装饰器两个重要的概念：
① '@' 语法糖
② 在不改变原函数代码的基础上，在执行前后进行定制操作
装饰器放在一个函数开始定义的地方，它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候，第一件事并不是执行这个函数，而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子我们称之为 装饰器 ，返回值是函数对象。
使用场景：
- 应用场景：
- Flask ： 路由、before_request、after_request
- Django： csrf、缓存、内置用户登录认证
- functools：缓存、warper
在一次的面试中，被面试官问过这样的两个问题：
1、你都用过装饰器实现过什么样的功能？
2、如何写一个可以传参的装饰器？
01. Hello，装饰器
装饰器的使用方法很固定
先定义一个装饰器（帽子）
再定义你的业务函数或者类（人）
最后把这装饰器（帽子）扣在这个函数（人）头上
就像下面这样子
def decorator(func): # 其中func传入要调用装饰器函数， 保留函数原有功能
def wrapper(*args, **kwargs): # wrapper 表示原函数被封装 *args, **kw 可传入多个参数
if datetime.datetime.now().year == 2020: # 新的业务逻辑
print(datetime.datetime.now().year)
return func(*args, **kwargs) #调用原函数
else:
print('不通过oOooO')
return wrapper
@decorator
def test(name):
print('hello,{}!'.format(name))
test('haha')
实际上，装饰器并不是编码必须性，意思就是说，你不使用装饰器完全可以，它的出现，应该是使我们的代码
更加优雅，代码结构更加清晰
将实现特定的功能代码封装成装饰器，提高代码复用率，增强代码可读性
02. 入门：日志打印器
首先是日志打印器。
实现的功能：
在函数执行前，先打印一行日志告知一下主人，我要执行函数了。
在函数执行完，也不能拍拍屁股就走人了，咱可是有礼貌的代码，再打印一行日志告知下主人，我执行完啦。
# 这是装饰器函数，参数 func 是被装饰的函数
def logger(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('主人，我准备开始执行：{} 函数了:'.format(func.__name__))
# 真正执行的是这行。
func(*args, **kw)
print('主人，我执行完啦。')
return wrapper
假如，我的业务函数是，计算两个数之和。写好后，直接给它带上帽子。
@logger
def add(x, y):
print('{} + {} = {}'.format(x, y, x+y))
然后执行一下 add 函数。
add(200, 50)
来看看输出了什么？
主人，我准备开始执行：add 函数了:
200 + 50 = 250
主人，我执行完啦。
03. 入门：时间计时器
再来看看 时间计时器
实现功能：顾名思义，就是计算一个函数的执行时长。
# 这是装饰函数
import time
def timer(func):
def wrapper(*args, **kw):
t1 = time.time()
func(*args,**kw)
t2 = time.time()
cost_time=t2 - t1
print("花费时间：{}秒".format(cost_time))
return wrapper
假如，我们的函数是要睡眠10秒。这样也能更好的看出这个计算时长到底靠不靠谱。
import time
@timer
def want_sleep(sleep_time):
time.sleep(sleep_time)
want_sleep(10)
来看看输出，如预期一样，输出10秒。
花费时间：10.0073800086975098秒
04. 进阶：带参数的函数装饰器
通过上面两个简单的入门示例，你应该能体会到装饰器的工作原理了。
不过，装饰器的用法还远不止如此，深究下去，还大有文章。今天就一起来把这个知识点学透。
回过头去看看上面的例子，装饰器是不能接收参数的。其用法，只能适用于一些简单的场景。不传参的装饰器，只能对被装饰函数，执行固定逻辑。
装饰器本身是一个函数，做为一个函数，如果不能传参，那这个函数的功能就会很受限，只能执行固定的逻辑。这意味着，如果装饰器的逻辑代码的执行需要根据不同场景进行调整，若不能传参的话，我们就要写两个装饰器，这显然是不合理的。
比如我们要实现一个可以定时发送邮件的任务（一分钟发送一封），定时进行时间同步的任务（一天同步一次），就可以自己实现一个 periodic_task （定时任务）的装饰器，这个装饰器可以接收一个时间间隔的参数，间隔多长时间执行一次任务。
可以这样像下面这样写，由于这个功能代码比较复杂，不利于学习，这里就不贴了。
@periodic_task(spacing=60)
def send_mail():
pass
@periodic_task(spacing=86400)
def ntp()
pass
那我们来自己创造一个伪场景，可以在装饰器里传入一个参数，指明国籍，并在函数执行前，用自己国家的母语打一个招呼。
# 小明，中国人
@say_hello("china")
def xiaoming():
pass
# jack，美国人
@say_hello("america")
def jack():
pass
那我们如果实现这个装饰器，让其可以实现 传参 呢？
会比较复杂，需要两层嵌套。
def say_hello(contry):
def wrapper(func):
def deco(*args, **kwargs):
if contry == "china":
print("你好!")
