裝飾器是從英文decorator翻譯過來的，從字面上來看就是對某個東西進行修飾，增強被修飾物的功能，下面我們對裝飾器做下簡單介紹。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司十載專注成都高端網(wǎng)站建設定制網(wǎng)站服務,為客戶提供專業(yè)的成都網(wǎng)站制作,成都網(wǎng)頁設計,成都網(wǎng)站設計服務;成都創(chuàng)新互聯(lián)公司服務內(nèi)容包含成都網(wǎng)站建設,重慶小程序開發(fā),軟件開發(fā),網(wǎng)絡營銷推廣,網(wǎng)絡運營服務及企業(yè)形象設計;成都創(chuàng)新互聯(lián)公司擁有眾多專業(yè)的高端網(wǎng)站制作開發(fā)團隊,資深的高端網(wǎng)頁設計團隊及經(jīng)驗豐富的架構師高端網(wǎng)站策劃團隊;我們始終堅持從客戶的角度出發(fā),為客戶量身訂造網(wǎng)絡營銷方案，解決網(wǎng)絡營銷疑問。
一、怎么編寫裝飾器
裝飾器的實現(xiàn)很簡單，本質是一個可調用對象，可以是函數(shù)、方法、對象等，它既可以裝飾函數(shù)也可以裝飾類和方法，為了簡單說明問題，我們實現(xiàn)一個函數(shù)裝飾器，如下代碼：
有了這個裝飾器，我們就可以打印出什么時候開始和結束調用函數(shù)，對于排查函數(shù)的調用鏈非常方便。
二、帶參數(shù)的裝飾器
上面的例子無論什么時候調用sum都會輸出信息，如果我們需要按需輸出信息怎么實現(xiàn)呢，這時就要用到帶參數(shù)的裝飾器了，如下代碼：
對sum使用裝飾器時沒有參數(shù)，這時debug為0，所以調用sum時不會輸出函數(shù)調用相關信息。
對multi使用裝飾器時有參數(shù)，這時debug為1，所以調用multi時會輸出函數(shù)調用相關信息。
三、函數(shù)名字問題
當我們打印被裝飾后的函數(shù)名字時，不知道大家有沒發(fā)現(xiàn)輸出的不是函數(shù)本身的名字，如下代碼會輸出‘wrap’而不是‘sum’：
有時這種表現(xiàn)并不是我們想要的，我們希望被裝飾后的函數(shù)名字還是函數(shù)本身，那要怎么實現(xiàn)呢？很簡單，只需要引入functools.wraps即可，如下代碼就會輸出‘sum’了：
看完后是不是覺得python裝飾器很簡單，只要了解它的本質，怎么寫都行，有好多種玩法呢。
裝飾器是通過裝飾器函數(shù)修改原函數(shù)的一些功能而不需要修改原函數(shù)，在很多場景可以用到它，比如① 執(zhí)行某個測試用例之前，判斷是否需要登錄或者執(zhí)行某些特定操作；② 統(tǒng)計某個函數(shù)的執(zhí)行時間；③ 判斷輸入合法性等。合理使用裝飾器可以極大地提高程序的可讀性以及運行效率。本文將介紹Python裝飾器的使用方法。
python裝飾器可以定義如下：
輸出：
python解釋器將test_decorator函數(shù)作為參數(shù)傳遞給my_decorator函數(shù)，并指向了內(nèi)部函數(shù) wrapper()，內(nèi)部函數(shù) wrapper() 又會調用原函數(shù) test_decorator()，所以decorator()的執(zhí)行會先打印'this is wrapper'，然后打印'hello world'， test_decorator()執(zhí)行完成后，打印 'bye' ，*args和**kwargs，表示接受任意數(shù)量和類型的參數(shù)。
裝飾器 my_decorator() 把真正需要執(zhí)行的函數(shù) test_decorator() 包裹在其中，并且改變了它的行為，但是原函數(shù) test_decorator() 不變。
一般使用如下形式使用裝飾器：
@my_decorator就相當于 decorator = my_decorator(test_decorator) 語句。
內(nèi)置裝飾器@functools.wrap可用于保留原函數(shù)的元信息（將原函數(shù)的元信息，拷貝到對應的裝飾器函數(shù)里）。先來看看沒有使用functools的情況：
