Python 데코레이터 이해

이 기사는 Python의 데코레이터에 대한 이해를 소개하며 이제 모든 사람과 공유합니다. 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있습니다

1. 필수

핵심: 함수는 "변수"입니다.
정의: 본질은 다른 함수에 추가 기능을 추가하는 함수입니다.
원칙:
1. 원본 함수의 소스 코드를 수정하지 마세요.

2. 원본 함수의 호출 방법을 수정하지 마세요.

고차 함수+ 중첩 함수 => 데코레이터

#### 第一波 ####
def foo():
    print 'foo'
 
foo     #表示是函数
foo()   #表示执行foo函数
 
#### 第二波 ####
def foo():
    print 'foo'
 
foo = lambda x: x + 1
 
foo()   # 执行下面的lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为函数 foo 被重新定义了

2. 수요가 오고 있습니다

스타트업 회사에는 N개의 사업 부서와 1개의 기본 플랫폼 부서가 있으며, 기본 플랫폼은 기본 기능을 제공합니다. 예: 데이터베이스 작업, Redis 호출, API 모니터링 및 기타 기능. 사업부서에서 기본 기능을 사용할 때는 기본 플랫폼에서 제공하는 기능만 호출하면 됩니다. 다음과 같습니다:

############### 基础平台提供的功能如下 ###############
 
def f1():
    print 'f1'
 
def f2():
    print 'f2'
 
def f3():
    print 'f3'
 
def f4():
    print 'f4'
 
############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############
 
f1()
f2()
f3()
f4()
 
############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############
 
f1()
f2()
f3()
f4()

현재 회사는 질서정연하게 진행되고 있습니다. 그러나 과거에는 기본 플랫폼의 개발자들이 코드 작성 시 검증 관련 문제, 즉 에서 제공하는 기능에 주의를 기울이지 않았습니다. 기본 플랫폼은 누구나 사용할 수 있습니다. 이제 기본 플랫폼의 모든 기능을 재구성하고 플랫폼에서 제공하는 모든 기능에 대한 검증 메커니즘을 추가해야 합니다. 즉, 기능을 실행하기 전에 검증해야 합니다.

상사가 Low B에게 일을 맡기고 그가 하는 일은 다음과 같습니다.

각 사업부서와 협의하여 기본 플랫폼의 기능을 호출하기 전에 각 사업부서가 자체 코드를 작성하고 이를 검증합니다. 이 방법을 사용하면 기본 플랫폼을 전혀 수정할 필요가 없습니다. 跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。

当天Low B 被开除了...

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

1	只对基础平台的代码进行重构，让N业务部门无需做任何修改

그날 Low B가 해고되었습니다...🎜

상사가 Low BB에게 작업을 맡겼고 그가 한 일은 다음과 같습니다.🎜

🎜

1🎜 🎜

🎜🎜기본 플랫폼의 코드만 리팩터링하여 N 사업부에서 수정할 필요가 없도록 합니다.🎜🎜🎜🎜 🎜

############### 基础平台提供的功能如下 ############### def f1():    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print 'f1'def f2():    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print 'f2'def f3():    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print 'f3'def f4():    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    print 'f4'############### 业务部门不变 ############### ### 业务部门A 调用基础平台提供的功能### f1()
f2()
f3()
f4()### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ### f1()
f2()
f3()
f4()

过了一周 Low BB 被开除了...

老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：

1	只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改

############### 基础平台提供的功能如下 ############### def check_login():    # 验证1
    # 验证2
    # 验证3
    passdef f1():
    
    check_login()    print 'f1'def f2():
    
    check_login()    print 'f2'def f3():
    
    check_login()    print 'f3'def f4():
    
    check_login()    
    print 'f4'

老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：

老大说：

写代码要遵循开发封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：

• 封闭：已实现的功能代码块

• 开放：对扩展开发

如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：

def w1(func):
    def inner():
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func()
    return inner
 
@w1
def f1():
    print 'f1'
@w1
def f2():
    print 'f2'
@w1
def f3():
    print 'f3'
@w1
def f4():
    print 'f4'

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。

Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？

老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了：

单独以f1为例：

def w1(func):
    def inner():
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func()
    return inner
 
@w1
def f1():
    print 'f1'

当写完这段代码后（函数未被执行、未被执行、未被执行），python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：

1. def w1(func):  ==>将w1函数加载到内存

2. @w1

没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。

从表面上看解释器着实会执行这两句，但是 @w1 这一句代码里却有大文章，@函数名 是python的一种语法糖。

如上例@w1内部会执行一下操作：

• 执行w1函数，并将 @w1 下面的 函数 作为w1函数的参数，即：@w1 等价于 w1(f1)
  所以，内部就会去执行：
      def inner:
          #验证
          return f1()   # func是参数，此时 func 等于 f1
      return inner     # 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数
  其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中

• 将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
  w1函数的返回值是：
     def inner:
          #验证
          return 原来f1()  # 此处的 f1 表示原来的f1函数
  然后，将此返回值再重新赋值给 f1，即：
  新f1 = def inner:
              #验证
              return 原来f1() 
  所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行 新f1 函数，在 新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
  如此一来， 即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值 返回给业务调用着

Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！

先把上述流程看懂，之后还会继续更新...

3、问答时间

问题：被装饰的函数如果有参数呢？

def w1(func):    def inner(arg):        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(arg)    return inner

@w1def f1(arg):    print 'f1'

def w1(func):    def inner(arg1,arg2):        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(arg1,arg2)    return inner

@w1def f1(arg1,arg2):    print 'f1'

def w1(func):    def inner(arg1,arg2,arg3):        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(arg1,arg2,arg3)    return inner

@w1def f1(arg1,arg2,arg3):    print 'f1'

问题：可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器？

def w1(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(*args,**kwargs)
    return inner
 
@w1
def f1(arg1,arg2,arg3):
    print 'f1'

问题：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？

def w1(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(*args,**kwargs)
    return inner
 
def w2(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        # 验证1
        # 验证2
        # 验证3
        return func(*args,**kwargs)
    return inner
 
 
@w1
@w2
def f1(arg1,arg2,arg3):
    print 'f1'

问题：还有什么更吊的装饰器吗？

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
  
def Before(request,kargs):
    print 'before'
      
def After(request,kargs):
    print 'after'
  
  
def Filter(before_func,after_func):
    def outer(main_func):
        def wrapper(request,kargs):
              
            before_result = before_func(request,kargs)
            if(before_result != None):
                return before_result;
              
            main_result = main_func(request,kargs)
            if(main_result != None):
                return main_result;
              
            after_result = after_func(request,kargs)
            if(after_result != None):
                return after_result;
              
        return wrapper
    return outer
      
@Filter(Before, After)
def Index(request,kargs):
    print 'index'

4、functools.wraps

上述的装饰器虽然已经完成了其应有的功能，即：装饰器内的函数代指了原函数，注意其只是代指而非相等，原函数的元信息没有被赋值到装饰器函数内部。例如：函数的注释信息

def outer(func):    def inner(*args, **kwargs):        print(inner.__doc__)  # None
        return func()    return inner

@outerdef function():    """
    asdfasd
    :return:    """
    print('func')

如果使用@functools.wraps装饰装饰器内的函数，那么就会代指元信息和函数。

def outer(func):
    @functools.wraps(func)    def inner(*args, **kwargs):        print(inner.__doc__)  # None
        return func()    return inner

@outerdef function():    """
    asdfasd
    :return:    """
    print('func')

위 내용은 Python 데코레이터 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!