A. 如何理解python裝飾器
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，那麼該怎麼辦呢？這個時候就用到了裝飾器。
python裝飾器就是用於拓展原來函數功能的一種函數，這個函數的特殊之處在於它的返回值也是一個函數，使用python裝飾器的好處就是在不用更改原函數的代碼前提下給函數增加新的功能。一般而言，我們要想拓展原來函數代碼，比較直接的辦法就是侵入代碼裡面修改。
而且裝飾器是程序開發中經常會用到的一個功能，用好了裝飾器，開發效率如虎添翼，所以這也是Python面試中必問的問題，但對於好多小白來講，這個功能有點繞，自學時直接繞過去了，然後面試問到了就掛了，因為裝飾器是程序開發的基礎知識，不懂就太說不過去啦。
講完裝飾器，相信大家對於Python的發展前景也比較感興趣，隨著人工智慧的發展，Python作為人工智慧的首選語言，自然也是發展得如火如荼。現在入行，肯定是一個好時機！
B. 如何理解Python裝飾器
簡單來講，可以不嚴謹地把Python的裝飾器看做一個包裝函數的函數。
比如，有一個函數：
def func():
print 'func() run.'
if '__main__' == __name__:
func()
運行後將輸出:
func() run.
現在需要在函數運行前後列印一條日誌, 但是又不希望或者沒有許可權修改函數內部的結構, 就可以用到裝飾器(decorator):
def log(function):
def wrapper(*args, **kwargs):
print 'before function [%s()] run.' % function.__name__
rst = function(*args, **kwargs)
print 'after function [%s()] run.' % function.__name__
return rst
return wrapper
@log
def func():
print 'func() run.'
if '__main__' == __name__:
func()
對於原來的函數"func()"並沒有做修改,而是給其使用了裝飾器log,運行後的輸出為:
before function [func()] run.
func() run.
after function [func()] run.
把"@log"放到func()函數定義的地方,相當於執行了如下語句:
func = log(func)
因為log()返回了一個函數, 所以原本的func指向了log()返回的函數wrapper。wrapper的參數列表為(*args, **kwargs), 所以其可以接受所有的參數調用, 在wrapper中,先列印了一行
'before function [%s()] run.' % function.__name__
(在Python中函數也是對象,函數的__name__是它的名字),然後執行了原來的函數並記錄了返回值,在輸出
'after function [%s()] run.' % function.__name__
後返回了函數的執行結果。
如果decorator本身需要傳入參數，那就需要編寫一個返回decorator的decorator。比如在Flask中:
@app.route('/')
def index():
return 'hello, world!'
實現如下:
import functools
def log(text=''):
def decorator(function):
@functools.wraps(function)
def wrapper(*args, **kwargs):
print 'before function [%s()] run, text: [%s].' % (function.__name__, text)
rst = function(*args, **kwargs)
print 'after function [%s()] run, text: [%s].' % (function.__name__, text)
return rst
return wrapper
return decorator
@log('log text')
def func():
print 'func() run.'
if '__main__' == __name__:
func()
輸出如下:
before function [func()] run, text: [log text].
func() run.
after function [func()] run, text: [log text].
最後腦洞小開一下, 有沒有辦法實現既支持不帶參數(如log), 又支持帶參數(如log('text'))的decorator嗎?
import functools
def log(argument):
if not callable(argument):
def decorator(function):
@functools.wraps(function)
def wrapper(*args, **kwargs):
print 'before function [%s()] run, text: [%s].' % (function.__name__, text)
rst = function(*args, **kwargs)
print 'after function [%s()] run, text: [%s].' % (function.__name__, text)
return rst
return wrapper
return decorator
def wrapper(*args, **kwargs):
print 'before function [%s()] run.' % function.__name__
rst = argument(*args, **kwargs)
print 'after function [%s()] run.' % function.__name__
return rst
return wrapper
C. python裝飾器聽了N次也沒印象，讀完這篇你就懂了
裝飾器其實一直是我的一個"老大難"。這個知識點就放在那，但是拖延症。。。
其實在平常寫寫腳本的過程中，這個知識點你可能用到不多
但在面試的時候，這可是一個高頻問題。
所謂的裝飾器，其實就是通過裝飾器函數，來修改原函數的一些功能，使得原函數不需要修改。
這一句話理解起來可能沒那麼輕松，那先來看一個"傻瓜"函數。
放心，絕對不是"Hello World"！
怎麼樣，沒騙你吧？ 哈哈，這個函數不用運行相信大家都知道輸出結果： "你好，裝飾器" 。
那如果我想讓 hello() 函數再實現個其他功能，比如多列印一句話。
那麼，可以這樣"增強"一下：
運行結果：
很顯然，這個"增強"沒啥作用，但是可以幫助理解裝飾器。
當運行最後的 hello() 函數時，調用過程是這樣的：
那上述代碼里的 my_decorator() 就是一個裝飾器。
它改變了 hello() 的行為，但是並沒有去真正的改變 hello()函數 的內部實現。
但是，python一直以"優雅"被人追捧，而上述的代碼顯然不夠優雅。
所以，想讓上述裝飾器變得優雅，可以這樣寫：
這里的 @my_decorator 就相當於舊代碼的 hello = my_decorator(hello) ， @ 符號稱為語法糖。
那如果還有其他函數也需要加上類似的裝飾，直接在函數的上方加上 @my_decorator 就可以，大大提高函數
的重復利用與可讀性。
輸出：
上面的只是一個非常簡單的裝飾器，但是實際場景中，很多函數都是要帶有參數的，比如hello(people_name)。
其實也很簡單，要什麼我們就給什麼唄，直接在對應裝飾器的 wrapper() 上，加上對應的參數：
輸出：
但是還沒完，這樣雖然簡單，但是隨之而來另一個問題：因為並不是所有函數參數都是一樣的，
當其他要使用裝飾器的函數參數不止這個一個腫么辦？比如：
沒關系，在python里， *args 和 **kwargs 表示接受任意數量和類型的參數，所以我們可以這樣
寫裝飾器里的 wrapper() 函數：
同時運行下 hello("老王") ，和 hello3("張三", "李四") ，看結果：
上面2種，裝飾器都是接收外來的參數，其實裝飾器還可以接收自己的參數。
比如，我加個參數來控制下裝飾器中列印信息的次數：
注意，這里 count 裝飾函數中的2個 return .
