装饰器

装饰器可以叠加使用，执行是从下到上执行的

无参装饰器 @logger

1.它是一个语法糖

2.函数作为它 的形参

3.返回值也是一个函数

4.可以使用 @function 方式，简化调用

注意： 此处的装饰器的定义并不准确，只是方便理解

装饰器和高阶函数

装饰器是高阶函数，但装饰器是对传入函数功能的装饰

装饰器函数的演化过程：

"""

装饰器

一个普通的加法函数，想增强他的功能

"""

def add(x,y):

return x + y

"""增加信息输出功能"""

def add(x,y):

print("call add,x+y")# 日志输出到控制台

return x + y

"""上面的函数是完成了需求，但是有缺点

1.print语句的耦合度太高

2.加法函数属于业务功能，而输出信息的功能，属于非业务功能代码，不该放在业务函数加法中"""

"""把添加功能移出来"""

def logger(fn):

print("call add,x+y")

ret = fn(3,4)

return ret

print(logger(add))

def logger(fn,x,y):

print("call add,x+y")

ret = fn(x,y)

return ret

print(logger(add,3,4))

def logger(fn,*args,**arges):

print("call add,x+y")

ret = fn(*args,**arges)

return ret

print(logger(add,3,4))

def logger(fn):

def wrapper(*args,**arges): # 可变位置传参，可变关键字传参

print("call add,x+y")

ret = fn(*args,**arges) # 参数解构

return ret

return wrapper

print(logger(add)(4,5))

add = logger(add) # add = wrapper

ret = add(4,5) # wrapper(4,5)

装饰器 核心思想

import datetime

def logger(fn):

def wrapper(*args,**arges): # 可变位置传参，可变关键字传参

print("前面增强")

start = datetime.datetime.now()

ret = fn(*args,**arges) # 参数解构

delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()

print("so fast") if delta < 5 else print("so slow")

print("后面增强")

return ret

return wrapper

@logger # add = logger(add) => add 就是 wrapper

def add(x,y): # wrapper(4,5)

return x + y

ret = add(4,5) # wrapper(4,5) => logger(add)(4,5)

print(ret)

理解装饰器：

1.装饰器函数

2.前置功能增强

3.被增强函数

4.后置功能增强


def logger(fn): # 调用 被装饰的函数

def wrapper(*args,**kwargs): # 传入被装饰函数参数

print("before function") # 前置功能增强

ret = fn(*args,**kwargs) # 使用被装饰函数的功能

print("after function") # 后置功能增强

return ret # 返回被装饰函数的 计算结果

return wrapper # 返回 被装饰的函数

@logger # 无参装饰器

# @logger <==> add = logger(add) = wrapper # add(x,y) == wrapper(x,y)

def add(x,y): # 被装饰的函数

return x + y

add(3,4)

print(add(3,4))

#看似调用add函数，使用了装饰器@logger之后，实际上 调用的是 wraaper(*args,**kwargs)函数