【笔记】Python基础五：装饰器
一，什么是装饰器
本质就是函数，功能是为其他函数添加附加功能
原则：
1，不修改被修饰函数的源代码
2，不修改被修饰函数的调用方式
例子：
import timedef timmer(func):
def wapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
res = func(*args, **kwargs)
stop_time = time.time()
print('函数的运行时间 %s' % (stop_time - start_time))
return res
return wapper
@timmer #加装饰器
def cal(l): #原函数
res = 0
time.sleep(1)
for i in l:
res += i
return res
t1 = cal(range(100))
print(t1)
'''输出：
函数的运行时间 1.0000572204589844
4950
'''
二，装饰器的知识储备
装饰器 = 高阶函数 + 函数嵌套（闭包）
（一）高阶函数
定义：
1，函数接受的参数是一个函数名
2，函数的返回值是一个函数名
3，满足上述条件任意一个，都可称之为高阶函数
例子:高阶函数
def foo():print('你好啊林师傅')
def test(func):
print(func) #打印内存地址
func() #执行函数foo
test(foo) #test是高阶
'''输出：
<function foo at 0x00000000022F22F0>
你好啊林师傅
'''
例子：函数接受的参数是一个函数名，就能实现给函数增加功能的目标
def foo():time.sleep(3)
print('你好啊林师傅')
def test(func):
start_time = time.time()
func() #执行函数foo
stop_time = time.time()
print('函数的运行时间 %s' % (stop_time - start_time))
test(foo) #修改了函数原来的调用方式，原来是foo()
'''输出：
你好啊林师傅
函数的运行时间 3.000171661376953
'''
例子：如果再加上返回值是一个函数，则能实现“不修改被修饰函数的调用方式”这一个条件
def foo():print('from the foo')
def test(func):
return func
# res = test(foo)
# print(res) #res得到的是foo的内存地址
# res() #实际是运行foo
foo = test(foo) #如果把函数的执行结果重新赋值给foo函数名
foo() #就能实现“不修改被修饰函数的调用方式”这一个条件
'''输出：
from the foo
'''
例子：多运行一次，并不合格（高阶函数并不能全部满足装饰器的需要） 1，不修改foo源代码，2，不修改foo调用方式
def foo():time.sleep(3)
print('from the foo')
def timer(func):
start_time = time.time()
func() #执行函数foo
stop_time = time.time()
print('函数的运行时间 %s' % (stop_time - start_time))
return func
foo = timer(foo)
foo() #又执行了一次函数foo
'''输出：
from the foo
函数的运行时间 3.007171869277954
from the foo
'''
（二），函数嵌套
定义：在函数里面定义另一个函数
def bar():print('from bar')
def foo():
print('from foo')
def test():
pass
函数闭包：
闭——封装变量，包——层层嵌套。其实和函数作用域是一回事。特性：如果内层没有定义重名变量，外层的变量可以传进来。
def father(auth_type):# print('from father %s' %name)
def son():
# name='linhaifeng_1'
# print('我的爸爸是%s' %name)
def grandson():
print('我的爷爷是%s' %auth_type)#实参'filedb'从最外层一直传导进来
grandson()
# print(locals())
son()
# father('linhaifeng')
father('filedb')
#输出：我的爷爷是filedb
三，装饰器框架
使用高阶函数+函数闭包完成装饰器框架。
个人理解：1，装饰器函数传入的原函数名func，用在最内层运行原函数，以实现和原函数一样的效果
2，而在原函数外层包裹的一层函数wrapper，加retunrn wapper返回的是加入新功能后的一个函数地址，在外面运行这个函数地址也就执行了加入的新功能
3，而@这样一个语法把新函数的地址赋值给原函数名，这样运行原函数名，就把新的功能增加了。
def timmer(func): #func=testdef wrapper():
# print(func)
start_time=time.time()
func() #就是在运行test()
stop_time = time.time()
print('运行时间是%s' %(stop_time-start_time))
return wrapper
@timmer #test=timmer(test)
def test():
time.sleep(3)
print('test函数运行完毕')
test()
'''输出：
test函数运行完毕
运行时间是3.000171661376953
'''
#先使用res来接收
# res=timmer(test) #返回的是wrapper的地址
# res() #执行的是wrapper()
#然后使用test原函数名替换res
# test=timmer(test) #返回的是wrapper的地址
# test() #执行的是wrapper()
#最后python提供@语法等效于test=timmer(test)
# @timmer 就相当于 test=timmer(test)
例子：原函数加入返回值情况
import timedef timmer(func):
def wrapper():
start_time=time.time()
res=func() #使用res接收返回值
stop_time = time.time()
print('运行时间是%s' %(stop_time-start_time))
return res #把返回值传回去
return wrapper
@timmer
def test():
time.sleep(3)
print('test函数运行完毕')
return '这是test的返回值' #这里原函数test加入了返回值
res=test()
print(res)
'''输出：
test函数运行完毕
运行时间是3.007171869277954
这是test的返回值
'''
例子：加入参数，并且考虑原函数参数不固定的情况
#传参的复习和回顾def test2(name,age,gender): #test2(*('alex',18,'male','x','y'),**{})
#name,age,gender=('alex',18,'male','x','y')
print(name)
print(age)
print(gender)
def test1(*args,**kwargs):
test2(*args,**kwargs) #args=('alex',18,'male','x','y') kwargs={}
test1('alex',18,gender='male') #正确的传参方式
test1('alex',18,'male') #正确的传参方式
test1('alex',18,'male','x','y')#多传了两个参数，报错：test2() takes 3 positional arguments but 5 were given
#(*args,**kwargs)实现了传递可变参数的功能，在原函数有多个变体的情况下，装饰器函数可以通用import time
def timmer(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
