关于python:Python-终结者-装饰器也叫-Decorator

对于 Python 学习者，一旦过了入门阶段，你简直肯定会用到 Python 的装璜器。

它常常应用在很多中央，比方 Web 开发，日志解决，性能收集，权限管制等。

还有一个极其重要的中央，那就是面试的时候。对，装璜器是面试中最常见的问题之一！

看这段代码：

def step1():
 print('step1.......')

def step2():
 print('step2......')

def step3():
 print('step3......')

step1()
step2()
step3()

代码中定义了 3 个函数，而后别离调用这 3 个函数。假如，咱们发现代码运行很慢，咱们想晓得每个函数运行别离花了多少工夫。

咱们能够在每个函数中增加计时的代码：

第一行记录开始工夫
执行完业务逻辑记录完结工夫
完结工夫减去开始工夫，算出函数执行用时

上面的例子只在 step1 中增加了相干代码作为示例，你能够自行给 step2 和 step3 增加相干代码。

import time
def step1():
 start = time.time()
 print('step1.......')
 end = time.time()
 used = end - start 
 print(used)

def step2():
 print('step2......')

def step3():
 print('step3......')

step1()
step2()
step3()

这个办法可行！但用你的脚指头想想也会感觉，这个办法很繁琐，很蠢笨，很危险！

这里只有 3 个函数，如果有 30 个函数，那不是要死人啦。万一批改的时候不小心，把原来的函数给改坏了，体面都丢光了，就要被人 BS 了！

肯定有一个更好的解决办法！

更好的解决办法是应用装璜器。

装璜器并没有什么浅近的语法，它就是一个实现了给现有函数增加装璜性能的函数，仅此而已！

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行工夫的装璜器'''
 def wrapper():
  start = time.time()
  func()
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
 return wrapper


def step1():
 print('step1.......')

def step2():
 print('step2......')

def step3():
 print('step3......')

timed_step1 = timer(step1)
timed_step2 = timer(step2)
timed_step3 = timer(step3)
timed_step1()
timed_step2()
timed_step3()

下面的 timer 函数就是个装璜器。

它的参数是须要被装璜的函数
返回值是新定义的一个包装了原有函数的函数。
新定义的函数先记录开始工夫，调用被装璜的函数，而后再计算用了多少工夫。

简略说就是把原来的函数给包了起来，在不扭转原函数代码的状况下，在里面起到了装璜作用，这就是传说中的装璜器。它其实就是个一般的函数。

如果你感觉有点懵逼，须要增强一些对 Python 函数的了解。函数：
能够作为参数传递
能够作为返回值
也能够定义在函数外部

而后，咱们不再间接调用 step1, 而是：

先调用 timer 函数，生成一个包装了 step1 的新的函数 timed_step1.
剩下的就是调用这个新的函数 time_step1()，它会帮咱们记录时间。

timed_step1 = timer(step1)
timed_step1()

简洁点，也能够这样写:

timer(step1)()
timer(step2)()
timer(step3)()

这样能够在不批改原有函数代码的状况下，给函数增加了装饰性的新性能。

然而依然须要批改调用函数的中央，看起来还不够简洁。有没有更好的方法呢？当然是有的！

咱们能够在被装璜的函数前应用 @符号指定装璜器。这样就不必批改调用的中央了，这个世界喧扰了。上面的代码和上一段代码性能一样。在运行程序的时候，Python 解释器会依据 @标注主动生成装璜器函数，并调用装璜器函数。

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行工夫的装璜器'''
 def wrapper():
  start = time.time()
  func()
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
 return wrapper

@timer
def step1():
 print('step1.......')

@timer
def step2():
 print('step2......')

@timer
def step3():
 print('step3......')

step1()
step2()
step3()

到了这里，装璜器的外围概念就讲完了。

下面是一个最简略的例子，被装璜的函数既没有参数，也没有返回值。上面来看有参数和返回值的状况。

咱们把 step1 批改一下，传入一个参数，示意要走几步。

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行工夫的装璜器'''
 def wrapper():
  start = time.time()
  func()
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
 return wrapper

@timer
def step1(num):
 print(f'我走了 #{num}步')

step1(5)

再去运行，就报错了：

TypeError: wrapper() takes 0 positional arguments but 1 was given

这是因为，外表上咱们写的是 step1(5)，实际上 Python 是先调用 wrapper()函数。这个函数不承受参数，所以报错了。

为了解决这个问题，咱们只有给 wrapper 加上参数就能够。

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行工夫的装璜器'''
 def wrapper(*args, **kwargs):
  start = time.time()
  func(*args, **kwargs)
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
 return wrapper

wrapper 应用了通配符，args 代表所有的地位参数，*kwargs 代表所有的关键词参数。这样就能够应答任何参数状况。
wrapper 调用被装璜的函数的时候，只有一成不变的把参数再传递进去就能够了。