運行下，應該會出現3次：
現在多做一步 探索 ，我們來列印下下面例子中的hello()函數的元信息：
輸出：
這說明了，它不再是以前的那個 hello() 函數，而是被 wrapper() 函數取代了。
如果我們需要用到元函數信息，那怎麼保留它呢？這時候可以用內置裝飾器 @functools.wrap 。
運行下：
好記性不如爛筆頭，寫一下理解一下會好很多。
下面還分享類的裝飾器，以及裝飾器所用場景。
D. python極簡教程06：生成式和裝飾器
測試奇譚，BUG不見。
這一場，主講python的 生成式和裝飾器。
目的：掌握四種生成式（列表、生成器、集合、字典），裝飾器的原理和使用。
能夠用一行代碼，快速高效的生成數據。（這就不需要再通俗的講解了吧）
舉個例子：提取1-100之間的奇數
使用()，而不是 []
舉個例子：列表元素去重
舉個例子：字典kv反轉
顧名思義：增強函數或類的功能的一個函數。
裝飾器的作用：增強函數的功能，確切的說，可以裝飾函數，也可以裝飾類。
初學的你，還是太難理解？
你開視頻聊天，覺得自己的顏值不在線，於是乎，你使用美顏，增強裝飾自己的顏值。
對於美顏這個功能來說，你可以用，我可以用，所有人都可以用，以此來增強裝飾自己的顏值。
方法一：不用語法糖@符號
方法二：採用語法糖@符號
再舉個例子：計算函數時間
E. python裝飾器的作用和功能
裝飾器本質上是一個Python函數，它可以讓其他函數在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個函數對象。它經常用於有切面需求的場景，比如：插入日誌、性能測試、事務處理、緩存、許可權校驗等場景。裝飾器是解決這類問題的絕佳設計，有了裝飾器，我們就可以抽離出大量與函數功能本身無關的雷同代碼並繼續重用。概括的講，裝飾器的作用就是為已經存在的對象添加額外的功能
F. Python之裝飾器簡介
python函數式編程之裝飾器
1.開放封閉原則
簡單來說，就是對擴展開放，對修改封閉。
在面向對象的編程方式中，經常會定義各種函數。一個函數的使用分為定義階段和使用階段，一個函數定義完成以後，可能會在很多位置被調用。這意味著如果函數的定義階段代碼被修改，受到影響的地方就會有很多，此時很容易因為一個小地方的修改而影響整套系統的崩潰，所以對於現代程序開發行業來說，一套系統一旦上線，系統的源代碼就一定不能夠再改動了。然而一套系統上線以後，隨著用戶數量的不斷增加，一定會為一套系統擴展添加新的功能。
此時，又不能修改原有系統的源代碼，又要為原有系統開發增加新功能，這就是程序開發行業的開放封閉原則，這時就要用到裝飾器了。
相關推薦：《Python視頻教程》
2.什麼是裝飾器？？
裝飾器，顧名思義，就是裝飾，修飾別的對象的一種工具。
所以裝飾器可以是任意可調用的對象，被裝飾的對象也可以是任意可調用對象。
3.裝飾器的作用
在不修改被裝飾對象的源代碼以及調用方式的前提下為被裝飾對象添加新功能。
原則：
1.不修改被裝飾對象的源代碼
2.不修改被裝飾對象的調用方式
目標：
為被裝飾對象添加新功能。
G. python裝飾器具體是怎麼工作的
分析線面的代碼可以得出結論，可以復制代碼後自行打斷點進行調試
def task(weight=1): # 代碼被執行的時候首先會到這里，執行裝飾器
def decorator_func(func):
func.locust_task_weight = weight return func return decorator_func # 代碼執行的這里的時候會返回來源函數，獲取到來源函數的對象共裝飾器使用@task(1)def test():
print(test)if __name__ == '__main__':
test()
H. 「低門檻 手把手」python 裝飾器(Decorators)原理說明
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(類)定義代碼的情況下，增加新的功能
為了理解和實現裝飾器，我們先引入2個核心操作：
在這個例子中，函數hi的形參name，默認為'world'
在函數內部，又定義了另一個函數 howdoyoudo，定義這個函數時，將形參name作為新函數的形參name2的默認值。
因此，在函數內部調用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。
上面的例子運行後輸出結果為：
這里新定義的howdoyoudo可以稱作一個「閉包」。不少關於裝飾器的blog都提到了這個概念，但其實沒必要給它取一個多專業的名字。我們知道閉包是 函數內的函數 就可以了
當我們進行 def 的時候，我們在做什麼？
這時，hi函數，列印一個字元串，同時返回一個字元串。
但hi函數本身也是一個對象，一個可以執行的對象。執行的方式是hi()。
這里hi和hi()有本質區別，
hi 代表了這個函數對象本身
hi() 則是運行了函數，得到函數的返回值。
作為對比，可以想像以下代碼
此時也是b存在，可以正常使用。
我們定義2個函數，分別實現自加1， 自乘2，
再定義一個函數double_exec，內容是將某個函數調用2次
在調用double_exec時，可以將函數作為輸入傳進來
輸出結果就是
7
27
同樣，也可以將函數作為輸出
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(類)定義代碼的情況下，增加新的功能
