Python中装饰器的理解和使用

╰半夏微凉° 2022-10-10 12:54 168阅读 0赞

# 写在前面 #

博主在学习Python的语法过程中，对于装饰器一直没有理解透彻，近期在看Django的时候，发现到处都在用装饰器，不搞懂真的没法看下去，因此决定花点时间做个学习，并记录一下。  
参考教程：

*  [菜鸟教程][Link 1]
 *  [廖雪峰的官方网站][Link 2]

# 装饰器的使用 #

首先要明确一下，装饰器用在函数之前，假设我有个函数A，这个A是我要实现的主要功能，但是在实现这个A之前（或者之后），我还要对这个函数的输入输出做一些修改，但是我又不想去修改函数A的代码和功能，那就要用到装饰器。

## 理解高阶函数 ##

进入正题，日常博主在定义函数时，函数的输入以及返回值都是明确的变量，高阶函数用的少，这里我先定义一下高阶函数：把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。

### 函数作为另一个函数的输入 ###

下面我根据廖雪峰老师的官网上定义一个高阶函数来解释一下：

def add(x, y, f):
        return f(x) + f(y)

这个add函数，就是个典型的高阶函数，它的三个输入参数里面，x和y是变量，而f是个函数名，来看看怎么实现这个高阶函数的功能：

res = add(-5, 6, abs)

在这行代码里面，我将f取值为abs()函数，也就是取绝对值，res=11

### 函数作为另一个函数的返回值 ###

上面讲到，高阶函数中，函数可以作为另一个函数的参数输入，同样，也能作为另一个函数的输出，也就是返回值，我们看看到底是什么意思。

def calc_sum(*args):
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax

上面这个函数是个求和函数，返回的是你输入的所有参数的和，是个最简单的函数，如果我们在调用这个函数的时候，并不需要马上就求和，而是只要获取一下这个函数名，等需要的时候再计算，那我们可以这样写：

def lazy_sum(*args):
        def sum():
            ax = 0
            for n in args:
                ax = ax + n
            return ax
        return sum
    
    f = lazy_sum(1,2,3,4,5)

然后我们print一下f，输出下面一行信息：`<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x000002201F825708>`，意思是这是一个函数，并没有return结果，为啥呢，因为我们在lazy\_sum函数中返回的就是一个函数，如果要调用这个函数，直接写成f()就行了。  
好吧，稀里糊涂的，反正我是理解了。

## 装饰器 ##

感觉前面说了一堆废话，和装饰器没啥关系啊。别急，马上有关系了。  
首先，我们有一个函数A，这个函数是我想要实现的主要功能，是下面这个样子的：

def now():
        print('2021-06-28')

打印一个时间，很简单的一个函数。但是，在使用这个函数之前，我要先打个log，就是要显示一下这个函数的名字，该怎么实现呢？  
可能大家会问，你直接在这个now()里面写不就行了，这里有两个问题要解释一下，一是可能代码并不支持修改，这很正常，可能并不是所有的地方都需要这个操作；二是如果这种函数如果成千上万，每个都要加进去，未免太浪费时间。  
现在，我们来定义个打log的函数：

def log(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('函数名为 %s:' % func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper

先看log函数的输入，func，它也是个函数，然后它返回的值，wrapper，也是个函数，这个函数做了啥工作了，它打印了func函数的函数名。真的是绕，没办法，谁叫它叫高阶函数呢。  
从上面的描述来看，我们可以这么来实现这个打log的功能：

def log(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('函数名为 %s:' % func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    
    def now():
        print('2021-06-28')
        
    now = log(now)

在控制台里面输入now()，看看输出：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI4NDgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
这就是咱们想要的输出结果。  
看看廖老师是怎么解释这个东西的：

> 由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。

不知不觉，咱们已经写了一个装饰器出来了，这个装饰器函数就是log()函数，不过大家一般不这么写，Python它有自己专门的语法，大家管它叫语法糖，是用@这个符号来表示的，怎么用呢，看下面：

def log(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('函数名为 %s:' % func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    
    @log
    def now():
        print('2021-06-28')

在需要装饰的函数（也就是now()）前面，写个`@log`，然后控制台输入now()会车，和上面的输出是一样的。也就是说，装饰器`@log`这个的作用与\`now = log(now) 是一样的，理解这个了，就大概差不多了。  
好吧，反正是整了个比较简单的装饰器出来，还有更复杂的，说是如果装饰器本身还需要传入参数，还需要再去嵌套一层函数，忒复杂了，有点绕晕了，先不解释这个问题了。

## 函数名的变化 ##

写到这里有点莫名其妙，两个教程上都写了这一点，我也试图来理解这个知识点。  
上面我们通过装饰器调用了now函数，我们现在想看看now的函数名，控制台执行下面这句代码：

now.__name__

输出结果为：`Out[25]: 'wrapper'`  
有点奇怪，明明是now，为啥变成了wrapper，可能是因为返回的那个wrapper()函数名字就是’wrapper’，这样有啥问题吗？正常情况下不会，但是如果遇到有些依赖函数签名的代码执行的时候，就会报错，所以，咱们还得把这个函数名改回来，咋改的呢，Python内置的functools.wraps就是做这个的，写在哪里呢，看下面：

import functools
    
    def log(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('函数名为:%s' % func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    
    @log
    def now():
        print('2021-06-28')
        
    now()

好吧，总体就这么多了，装饰器类似于一个补丁，就是给需要的函数打个补丁。感觉还是有点稀里糊涂的，慢慢理解吧。

[Link 1]: https://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html
[Link 2]: https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017451662295584
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI4NDgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/3a570981cc23457ca5161c1a1ca87a1a.png