res=func(*args,**kwargs) #可以理解为wrapper得到的参数原封不动的传进原函数
print('args 是 %s:' %(args,))
print('kwargs 是: %s' %kwargs)
stop_time = time.time()
print('运行时间是%s' %(stop_time-start_time))
return res
return wrapper
@timmer
def test(name,age): #两个参数
time.sleep(1)
print('test函数运行完毕,名字是【%s】 年龄是【%s】' %(name,age))
return '这是test的返回值'
@timmer
def test1(name,age,gender): #三个参数
time.sleep(1)
print('test1函数运行完毕,名字是【%s】 年龄是【%s】 性别【%s】' %(name,age,gender))
return '这是test1的返回值'
test('linhaifeng',age=18) #args=('linhaifeng') kwargs={'age':18}
print('######')
test1('alex',18,'male') #args=('alex',18,'male') kwargs={}
'''输出：
test函数运行完毕,名字是【linhaifeng】 年龄是【18】
args 是 ('linhaifeng',):
kwargs 是: {'age': 18}
运行时间是1.0000572204589844
######
test1函数运行完毕,名字是【alex】 年龄是【18】 性别【male】
args 是 ('alex', 18, 'male'):
kwargs 是: {}
运行时间是1.0000572204589844
'''
两个小技巧
#1，解压序列a,*_,c =[10,9,8,7,6]#代表所有值
print(a)
print(_) #下划线_是变量
print(c)
'''输出：
10
[9, 8, 7]
6
'''
#2，交换两个变量值
f1 = 1
f2 = 10
f1,f2 = f2,f1
print(f1,f2)
#输出：10 1
四，装饰器实战
（一）使用装饰器实现验证和session功能
user_list=[{'name':'alex','passwd':'123'},
{'name':'linhaifeng','passwd':'123'},
{'name':'wupeiqi','passwd':'123'},
{'name':'yuanhao','passwd':'123'},
]
current_dic={'username':None,'login':False}
def auth_func(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
if current_dic['username'] and current_dic['login']:
res = func(*args, **kwargs)
return res
username=input('用户名：').strip()
passwd=input('密码：').strip()
for user_dic in user_list:
if username == user_dic['name'] and passwd == user_dic['passwd']:
current_dic['username']=username
current_dic['login']=True
res = func(*args, **kwargs)
return res
else: #######这个else非常有价值，不是if的else，而是for的else
print('用户名或者密码错误')
return wrapper
@auth_func
def index():
print('欢迎来到京东主页')
@auth_func
def home(name):
print('欢迎回家%s' %name)
@auth_func
def shopping_car(name):
print('%s的购物车里有［%s,%s,%s］' %(name,'奶茶','妹妹','娃娃'))
print('before-->',current_dic)
index()
print('after--->',current_dic)
home('产品经理')
# shopping_car('产品经理')
五，装饰器运行流程
1，运行@装饰器函数名，实际动作是运行装饰器函数，由于闭包函数wrapper定义在这个装饰器函数的里面，所以仅return wrapper，把wrapper的函数地址返回给原函数名（重新赋值）
2，当程序运行到原函数名（），也就是执行原函数时，因为前面的步骤，实际跳转到wrapper函数执行。这里面巧妙的地方是，wrapper函数里面又包含一个原函数（），这回是真正执行原函数（）。
3，执行完原函数后，回到wrapper里面，原函数（）下面的步骤运行。
六，带参数的装饰器函数
本质就是在外面再添加一层，把原装饰器函数包裹起来。原装饰器函数实现的是把原函数名传递进去在内层，带参数的装饰器函数实现传递功能性参数作用在最外层，层层嵌套。
user_list=[{'name':'alex','passwd':'123'},
{'name':'linhaifeng','passwd':'123'},
{'name':'wupeiqi','passwd':'123'},
{'name':'yuanhao','passwd':'123'},
]
current_dic={'username':None,'login':False}
def auth(auth_type='filedb'):
def auth_func(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
print('认证类型是',auth_type)
if auth_type == 'filedb':
if current_dic['username'] and current_dic['login']:
res = func(*args, **kwargs)
return res
username=input('用户名：').strip()
passwd=input('密码：').strip()
for user_dic in user_list:
if username == user_dic['name'] and passwd == user_dic['passwd']:
current_dic['username']=username
current_dic['login']=True
res = func(*args, **kwargs)
return res
else:
print('用户名或者密码错误')
elif auth_type == 'ldap':
print('鬼才特么会玩')
res = func(*args, **kwargs)
return res
else:
print('鬼才知道你用的什么认证方式')
res = func(*args, **kwargs)
return res
return wrapper
return auth_func
@auth(auth_type='filedb') #auth_func=auth(auth_type='filedb')-->@auth_func 附加了一个auth_type --->index=auth_func(index)
def index():
print('欢迎来到京东主页')
@auth(auth_type='ldap')
def home(name):
print('欢迎回家%s' %name)
#
@auth(auth_type='sssssss')
def shopping_car(name):
print('%s的购物车里有［%s,%s,%s］' %(name,'奶茶','妹妹','娃娃'))
# print('before-->',current_dic)
# index()
# print('after--->',current_dic)
# home('产品经理')
shopping_car('产品经理')
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