elif contry == "america":
print('hello.')
else:
return
# 真正执行函数的地方
func(*args, **kwargs)
return deco
return wrapper
来执行一下
xiaoming()
print("------------")
jack()
看看输出结果。
你好!
------------
hello.
05. 高阶：不带参数的类装饰器
以上都是基于函数实现的装饰器，在阅读别人代码时，还可以时常发现还有基于类实现的装饰器。
基于类装饰器的实现，必须实现 __call__ 和 __init__两个内置函数。
__init__ ：接收被装饰函数
__call__ ：实现装饰逻辑。
还是以日志打印这个简单的例子为例
class logger(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print("[INFO]: the function {func}() is running..."
.format(func=self.func.__name__))
return self.func(*args, **kwargs)
@logger
def say(something):
print("say {}!".format(something))
say("hello")
执行一下，看看输出
[INFO]: the function say() is running...
say hello!
06. 高阶：带参数的类装饰器
上面不带参数的例子，你发现没有，只能打印INFO级别的日志，正常情况下，我们还需要打印DEBUG WARNING等级别的日志。这就需要给类装饰器传入参数，给这个函数指定级别了。
带参数和不带参数的类装饰器有很大的不同。
__init__ ：不再接收被装饰函数，而是接收传入参数。
__call__ ：接收被装饰函数，实现装饰逻辑。
class logger(object):
def __init__(self, level='INFO'):
self.level = level
def __call__(self, func): # 接受函数
def wrapper(*args, **kwargs):
print("[{level}]: the function {func}() is running..."
.format(level=self.level, func=func.__name__))
func(*args, **kwargs)
return wrapper #返回函数
@logger(level='WARNING')
def say(something):
print("say {}!".format(something))
say("hello")
我们指定WARNING级别，运行一下，来看看输出。
[WARNING]: the function say() is running...
say hello!
07. 使用偏函数与类实现装饰器
绝大多数装饰器都是基于函数和闭包实现的，但这并非制造装饰器的唯一方式。
事实上，Python 对某个对象是否能通过装饰器（ @decorator）形式使用只有一个要求：decorator 必须是一个“可被调用（callable）的对象。
对于这个 callable 对象，我们最熟悉的就是函数了。
除函数之外，类也可以是 callable 对象，只要实现了__call__ 函数（上面几个例子已经接触过了）。
还有容易被人忽略的偏函数其实也是 callable 对象。
接下来就来说说，如何使用 类和偏函数结合实现一个与众不同的装饰器。
如下所示，DelayFunc 是一个实现了 __call__ 的类，delay 返回一个偏函数，在这里 delay 就可以做为一个装饰器。（以下代码摘自 Python工匠：使用装饰器的小技巧）
import time
import functools
class DelayFunc:
def __init__(self, duration, func):
self.duration = duration
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print(f'Wait for {self.duration} seconds...')
time.sleep(self.duration)
return self.func(*args, **kwargs)
def eager_call(self, *args, **kwargs):
print('Call without delay')
return self.func(*args, **kwargs)
def delay(duration):
"""
装饰器：推迟某个函数的执行。
同时提供 .eager_call 方法立即执行
"""
# 此处为了避免定义额外函数，
# 直接使用 functools.partial 帮助构造 DelayFunc 实例
return functools.partial(DelayFunc, duration)
我们的业务函数很简单，就是相加
@delay(duration=2)
def add(a, b):
return a+b
来看一下执行过程
>>> add # 可见 add 变成了 Delay 的实例
<__main__.DelayFunc object at 0x107bd0be0>
>>>
>>> add(3,5) # 直接调用实例，进入 __call__
Wait for 2 seconds...
