如果你想编写一个非常通用的装饰器，可以用来装饰任意函数和方法，你就可以无视具体参数了，直接使用 *args, **kwargs 就行：
def a_decorator_passing_arbitrary_arguments(function_to_decorate):
# The wrapper accepts any arguments
**def** a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments(*args, **kwargs):
print("Do I have args?:")
print(args)
print(kwargs)
# Then you unpack the arguments, here *args, **kwargs
# If you are not familiar with unpacking, check:
# http://www.saltycrane.com/blog/2008/01/how-to-use-args-and-kwargs-in-python/
function_to_decorate(*args, **kwargs)
**return** a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
**def** function_with_no_argument():
print("Python is cool, no argument here.")
function_with_no_argument()
# outputs
# Do I have args?:
# ()
# {}
# Python is cool, no argument here.
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
**def** function_with_arguments(a, b, c):
print(a, b, c)
function_with_arguments(1, 2, 3)
# outputs
# Do I have args?:
# (1, 2, 3)
# {}
# 1 2 3
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
**def** function_with_named_arguments(a, b, c, platypus="Why not ?"):
print("Do %s, %s and %s like platypus? %s" % (a, b, c, platypus))
function_with_named_arguments("Bill", "Linus", "Steve", platypus="Indeed!")
# outputs
# Do I have args ? :
# ('Bill', 'Linus', 'Steve')
# {'platypus': 'Indeed!'}
# Do Bill, Linus and Steve like platypus? Indeed!
**class** Mary(object):
**def** __init__(self):
self.age = 31
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
**def** say_your_age(self, lie=-3):# You can now add a default value
print("I am %s, what did you think ?" % (self.age + lie))
m = Mary()
m.say_your_age()
# outputs
# Do I have args?:
# (,)
# {}
# I am 28, what did you think?装饰类
在上面的例子中，装饰器接收一个函数，并返回一个函数，从而起到加工函数的效果。在Python 2.6以后，装饰器被拓展到类。一个装饰器可以接收一个类，并返回一个类，从而起到加工类的效果。
def decorator(aClass):
**class** newClass:
**def** __init__(self, age):
self.total_display = 0
self.wrapped = aClass(age)
**def** display(self):
self.total_display += 1
print("total display", self.total_display)
self.wrapped.display()
**return** newClass
@decorator
**class** Bird:
**def** __init__(self, age):
self.age = age
**def** display(self):
print("My age is", self.age)
eagleLord = Bird(5)
**for** i **in** range(3):
eagleLord.display()在decorator中，我们返回了一个新类newClass。在新类中，我们记录了原来类生成的对象（self.wrapped），并附加了新的属性total_display，用于记录调用display的次数。我们也同时更改了display方法。通过修改，我们的Bird类可以显示调用display的次数了。
内置装饰器
Python中有三种我们经常会用到的装饰器， property、 staticmethod、 classmethod，他们有个共同点，都是作用于类方法之上。
property 装饰器
property 装饰器用于类中的函数，使得我们可以像访问属性一样来获取一个函数的返回值。
class XiaoMing: first_name = '明' last_name = '小' @property **def** full_name(self): **return** self.last_name + self.first_name xiaoming = XiaoMing() print(xiaoming.full_name)
例子中我们像获取属性一样获取 full_name 方法的返回值，这就是用 property 装饰器的意义，既能像属性一样获取值，又可以在获取值的时候做一些操作。
staticmethod 装饰器
staticmethod 装饰器同样是用于类中的方法，这表示这个方法将会是一个静态方法，意味着该方法可以直接被调用无需实例化，但同样意味着它没有 self 参数，也无法访问实例化后的对象。
class XiaoMing:
@staticmethod
**def** say_hello():
print('同学你好')
XiaoMing.say_hello()
# 实例化调用也是同样的效果
# 有点多此一举
xiaoming = XiaoMing()
xiaoming.say_hello()classmethod 装饰器
classmethod 依旧是用于类中的方法，这表示这个方法将会是一个类方法，意味着该方法可以直接被调用无需实例化，但同样意味着它没有 self 参数，也无法访问实例化后的对象。相对于 staticmethod 的区别在于它会接收一个指向类本身的 cls 参数。
class XiaoMing:
name = '小明'
@classmethod
**def** say_hello(cls):
print('同学你好， 我是' + cls.name)
print(cls)
XiaoMing.say_hello()wraps 装饰器
一个函数不止有他的执行语句，还有着 name（函数名），doc（说明文档）等属性，我们之前的例子会导致这些属性改变。
def decorator(func):
**def** wrapper(*args, **kwargs):
"""doc of wrapper"""
print('123')
**return** func(*args, **kwargs)
**return** wrapper
@decorator
**def** say_hello():
"""doc of say hello"""
print('同学你好')
print(say_hello.__name__)
print(say_hello.__doc__)由于装饰器返回了 wrapper 函数替换掉了之前的 say_hello 函数，导致函数名，帮助文档变成了 wrapper 函数的了。解决这一问题的办法是通过 functools 模块下的 wraps 装饰器。
from functools import wraps
**def** decorator(func):
@wraps(func)
**def** wrapper(*args, **kwargs):
"""doc of wrapper"""
print('123')
**return** func(*args, **kwargs)
**return** wrapper
@decorator
**def** say_hello():
"""doc of say hello"""
print('同学你好')
print(say_hello.__name__)
print(say_hello.__doc__)装饰器总结
装饰器的核心作用是name binding。这种语法是Python多编程范式的又一个体现。大部分Python用户都不怎么需要定义装饰器，但有可能会使用装饰器。鉴于装饰器在Python项目中的广泛使用，了解这一语法是非常有益的。
常见错误：“装饰器”=“装饰器模式”
设计模式是一个在计算机世界里鼎鼎大名的词。假如你是一名 Java 程序员，而你一点设计模式都不懂，那么我打赌你找工作的面试过程一定会度过的相当艰难。
但写 Python 时，我们极少谈起“设计模式”。虽然 Python 也是一门支持面向对象的编程语言，但它的鸭子类型设计以及出色的动态特性决定了，大部分设计模式对我们来说并不是必需品。所以，很多 Python 程序员在工作很长一段时间后，可能并没有真正应用过几种设计模式。
不过装饰器模式（Decorator Pattern）是个例外。因为 Python 的“装饰器”和“装饰器模式”有着一模一样的名字，我不止一次听到有人把它们俩当成一回事，认为使用“装饰器”就是在实践“装饰器模式”。但事实上，它们是两个完全不同的东西。
“装饰器模式”是一个完全基于“面向对象”衍生出的编程手法。它拥有几个关键组成：一个统一的接口定义、若干个遵循该接口的类、类与类之间一层一层的包装。最终由它们共同形成一种“装饰”的效果。
而 Python 里的“装饰器”和“面向对象”没有任何直接联系，**它完全可以只是发生在函数和函数间的把戏。事实上，“装饰器”并没有提供某种无法替代的功能，它仅仅就是一颗“语法糖”而已。下面这段使用了装饰器的代码：
@log_time @cache_result **def** foo(): pass
基本完全等同于：
def foo(): pass foo = log_time(cache_result(foo))
装饰器最大的功劳，在于让我们在某些特定场景时，可以写出更符合直觉、易于阅读的代码。它只是一颗“糖”，并不是某个面向对象领域的复杂编程模式。
关于“Python装饰器怎么应用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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