輸出：
從上面的輸出可以看出test_decorator() 函數(shù)被裝飾以后元信息被wrapper() 函數(shù)取代了，可以使用@functools.wrap裝飾器保留原函數(shù)的元信息：
輸出：
裝飾器可以接受自定義參數(shù)。比如定義一個參數(shù)來設置裝飾器內(nèi)部函數(shù)的執(zhí)行次數(shù)：
輸出：
Python 支持多個裝飾器嵌套：
裝飾的過程：
順序從里到外：
test_decorator('hello world') 執(zhí)行順序和裝飾的過程相反。
輸出：
類也可以作為裝飾器，類裝飾器主要依賴__call__()方法，是python中所有能被調用的對象具有的內(nèi)置方法（python魔術方法），每當調用一個類的實例時，__call__()就會被執(zhí)行一次。
下面的類裝飾器實現(xiàn)統(tǒng)計函數(shù)執(zhí)行次數(shù)：
輸出：
下面介紹兩種裝飾器使用場景
統(tǒng)計函數(shù)執(zhí)行所花費的時間
輸出：
在使用某些web服務時，需要先判斷用戶是否登錄，如果沒有登錄就跳轉到登錄頁面或者提示用戶登錄：
--THE END--
簡言之，打個比方，我寫了一個python的插件，提供給用戶使用，但是在使用的過程中我添加了一些功能，可是又不希望用戶改變調用的方式，那么該怎么辦呢？這個時候就用到了裝飾器。
python裝飾器就是用于拓展原來函數(shù)功能的一種函數(shù)，這個函數(shù)的特殊之處在于它的返回值也是一個函數(shù)，使用python裝飾器的好處就是在不用更改原函數(shù)的代碼前提下給函數(shù)增加新的功能。一般而言，我們要想拓展原來函數(shù)代碼，比較直接的辦法就是侵入代碼里面修改。
而且裝飾器是程序開發(fā)中經(jīng)常會用到的一個功能，用好了裝飾器，開發(fā)效率如虎添翼，所以這也是Python面試中必問的問題，但對于好多小白來講，這個功能有點繞，自學時直接繞過去了，然后面試問到了就掛了，因為裝飾器是程序開發(fā)的基礎知識，不懂就太說不過去啦。
講完裝飾器，相信大家對于Python的發(fā)展前景也比較感興趣，隨著人工智能的發(fā)展，Python作為人工智能的首選語言，自然也是發(fā)展得如火如荼?，F(xiàn)在入行，肯定是一個好時機！
本文目的是由淺入深地介紹python裝飾器原理
裝飾器(Decorators)是 Python 的一個重要部分
其功能是， 在不修改原函數(shù)(類)定義代碼的情況下，增加新的功能
為了理解和實現(xiàn)裝飾器，我們先引入2個核心操作：
在這個例子中，函數(shù)hi的形參name，默認為'world'
在函數(shù)內(nèi)部，又定義了另一個函數(shù) howdoyoudo，定義這個函數(shù)時，將形參name作為新函數(shù)的形參name2的默認值。
因此，在函數(shù)內(nèi)部調用howdoyoudo()時，將以調用hi時的實參為默認值，但也可以給howdoyoudo輸入其他參數(shù)。
上面的例子運行后輸出結果為：
這里新定義的howdoyoudo可以稱作一個“閉包”。不少關于裝飾器的blog都提到了這個概念，但其實沒必要給它取一個多專業(yè)的名字。我們知道閉包是 函數(shù)內(nèi)的函數(shù) 就可以了
當我們進行 def 的時候，我們在做什么？
這時，hi函數(shù)，打印一個字符串，同時返回一個字符串。
但hi函數(shù)本身也是一個對象，一個可以執(zhí)行的對象。執(zhí)行的方式是hi()。
這里hi和hi()有本質區(qū)別，
hi 代表了這個函數(shù)對象本身
hi() 則是運行了函數(shù)，得到函數(shù)的返回值。
作為對比，可以想象以下代碼
此時也是b存在，可以正常使用。
我們定義2個函數(shù)，分別實現(xiàn)自加1， 自乘2，
再定義一個函數(shù)double_exec，內(nèi)容是將某個函數(shù)調用2次
在調用double_exec時，可以將函數(shù)作為輸入傳進來
輸出結果就是
7
27
同樣，也可以將函數(shù)作為輸出
輸出結果為
6
10
有了以上兩個核心操作，我們可以嘗試構造裝飾器了。