試想一下，現在有一個原函數
在不修改原函數定義代碼的情況下，如果想進行函數內容的添加，可以將這個函數作為一個整體，添加到這樣的包裹中：
我們定義了一個my_decorator函數，這個函數進行了一種操作：
對傳入的f，添加操作(運行前後增加列印)，並把添加操作後的內容連同運行原函數的內容，一起傳出
這個my_decorator，定義了一種增加前後列印內容的行為
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上增加了前後列印行為的新函數
這個過程被可以被稱作裝飾。
這里已經可以發現，裝飾器本身對於被裝飾的函數是什麼，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部的閉包函數()進行定義的。
運行裝飾前後的函數，可以清晰看到裝飾的效果
我們復現一下實際要用裝飾器的情況，我們往往有一種裝飾器，想應用於很多個函數，比如
此時，如果我們想給3個print函數都加上裝飾器，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名了
當然，也可以賦值給原函數名
這樣至少不需要管理一系列裝飾前後的函數。
同時，在不需要進行裝飾的時候，需要把
全部刪掉。
事實上，這樣並不方便，尤其對於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函數前的@my_decorator，相當於在定義完print1後，自動直接運行了
不論採用@my_decorator放在新函數前，還是顯示地重寫print1 = my_decorator(print1)，都會存在一個問題：
裝飾後的函數，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:
這個現象的原因是，裝飾行為本身，是通過構造了一個新的函數（例子中是wrap_func函數）來實現裝飾這個行為的，然後把這個修改後的函數賦給了原函數名。
這樣，會導致我們預期的被裝飾函數的一些系統變數（比如__name__）發生了變化。
對此，python提供了解決方案：
經過這個行為後，被裝飾函數的系統變數問題被解決了
輸出結果為
剛才的例子都比較簡單，被裝飾的函數是沒有參數的。如果被裝飾的函數有參數，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，對於例子中的裝飾行為(前後加列印)，函數被裝飾後，本質上是調用了新的裝飾函數wrap_func。
因此，如果原函數需要有輸入參數傳遞，只需要在wrap_func（或其他任意名字的裝飾函數）定義時，也增加參數輸入(*args, **kwargs)，並將這些參數，原封不動地傳給待裝飾函數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
那麼以下語句將不會執行
因為裝飾後實際的函數wrap_func(雖然名字被改成了原函數，系統參數也改成了原函數)，運行到return f(*args, **kwargs) 的時候已經結束了
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，並在後續函數中使用就可以了，比如
此時裝飾器已經可以有輸入參數了
輸出
你可能發現，為什麼不用簡寫版的方法了
因為以上代碼會報錯！！
究其原因，雖然
等價於
但是，
並不等價於
這本身和@語法有關，使用@my_decorator時，是系統在應用一個以單個函數作為參數的閉包函數。即，@是不能帶參數的。
但是你應該發現了，之前的@wraps(f)不是帶參數了嗎？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僅為一個函數的函數(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，同時，因為my_decorator_with_parma可以傳參，參數實際上是參與了my_decorator的（因為my_decorator對my_decorator_with_parma是閉包）， my_decorator_with_parma(msg='yusheng') 全等於 一個有參數參加的my_decorator
因此，以上代碼等價於有參數msg傳遞的
比較繞，需要理解一下，或者乾脆強記這種範式：
以上範式包含函數的輸入輸出、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統計了函數的耗時，
並且，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，否則就列印。
利用這個裝飾器，可以靈活地進行耗時統計
不設置輸出文件地址，則列印。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，內容為：
以上的裝飾器都是以函數形式出現的，但我們可以稍做改寫，將裝飾器以類的形式實現。
這個裝飾器類Log 上個例子里的裝飾器函數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 http://www.cnblogs.com/yushengchn/p/15636944.html