如果被装璜的函数 func 有返回值，wrapper 也只需把 func 的返回值返回就能够了。

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行工夫的装璜器'''
 def wrapper(*args, **kwargs):
  start = time.time()
  ret_value = func(*args, **kwargs)
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
  return ret_value
 return wrapper

@timer
def add(num1, num2):
 return num1 + num2

sum = add(5, 8)
print(sum)

这里我新加了一个 add 函数，计算两个数之和。

在 wrapper 函数中，咱们先保留了 func 的返回值到 ret_value，而后在 wrapper 的最初返回这个值就能够了。

到这里，你又进了一步，你能够击败 88.64% 的 Python 学习者了。但还不够，前面还有：

类装璜器(下面都是函数装璜器)
多装璜器串联
带参数的装璜器（不同于下面的带参数的函数）
带状态的装璜器
用类封装装璜器
装璜器罕用状况举例

有位同学看完后面的内容，感觉本人把握的很好了，就去面试。后果被面试官一个“如何在 Python 中实现单例模式”的问题给当场问倒了。
气得他下来就是两个耳刮子，不过不是打面试官，是打本人，恨本人没有等读透整篇再去面试。所以大家都急躁读完。

其实 Decorator 就在咱们身边，只是咱们可能不晓得它们是装璜器。我来说几个：@classmethod @staticmethod @property

对，这些很重要的语法，不过是装璜器的利用而已。

来看一个代码例子：

class Circle:
    #半径用下划线结尾，示意公有变量
    def __init__(self, radius):
        self._radius = radius

    #用 property 装璜器创立虚构的半径属性
    @property
    def radius(self):
        return self._radius

    #用 setter 装璜器给半径属性增加赋值操作
    @radius.setter
    def radius(self, value):
        if value >= 0:
            self._radius = value
        else:
            raise ValueError("Radius must be positive")

    #用 property 装璜器创立虚构的面积属性
    @property
    def area(self):
        return self.pi() * self.radius**2

    def cylinder_volume(self, height):
        return self.area * height

    #类办法
    @classmethod
    def unit_circle(cls):
        return cls(1)

    #静态方法
    @staticmethod
    def pi():
        return 3.1415926535

再来创立两个装璜器练练手
你不要认为你曾经把握了装璜器，你只是听懂了。

从听懂到能入手写进去，再到被面试的时候，能够晦涩的说进去，那还差着二十万八千里呢！

肯定得多入手！所以抓紧时间，马上再来创立两个装璜器。

当初咱们来创立一个装璜器：它会打印函数的参数，以及返回值。

如果你有理论我的项目教训，你肯定会晓得这个很有用。这不就是主动打印日志嘛！是程序员找臭虫的必备良药啊。

来看看代码：

def debug(func):
    def wrapper_debug(*args, **kwargs):
        print(f'{func.__name__}:{args}, {kwargs}')
        ret_val = func(*args, **kwargs)
        print(f'return: {ret_val}')
        return ret_val
    return wrapper_debug

@debug
def add(a, b):
    return a + b

add(1, 3)
add(2, 3)
add(4, 3)

在 wrapper_debug 函数中，咱们先打印所有的参数，再调用原函数，最初先打印返回值，再返回返回值。这里并没有新的语法常识，就是为了练手。

已经我还年老，看到一个大神的代码外面有这么一行：

sleep(random(1,5))

因为有了这行代码，程序运行的时候挺慢的。我就问大神，为什么要这样。大神苦口婆心的跟我说：

你还年老！我把这个程序交付给客户，客户会感觉有点慢，但还能忍。
忍不住了，会来找我优化性能。我一个手指头就把性能优化下来了，客户肯定对我嗤之以鼻。而且咱们公司的尾款也给咱们了。
年轻人，多学着点！这就是经历，经历！

惋惜我学了这么多年，也没学会这种经历。

不过有时候，因为各种起因，咱们的确须要让程序变慢一点。装璜器就排上了用场：

import time 

def slow(func):
    def wrapper_slow(*args, **kwargs):
        print(f'{func.__name__} sleeping 1 second')
        time.sleep(1)
        ret_val = func(*args, **kwargs)
        return ret_val
    return wrapper_slow