8
>>>
>>> add.func # 实现实例方法
08. 如何写能装饰类的装饰器？
用 Python 写单例模式的时候，常用的有三种写法。其中一种，是用装饰器来实现的。
以下便是我自己写的装饰器版的单例写法。
instances = {}
def singleton(cls):
def get_instance(*args, **kw):
cls_name = cls.__name__
print('===== 1 ====')
if not cls_name in instances:
print('===== 2 ====')
instance = cls(*args, **kw)
instances[cls_name] = instance
return instances[cls_name]
return get_instance
@singleton
class User:
_instance = None
def __init__(self, name):
print('===== 3 ====')
self.name = name
可以看到我们用singleton 这个装饰函数来装饰 User 这个类。装饰器用在类上，并不是很常见，但只要熟悉装饰器的实现过程，就不难以实现对类的装饰。在上面这个例子中，装饰器就只是实现对类实例的生成的控制而已。
其实例化的过程，你可以参考我这里的调试过程，加以理解。
09. wraps 装饰器有啥用？
在 functools 标准库中有提供一个 wraps 装饰器，你应该也经常见过，那他有啥用呢？
先来看一个例子
def wrapper(func):
def inner_function():
pass
return inner_function
@wrapper
def wrapped():
pass
print(wrapped.__name__)
#inner_function
为什么会这样子？不是应该返回 func 吗？
这也不难理解，因为上边执行func 和下边 decorator(func) 是等价的，所以上面 func.__name__ 是等价于下面decorator(func).__name__ 的，那当然名字是inner_function
def wrapper(func):
def inner_function():
pass
return inner_function
def wrapped():
pass
print(wrapper(wrapped).__name__)
#inner_function
那如何避免这种情况的产生？方法是使用 functools .wraps 装饰器，它的作用就是将被修饰的函数(wrapped) 的一些属性值赋值给 修饰器函数(wrapper) ，最终让属性的显示更符合我们的直觉。
from functools import wraps
def wrapper(func):
@wraps(func)
def inner_function():
pass
return inner_function
@wrapper
def wrapped():
pass
print(wrapped.__name__)
# wrapped
准确点说，wraps 其实是一个偏函数对象（partial），源码如下
def wraps(wrapped,
assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
updated = WRAPPER_UPDATES):
return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,
assigned=assigned, updated=updated)
可以看到wraps其实就是调用了一个函数update_wrapper，知道原理后，我们改写上面的代码，在不使用 wraps的情况下，也可以让 wrapped.__name__ 打印出 wrapped，代码如下：
from functools import update_wrapper
WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',
'__annotations__')
def wrapper(func):
def inner_function():
pass
update_wrapper(inner_function, func, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS)
return inner_function
@wrapper
def wrapped():
pass
print(wrapped.__name__)
10. 内置装饰器：property
以上，我们介绍的都是自定义的装饰器。
其实Python语言本身也有一些装饰器。比如property这个内建装饰器，我们再熟悉不过了。
它通常存在于类中，可以将一个函数定义成一个属性，属性的值就是该函数return的内容。
通常我们给实例绑定属性是这样的
class Student(object):
def __init__(self, name, age=None):
self.name = name
self.age = age
# 实例化
xiaoming = Student("小明")
# 添加属性
xiaoming.age=25
# 查询属性
xiaoming.age
# 删除属性
del xiaoming.age
但是稍有经验的开发人员，一下就可以看出，这样直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是并不能对属性的值做合法性限制。为了实现这个功能，我们可以这样写。
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
self.name = None
def set_age(self, age):
if not isinstance(age, int):
raise ValueError('输入不合法：年龄必须为数值!')
if not 0 < age < 100:
raise ValueError('输入不合法：年龄范围必须0-100')
self._age=age
def get_age(self):
return self._age
def del_age(self):
self._age = None
xiaoming = Student("小明")
# 添加属性
xiaoming.set_age(25)
# 查询属性
xiaoming.get_age()
# 删除属性
xiaoming.del_age()
上面的代码设计虽然可以变量的定义，但是可以发现不管是获取还是赋值（通过函数）都和我们平时见到的不一样。
按照我们思维习惯应该是这样的。
# 赋值
xiaoming.age = 25
# 获取
xiaoming.age
那么这样的方式我们如何实现呢。请看下面的代码。
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
self.name = None
@property
def age(self):
return self._age
@age.setter
def age(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('输入不合法：年龄必须为数值!')