裝飾器的目的： 在不修改原函數(shù)(類)定義代碼的情況下，增加新的功能
試想一下，現(xiàn)在有一個原函數(shù)
在不修改原函數(shù)定義代碼的情況下，如果想進行函數(shù)內(nèi)容的添加，可以將這個函數(shù)作為一個整體，添加到這樣的包裹中：
我們定義了一個my_decorator函數(shù)，這個函數(shù)進行了一種操作：
對傳入的f，添加操作(運行前后增加打印)，并把添加操作后的內(nèi)容連同運行原函數(shù)的內(nèi)容，一起傳出
這個my_decorator，定義了一種增加前后打印內(nèi)容的行為
調用my_decorator時，對這個行為進行了操作。
因此，new_function是一個在original_function上增加了前后打印行為的新函數(shù)
這個過程被可以被稱作裝飾。
這里已經(jīng)可以發(fā)現(xiàn)，裝飾器本身對于被裝飾的函數(shù)是什么，是不需要考慮的。裝飾器本身只定義了一種裝飾行為，這個行為是通過裝飾器內(nèi)部的閉包函數(shù)()進行定義的。
運行裝飾前后的函數(shù)，可以清晰看到裝飾的效果
我們復現(xiàn)一下實際要用裝飾器的情況，我們往往有一種裝飾器，想應用于很多個函數(shù)，比如
此時，如果我們想給3個print函數(shù)都加上裝飾器，需要這么做
實際調用的時候，就需要調用添加裝飾器的函數(shù)名了
當然，也可以賦值給原函數(shù)名
這樣至少不需要管理一系列裝飾前后的函數(shù)。
同時，在不需要進行裝飾的時候，需要把
全部刪掉。
事實上，這樣并不方便，尤其對于更復雜的裝飾器來說
為此，python提供了一種簡寫方式
這個定義print1函數(shù)前的@my_decorator，相當于在定義完print1后，自動直接運行了
不論采用@my_decorator放在新函數(shù)前，還是顯示地重寫print1 = my_decorator(print1)，都會存在一個問題：
裝飾后的函數(shù)，名字改變了(其實不止名字，一系列的索引都改變了)
輸出結果為:
這個現(xiàn)象的原因是，裝飾行為本身，是通過構造了一個新的函數(shù)（例子中是wrap_func函數(shù)）來實現(xiàn)裝飾這個行為的，然后把這個修改后的函數(shù)賦給了原函數(shù)名。
這樣，會導致我們預期的被裝飾函數(shù)的一些系統(tǒng)變量（比如__name__）發(fā)生了變化。
對此，python提供了解決方案：
經(jīng)過這個行為后，被裝飾函數(shù)的系統(tǒng)變量問題被解決了
輸出結果為
剛才的例子都比較簡單，被裝飾的函數(shù)是沒有參數(shù)的。如果被裝飾的函數(shù)有參數(shù)，只需要在定義裝飾行為時（事實上，這個才更通用），增加(*args, **kwargs)描述即可
之前的描述中可以感受到，對于例子中的裝飾行為(前后加打印)，函數(shù)被裝飾后，本質上是調用了新的裝飾函數(shù)wrap_func。
因此，如果原函數(shù)需要有輸入?yún)?shù)傳遞，只需要在wrap_func（或其他任意名字的裝飾函數(shù)）定義時，也增加參數(shù)輸入(*args, **kwargs)，并將這些參數(shù)，原封不動地傳給待裝飾函數(shù)f。
這種定義裝飾行為的方式更具有普遍性，忘記之前的定義方式吧
我們試一下
輸出
這里需要注意的是，如果按照以下的方式定義裝飾器
那么以下語句將不會執(zhí)行
因為裝飾后實際的函數(shù)wrap_func(雖然名字被改成了原函數(shù)，系統(tǒng)參數(shù)也改成了原函數(shù))，運行到return f(*args, **kwargs) 的時候已經(jīng)結束了
因為裝飾器my_decorator本身也是可以輸入的，因此，只需要在定義裝飾器時，增加參數(shù)，并在后續(xù)函數(shù)中使用就可以了，比如
此時裝飾器已經(jīng)可以有輸入?yún)?shù)了
輸出
你可能發(fā)現(xiàn)，為什么不用簡寫版的方法了
因為以上代碼會報錯?。?/p>
究其原因，雖然
等價于
但是，
并不等價于
