python3 装饰器参数_Learn Python 3：装饰器

一、理解装饰器

通俗点说，当我们想给一个函数增强额外的功能，但又不想修改原函数的定义，同时新增的功能其它函数可能也需要使用，装饰器就是来解决这种需求的，将与原函数功能无关的代码提取出来，实现复用，在代码运行期间动态的给原函数增加功能，例如在函数执行前后插入日志、计算函数的执行时间等等

二、实践

1、一个小需求

有一个需求，要在函数执行前后打印start execute、end execute，如果我们还不知道有装饰器存在可以怎么做呢？

首先定义原函数：

def my_func():

print('Hello World')

再定义一个函数用来打印日志，并在其中执行原函数：

def log(func):

def wrapper():

print('start execute')

func()

print('end execute')

return wrapper

可以看到，log函数接收一个函数作为参数，并返回一个新的wrapper函数。

最后看执行结果：

my_func = log(my_func)

my_func()

我们将my_func函数作为参数传给log函数，并将返回的wrapper函数赋值给my_func变量，则my_func变量就是返回的wrapper函数，并不是之前定义的my_func函数，最后执行my_func()其实执行的是返回的wrapper函数。到这里已经实现了前边的小需求，其实装饰器的原理亦是如此。

2、使用装饰器

如果使用装饰器怎么写呢？先不需要修改log函数，只对my_func函数做修改：

@log

def my_func():

print('Hello World')

很明显吧，用Python的 @ 语法实现装饰器，实现log函数对my_func函数的装饰。

再看执行结果：

其实装饰器相当于替我们执行了my_func = log(my_func)这一步。

但是有个问题，按理my_func函数的__name__属性应该是my_func，但使用装饰器后变成了wrapper：

其实就是前边讲的赋值操作my_func = log(my_func)导致的，这当然不是我们想看到的，可以用Python内置functools模块的wraps()方法，修改我们的log函数：

def log(func):

@functools.wraps(func)

def wrapper():

print('start execute')

func()

print('end execute')

return wrapper

再执行结果：

3、带参数的被装饰函数

如果my_func函数有参数呢？像这样：

def my_func(a, b):

print('a+b=%d' % (a + b))

当然还要修改log函数，怎么改呢，这样？？？给wrapper加两个参数？？？

def log(func):

@functools.wraps(func)

def wrapper(a, b):

print('start execute')

func(a, b)

print('end execute')

return wrapper

如果其它函数的参数个数、参数形式和my_func不同，也想使用log作为装饰器，那这样修改log肯定不行......，可以这样，让装饰器内嵌的wrapper函数支持可变参数以及关键字参数：

def log(func):

@functools.wraps(func)

def wrapper(*args, **kw):

print('start execute')

func(*args, **kw)

print('end execute')

return wrapper

这样其它函数也就能共用这个log函数了，要不然还搞啥装饰器。现在使用修改后的log函数：

@log

def my_func(a, b):

print('a+b=%d' % (a + b))

再来一个my_func1函数：

@log

def my_func1(a, b, c, *, d):

print('a+b+c+d=%d' % (a + b + c + d))

看下执行结果：

以my_func为例，这时候使用装饰器执行my_func(1, 2)相当于执行了log(my_func)(1, 2)。

4、带参数的装饰器函数

如果装饰器函数本身也需要参数呢？继续以log函数为例，现在需要接受一个字符串为参数，并在被装饰函数执行前打印，则可以给它在内嵌一层函数：

def log(arg):

def decorator(func):

@functools.wraps(func)

def wrapper(*args, **kw):

print('装饰器的参数：%s' % arg)

print('start execute')

func(*args, **kw)

print('end execute')

return wrapper

return decorator

这时再给my_func添加装饰器：

@log('Hello World')

def my_func(a, b):

print('a+b=%d' % (a + b))

执行结果如下：

此时相当于执行了log('Hello World')(my_func)(1, 2)

5、参数可选的装饰器函数

我们继续扩展装饰器函数log的功能，使其既支持：

@log('Hello World')

def my_func(a, b):

print('a+b=%d' % (a + b))

又要支持：

@log

def my_func(a, b):

print('a+b=%d' % (a + b))

即参数可选，怎么修改呢？前边已经说过了，第一种情况执行my_func(1, 2)相当于log('Hello World')(my_func)(1, 2)，其中log('Hello World')先执行，返回接受my_func为参数的decorator函数，第二种情况执行相当于log(my_func)(1, 2)，其中log(my_func)先执行，返回的是接受1、2为参数的wrapper函数。所以我们让log函数在两种情况下分别返回不同的函数，即log函数的参数为函数时其返回wrapper函数，即decorator(arg)，log函数的参数为字符串时让其返回decorator函数，至于打印log的字符串参数，只需要判参数是字符串再打印即可：

def log(arg):

def decorator(func):

@functools.wraps(func)

def wrapper(*args, **kw):

if arg and isinstance(arg, str):

print('装饰器的参数：%s' % arg)

print('start execute')

func(*args, **kw)

print('end execute')

return wrapper

if callable(arg):

return decorator(arg)