@slow
def add(a, b):
    return a + b

add(1, 3)

运行一下，你就会很有成就感！的确慢！

下面那个实在的段子，我劝大家和我一样，始终都学不会。日久见人心，坑人的事件不能干。

通过后面几个例子，咱们能够总结出一个装璜器的模板。

依照这个模板，能够轻松写出装璜器：

def decorator(func):
    def wrapper_decorator(*args, **kwargs):
        #调用前操作
        ret_val = func(*args, **kwargs)
        #调用后操作
        return ret_val
    return wrapper_decorator

依照这个模板：

批改装璜器的名字，把 decorator 替换为具体的名字。
在正文“调用前操作”的中央写本人想写的代码
在正文“调用后操作”的中央写本人想写的代码。

下面那两个都是一般的装璜器的利用，咱们不能持续自 High 上来了。咱们得学习新常识了。

下面那个 slow 的装璜器，如果可能传入到底要 sleep 几秒就好了，当初是固定的 1 秒，这个不香。

留神辨别，这里的参数是指装璜器的参数。和后面提到的函数本身的参数是不同的。

我想让它多慢就多慢，而后咱们再顷刻间扭转乾坤，这样客户就更为我神魂颠倒了。

要让装璜器承受参数，须要在一般装璜器的里面再套上一层：

import time 

def slow(seconds):
    def decorator_slow(func):
        def wrapper_slow(*args, **kwargs):
            print(f'{func.__name__} sleeping {seconds} second')
            time.sleep(seconds)
            ret_val = func(*args, **kwargs)
            return ret_val
        return wrapper_slow
    return decorator_slow


#增加装璜器的时候能够传入要加快几秒的参数。@slow(2)def add(a, b):
    return a + b

#执行此行会进展 2 秒
add(1, 3)

以前的装璜器，是函数外面有一个外部函数（2 层函数），当初这个有了 3 层函数：

先是 slow，承受秒数作为参数
slow 外面创立了 decorator_slow 函数，这个就是和原来一样的装璜器函数
wrapper_slow 外面又创立了 wrapper_slow 函数。

其实前面两层就是和之前一样的，惟一的区别是里面又加了一层。

为什么会这样呢？为什么最里面一层不须要传入 func 参数呢？

这是因为：

当 Python 发现 slow(2)这个装璜器自带了参数时，它就不再传入以后函数作为参数，间接调用 slow。这是 Python 解释器规定的。
slow 返回了一个函数，这时候 Python 会再把以后函数传入进去，这时候就成为一个一般的装璜器了。

这就是说最里面一层的性能就是为了解决装璜器的参数的。

如果你一下子不能了解，先把代码敲进去，你就了解了。正所谓：熟读唐诗三百首，不会吟诗也会吟！

再来看一个装璜器带参数的例子：

def repeat(nums=3):
    def decorator_repeat(func):
        def wrapper_repeat(*args, **kwargs):
            for _ in range(nums):
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper_repeat
    return decorator_repeat

@repeat(3)
def run():
    print('跑步有利于身体健康，来一圈')

#这里会反复执行 3 次
run()

这个装璜和 slow 装璜器一样坑人，它会多次重复执行一个办法，并且能够动静指定要反复几次。

细细品味一下这个 3 层的函数，它是如何实现带参数的装璜器的。这两个例子都懂了，你就走在吊打面试官的路上了。

还记得后面给本人两个耳光的同学吗？如果他当初去面试，还是给本人两个耳光，还是不晓得如何实现单例模式。

单例模式，是指一个类只能创立一个实例，是最常见的设计模式之一。比方网站程序有一个类统计网站的拜访人数，这个类只能有一个实例。如果每次拜访都创立一个新的实例，那人数就永远是 1 了。在 Python 中能够用装璜器实现单例模式。

后面的装璜器都是用来装璜函数的，或者用来装璜类办法的，比方咱们写的 slow, debug, timer; Python 自带的 staticmethod, classmethod 等。

那如果把装璜器放到类名后面会怎么呢？来看这段代码：

from slow import slow 

@slow
class Counter():
    def __init__(self):
        self._count = 0
    
    def visit(self):
        self._count += 1
        print(f'visiting: {self._count}')

c1 = Counter()
c1.visit()
c1.visit()

c2 = Counter()
c2.visit()
c2.visit()

这个类名叫 Counter()，顾名思义就是用来做计数的。它有一个外部变量叫做_count，每次调用 Counter 的 visit()办法，计数就会加 1.