這本身和@語法有關，使用@my_decorator時，是系統(tǒng)在應用一個以單個函數(shù)作為參數(shù)的閉包函數(shù)。即，@是不能帶參數(shù)的。
但是你應該發(fā)現(xiàn)了，之前的@wraps(f)不是帶參數(shù)了嗎？請仔細觀察以下代碼
通過一層嵌套，my_decorator_with_parma本質上是返回了一個參數(shù)僅為一個函數(shù)的函數(shù)(my_decorator)，但因為my_decorator對my_decorator_with_parma來說是一個閉包，my_decorator_with_parma是可以帶參數(shù)的。（這句話真繞）
通過以上的定義，我們再來看
可以這么理解，my_decorator_with_parma(msg='yusheng')的結果是原來的my_decorator函數(shù)，同時，因為my_decorator_with_parma可以傳參，參數(shù)實際上是參與了my_decorator的（因為my_decorator對my_decorator_with_parma是閉包）， my_decorator_with_parma(msg='yusheng') 全等于 一個有參數(shù)參加的my_decorator
因此，以上代碼等價于有參數(shù)msg傳遞的
比較繞，需要理解一下，或者干脆強記這種范式：
以上范式包含函數(shù)的輸入輸出、裝飾器的輸入，可以應對大部分情況了。
實驗一下：
輸出
以上是一個log裝飾器，利用datetime統(tǒng)計了函數(shù)的耗時，
并且，裝飾器可以進行輸出文件操作，如果給出了文件路徑，則輸出文件，否則就打印。
利用這個裝飾器，可以靈活地進行耗時統(tǒng)計
不設置輸出文件地址，則打印。運行結果為：
也可以輸出到文件
輸出結果為
同時在當前目錄生成了一個test.log 文件，內(nèi)容為：
以上的裝飾器都是以函數(shù)形式出現(xiàn)的，但我們可以稍做改寫，將裝飾器以類的形式實現(xiàn)。
這個裝飾器類Log 上個例子里的裝飾器函數(shù)log功能是一樣的，同時，這個裝飾器類還可以作為基類被其他繼承，進一步增加功能。
原文
1、 lru_cache
這個裝飾器來自functools模塊。該模塊包含在標準庫中，非常易于使用。它還包含比這個裝飾器更酷的功能，但這個裝飾器是非常受人喜歡的。此裝飾器可用于使用緩存加速函數(shù)的連續(xù)運行。當然，這應該在使用時記住一些關于緩存的注意事項，但在通用使用情況下，大多數(shù)時候這個裝飾器都是值得使用的。
2、JIT
JIT是即時編譯的縮寫。通常每當我們在Python中運行一些代碼時，發(fā)生的第一件事就是編譯。這種編譯會產(chǎn)生一些開銷，因為類型被分配了內(nèi)存，并存儲為未分配但已命名的別名，使用即時編譯，我們在執(zhí)行時才進行編譯。
在很多方面，我們可以將其視為類似于并行計算的東西，其中Python解釋器同時處理兩件事以節(jié)省時間。Numba JTI編譯器因將這一概念提到Python中而聞名，可以非常輕松地調用此裝飾器，并立即提高代碼的性能。Numba包提供了JIT裝飾器，它使運行更密集的軟件變得更加容易，而不必進入C。
3、do_twice
do_twice裝飾器的功能與它的名字差不多。此裝飾器可用于通過一次調用運行兩次函數(shù)，對調試特別有用。它可以用于測量兩個不同迭代的功能。
4、count_calls
count_calls裝飾器可用于提供有關函數(shù)在軟件中使用多少次的信息。與do_twice一樣，對調試也特別有用。
5、dataclass
為了節(jié)省編寫類的時間，推薦使用dataclass裝飾器。這個裝飾器可用于快速編寫類中常見的標準方法，這些方法通常會在我們編寫的類中找到。
6、singleton
singleton是一個單例裝飾器。通常，單例裝飾器是由用戶自己編寫的，實際上并不是導入的。
7、use_unit
在科學計算中經(jīng)常派上用場的一種裝飾器是use_unit裝飾器。此裝飾器可用于更改返回結果的表示單位。這對于那些不想在數(shù)據(jù)中添加度量單位但仍希望人們知道這些單位是什么的人很有用。這個裝飾器可不是在任何模塊中真正有用，但它是非常常見的，對科學應用程序非常有用。
重慶分公司
重慶分公司
