Python 装饰器
装饰器接受一个函数，添加一些功能并返回它。 在本文中，您将学习如何创建装饰器以及为什么要使用它。
Python中的装饰器是什么？
Python有一个有趣的功能，称为装饰器，可将功能添加到现有代码中。
这也称为元编程，因为程序的一部分试图在编译时修改程序的另一部分。
学习装饰器的先决条件
为了了解装饰器，我们必须首先了解Python的一些基本知识。
我们必须接受这样一个事实，即Python中的所有内容都是对象。我们定义的名称只是绑定到这些对象的标识符。函数也不例外，它们也是对象（带有属性）。可以将各种不同的名称绑定到同一功能对象。
这是一个实例。
def first(msg):
print(msg)
first("Hello")
second = first
second("Hello")当您运行代码时，这两个函数first和second给出相同的输出。在此，名称first和second指代相同的功能对象。
现在情况是不是感觉变复杂了点，可以将函数作为参数传递给另一个函数。
如果您在Python中使用过map，filter和reduce之类的函数，那么您已经知道这一点。
这种以其他函数为参数的函数也称为高阶函数。这是这种函数的一个实例。
def inc(x): return x + 1 def dec(x): return x - 1 def operate(func, x): result = func(x) return result
我们调用函数如下。
>>> operate(inc,3) 4 >>> operate(dec,3) 2
此外，一个函数可以返回另一个函数。
def is_called():
def is_returned():
print("Hello")
return is_returned
new = is_called()
#输出 "Hello"
new()在这里，is_returned()是一个嵌套函数，每次我们调用is_drawn()时，该函数都会定义并返回。
最后，我们必须了解Python中的闭包。
回到装饰器
函数和方法被称为可调用的，因为它们可以被调用。
实际上，任何实现特殊方法__call __()的对象都称为可调用的。 因此，从最基本的意义上讲，装饰器是可调用的，可返回可调用的。
基本上，装饰器接受一个函数，添加一些功能并返回它。
def make_pretty(func):
def inner():
print("我被装饰了")
func()
return inner
def ordinary():
print("我是普通的函数")在shell中运行以下代码时，
>>> ordinary() 我是普通的函数 >>> # 我们来装饰一下这个普通的函数 >>> pretty = make_pretty(ordinary) >>> pretty() 我被装饰了 我是普通的函数
在上面显示的示例中，make_pretty()是一个装饰器。在分配步骤中。
pretty = make_pretty(ordinary)
函数ordinary()被修饰，返回的函数被命名为pretty。
我们可以看到decorator函数在原来的函数中添加了一些新功能。这类似于包装礼物。装饰器充当包装器。被装饰的物品(里面的礼物)的性质不会改变。但是现在，它看起来很漂亮(自从装饰之后)。
通常，我们装饰一个函数并将其重新分配为
ordinary = make_pretty(ordinary).
这是一个常见的构造，因此，Python具有简化此语法的语法。
我们可以将@符号与装饰器函数的名称一起使用，并将其放置在要装饰的函数的定义上方。例如，
@make_pretty
def ordinary():
print("我是普通的函数")相当于
def ordinary():
print("我是普通的函数")
ordinary = make_pretty(ordinary)这只是实现装饰器的语法糖。
用参数装饰函数
上面的装饰器很简单，并且只适用于没有任何参数的函数。如果我们的函数具有如下所示的参数，该怎么办？
def divide(a, b): return a/b
此函数有两个参数，a和b。我们知道，如果我们将b传递为0 ，则会产生错误。
>>> divide(2,5) 0.4 >>> divide(2,0) Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: division by zero
现在让我们做一个装饰器来检查这种情况是否会导致错误。
def smart_divide(func):
def inner(a,b):
print("我要做除法",a,"和",b)
if b == 0:
print("哎呀!不能除")
return
return func(a,b)
return inner
@smart_divide
def divide(a,b):
return a/b如果出现错误情况，此新实现将返回None。
>>> divide(2,5) 我要做除法 2 和 5 0.4 >>> divide(2,0) 我要做除法 2 和 0 哎呀!不能除
通过这种方式，我们可以装饰带有参数的函数。
敏锐的观察者会注意到，inner()装饰器内部的嵌套函数的参数与其装饰的函数的参数相同。考虑到这一点，现在我们可以使通用装饰器可以使用任意数量的参数。
在Python中，此魔术是通过完成的function(*args, **kwargs)。这样，args是位置参数的元组，kwargs而是关键字参数的字典。这样的装饰器的一个实例是。
def works_for_all(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("我可以装饰任何函数")
return func(*args, **kwargs)
return innerPython 链接装饰器
可以在Python中链接多个装饰器。
这就是说，一个函数可以用不同（或相同）的装饰器多次装饰。我们只需将装饰器放置在所需函数之上。
def star(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("*" * 30)
func(*args, **kwargs)
print("*" * 30)
return inner
def percent(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("%" * 30)
func(*args, **kwargs)
print("%" * 30)
return inner
@star
@percent
def printer(msg):
print(msg)
printer("Hello")这将给出输出。
****************************** %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Hello %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ******************************
上面的语法，
@star @percent def printer(msg): print(msg)
相当于
def printer(msg): print(msg) printer = star(percent(printer))
链接装饰器的顺序很重要。如果我们按相反的顺序，
@percent @star def printer(msg): print(msg)
执行将发生在
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ****************************** Hello ****************************** %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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