第一行，咱们引入了后面写的 slow 装璜器，是那个一般的不带参数的 slow。装璜器就是个函数，当然能够被 import 进来。

这次 @slow 放在 Counter 类名后面，而不是办法的后面，会产生什么呢？运行下面的代码，会发现这样的后果：

Counter sleeping 1 second
visiting: 1
visiting: 2
Counter sleeping 1 second
visiting: 1
visiting: 2

这阐明只有在创立 Counter 实例的时候，才会 sleep 一秒，调用 visit 函数的时候，不会 sleep。

所以，类装璜器实际上装璜的是类的初始化办法。只有初始化的时候会装璜一次。

下面的运行后果很让人悲观，如果去面试，还是会给本人两个耳刮子的。

作为一个计数器，应该计数是一直叠加的。可是下面的代码，创立了两个计数器，本人记录本人的。扯淡啊！

咱们当初就用类装璜器革新它:

def singleton(cls):
 '''创立一个单例模式'''
 def single_wrapper(*args, **kwargs):
    if not single_wrapper.instance:
       single_wrapper.instance = cls(*args, **kwargs)
    return single_wrapper.instance
    single_wrapper.instance = None
 return single_wrapper

@singleton
class Counter():
    def __init__(self):
        self._count = 0

    def visit(self):
        self._count += 1
        print(f'visiting: {self._count}')


c1 = Counter()
c1.visit()
c1.visit()

c2 = Counter()
c2.visit()
c2.visit()

先来运行一下：

visiting: 1
visiting: 2
visiting: 3
visiting: 4

后果很称心，尽管创立了两个 Counter，计数是记录在一起的。这次要得益于这个新的装璜器：


def singleton(cls):
 '''创立一个单例模式'''
 def single_wrapper(*args, **kwargs):
    #如果没有实例，则创立实例
  if not single_wrapper.instance:
   single_wrapper.instance = cls(*args, **kwargs)
  #返回原来的实例，或者新的实例
    return single_wrapper.instance
  #给新创建的函数增加一个属性保留实例
 single_wrapper.instance = None
 return single_wrapper

它和其余的装璜器根本一样，它的不同之处在于这一行：

single_wrapper.instance = None

在创立完函数后，又给函数增加了一个属性，用来保留实例，开始为 None，就是没有实例。

再来剖析一下代码逻辑：

先判断是否有实例，如果没有就创立一个。反过来，曾经有了就不必创立。
返回实例。

把这个装璜器加到类上的时候，就相当于加到了初始化办法。

当咱们创立 Counter 的时候，被这个装璜器截胡，它会返回一个曾经创立好的实例。如果没有实例，它会创立一个。

也就是说，不论调用 Counter()多少次，最终就只有一个实例。这就是实现了单例模式。

如果有点不懂，再看一遍，为的是在面试官背后扬眉吐气。

下面的例子中，咱们看到装璜器本人保留了一个实例，你要的时候它就给你这一个，所以才实现了单例模式。这种就叫做带状态的装璜器。

咱们再来看一个例子。count 装璜器会记录一个函数被调用的次数：

def count(func):
    def wrapper_count():
        wrapper_count.count += 1
        print(f'{func.__name__}：第 {wrapper_count.count} 次调用')
        func()
    wrapper_count.count = 0
    return wrapper_count

@count
def run():
    print('跑步有利于身体健康，来一圈')

run()
run()
run()

运行后果：

run：第 1 次调用
跑步有利于身体健康，来一圈
run：第 2 次调用
跑步有利于身体健康，来一圈
run：第 3 次调用
跑步有利于身体健康，来一圈

关键点就在于这一行：

wrapper_count.count = 0

给 wrapper_count 函数增加了 count 属性，来记录函数调用的次数，它也是一个有状态的装璜器。

一个函数只能有一个装璜器吗？

装璜器的实质就是先调用装璜器，装璜器再调用函数。既然这样，那么多调用几层也不妨吧。

来看这个例子：

import time
from slow import slow

def timer(func):
 def wrapper():
    start_time = time.perf_counter()
    func()
    end_time = time.perf_counter()
    used_time = end_time - start_time
    print(f'{func.__name__} used {used_time}')
 return wrapper

@slow
@timer
def run():
    print('跑步有利于身体健康，来一圈')

run()

这个例子中，run 函数用了两个装璜器，slow 和 timer。它的执行过程就相当于：

slow(time(run()))

从上到下调用，先是调用 slow，而后 slow 去调用 timer，而后 timer 去调用 run，所以执行后果是：

run sleeping 1 second
跑步有利于身体健康，来一圈
wrapper_slow used 1.0026384350000002

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