if not 0 < value < 100:
raise ValueError('输入不合法：年龄范围必须0-100')
self._age=value
@age.deleter
def age(self):
del self._age
xiaoming = Student("小明")
# 设置属性
xiaoming.age = 25
# 查询属性
xiaoming.age
# 删除属性
del xiaoming.age
用@property装饰过的函数，会将一个函数定义成一个属性，属性的值就是该函数return的内容。同时，会将这个函数变成另外一个装饰器。就像后面我们使用的@age.setter和@age.deleter。
@age.setter 使得我们可以使用XiaoMing.age = 25这样的方式直接赋值。
@age.deleter 使得我们可以使用del XiaoMing.age这样的方式来删除属性。
property 的底层实现机制是「描述符」，为此我还写过一篇文章。
这里也介绍一下吧，正好将这些看似零散的文章全部串起来。
如下，我写了一个类，里面使用了 property 将 math 变成了类实例的属性
class Student:
def __init__(self, name):
self.name = name
@property
def math(self):
return self._math
@math.setter
def math(self, value):
if 0 <= value <= 100:
self._math = value
else:
raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
为什么说 property 底层是基于描述符协议的呢？通过 PyCharm 点击进入 property 的源码，很可惜，只是一份类似文档一样的伪源码，并没有其具体的实现逻辑。
不过，从这份伪源码的魔法函数结构组成，可以大体知道其实现逻辑。
这里我自己通过模仿其函数结构，结合「描述符协议」来自己实现类 property 特性。
代码如下：
class TestProperty(object):
def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
self.fget = fget
self.fset = fset
self.fdel = fdel
self.__doc__ = doc
def __get__(self, obj, objtype=None):
print("in __get__")
if obj is None:
return self
if self.fget is None:
raise AttributeError
return self.fget(obj)
def __set__(self, obj, value):
print("in __set__")
if self.fset is None:
raise AttributeError
self.fset(obj, value)
def __delete__(self, obj):
print("in __delete__")
if self.fdel is None:
raise AttributeError
self.fdel(obj)
def getter(self, fget):
print("in getter")
return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)
def setter(self, fset):
print("in setter")
return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)
def deleter(self, fdel):
print("in deleter")
return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)
然后 Student 类，我们也相应改成如下
class Student:
def __init__(self, name):
self.name = name
# 其实只有这里改变
@TestProperty
def math(self):
return self._math
@math.setter
def math(self, value):
if 0 <= value <= 100:
self._math = value
else:
raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
为了尽量让你少产生一点疑惑，我这里做两点说明：
使用
TestProperty装饰后，math不再是一个函数，而是TestProperty类的一个实例。所以第二个math函数可以使用math.setter来装饰，本质是调用TestProperty.setter来产生一个新的TestProperty实例赋值给第二个math。第一个
math和第二个math是两个不同TestProperty实例。但他们都属于同一个描述符类（TestProperty），当对 math 对于赋值时，就会进入TestProperty.__set__，当对math 进行取值里，就会进入TestProperty.__get__。仔细一看，其实最终访问的还是Student实例的_math属性。
说了这么多，还是运行一下，更加直观一点。
# 运行后，会直接打印这一行，这是在实例化 TestProperty 并赋值给第二个math
in setter
>>>
>>> s1.math = 90
in __set__
>>> s1.math
in __get__
90
如对上面代码的运行原理，有疑问的同学，请务必结合上面两点说明加以理解，那两点相当关键。
11. 其他装饰器：装饰器实战
读完并理解了上面的内容，你可以说是Python高手了。别怀疑，自信点，因为很多人都不知道装饰器有这么多用法呢。
在我看来，使用装饰器，可以达到如下目的：
使代码可读性更高，逼格更高；
代码结构更加清晰，代码冗余度更低；
刚好我在最近也有一个场景，可以用装饰器很好的实现，暂且放上来看看。
这是一个实现控制函数运行超时的装饰器。如果超时，则会抛出超时异常。
有兴趣的可以看看。
import signal
class TimeoutException(Exception):
def __init__(self, error='Timeout waiting for response from Cloud'):
Exception.__init__(self, error)
def timeout_limit(timeout_time):
def wraps(func):
def handler(signum, frame):
raise TimeoutException()
def deco(*args, **kwargs):
signal.signal(signal.SIGALRM, handler)
signal.alarm(timeout_time)
func(*args, **kwargs)
signal.alarm(0)
return deco
return wraps
以上，便是我对装饰器的所有分享。