python装饰器理解，小盒子，中盒子，大盒子

盒子，中盒子，大盒子"/>

python装饰器理解，小盒子，中盒子，大盒子

“”"
装饰器目的是在不改变待装饰函数代码的情况下，增加额外的
功能，装饰器的返回值是已装饰的函数对象
“”"

假设有代码：

import time
def test():time.sleep(2)print("test is running!")
test()

很显然，这段代码运行的结果一定是：等待约2秒后，输出

“”"
高阶函数
那么对于高阶函数的形式可以有两种：

1.把一个函数名当作实参传给另外一个函数（“实参高阶函数”）
2.返回值中包含函数名（“返回值高阶函数”）
“”"

“”"
那么这里面所说的函数名，实际上就是函数的地址，也可以认为是函数的一个标签而已，
并不是调用，是个名词。如果可以把函数名当做实参，那么也就是说可以把函数传递到另一个函数，
然后在另一个函数里面做一些操作，根据这些分析来看，这岂不是满足了装饰器三原则中的第一条，
即不修改源代码而增加功能。那我们看来一下具体的做法：
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import time
def test():time.sleep(2)print("test is running!")def deco(func):start = time.time()func()  # 2stop = time.time()print(stop - start)
deco(test)  # 1

“”"
我们来看一下这段代码，在#1处，
我们把test当作实参传递给形参func，即func=test。
注意，这里传递的是地址，也就是此时func也指向了之前test所定义的那个函数体，
可以说在deco()内部，func就是test。在#2处，把函数名后面加上括号，就是对函数的调用（执行它）。
因此，这段代码运行结果是：
test is running!
the run time is 3.0009405612945557
“”"

“”"
我们看到似乎是达到了需求，即执行了源程序，
同时也附加了计时功能，但是这只满足了原则1（不能修改被装饰的函数的源代码），
但这修改了调用方式。假设不修改调用方式，那么在这样的程序中，
被装饰函数就无法传递到另一个装饰函数中去。

那么再思考，如果不修改调用方式，就是一定要有test()这条语句，那么就用到了第二种高阶函数，即返回值中包含函数名
“”"

import timedef test():time.sleep(2)print("test is running!")def deco(func):print(func)return funct = deco(test)  # 3

t()#4

test()

“”“进化版”""

import timedef timer(func):# 5def deco():start = time.time()func()stop = time.time()print(stop - start)return decotest = timer(test)  # 6
def test():time.sleep(2)print("test is running!")
test()  # 7

“”"
这段代码可能会有些困惑，怎么忽然多了这么多，暂且先接受它，分析一下再来说为什么是这样。
首先，在#6处，把test作为参数传递给了timer()，此时，在timer()内部，func = test，接下来，
定义了一个deco()函数，当并未调用，只是在内存中保存了，并且标签为deco。在timer()函数的最后返回deco()的地址deco。
然后再把deco赋值给了test，那么此时test已经不是原来的test了，也就是test原来的那些函数体的标签换掉了，换成了deco。
那么在#7处调用的实际上是deco()。

那么这段代码在本质上是修改了调用函数，但在表面上并未修改调用方式，而且实现了附加功能。
那么通俗一点的理解就是：

把函数看成是盒子，test是小盒子，deco是中盒子，timer是大盒子。
程序中，把小盒子test传递到大盒子temer中的中盒子deco，然后再把中盒子deco拿出来，打开看看（调用）
“”"

“”"
3、 真正的装饰器
根据以上分析，装饰器在装饰时，需要在每个函数前面加上：
test = timer(test)
显然有些麻烦，Python提供了一种语法糖，即：
@timer
“”"

“”“实例”""

# def dec(f):
#     n = 3
#     def wrapper(*args, **kw):
#         return f(*args, **kw) * n
#     return wrapper
#
#
# @dec
# def foo(n):
#     return n * 2
#
# print(foo(2))# 装饰器有参数
# import time
#
# def timer(func):
#     def deco():
#         start = time.time()
#         func()
#         stop = time.time()
#         print(stop-start)
#     return deco
#
# @timer
# def test(parameter): #8
#     time.sleep(2)
#     print("test is running!")
# test()

“”"
对于一个实际问题，往往是有参数的，如果要在#8处，给被修饰函数加上参数，显然这段程序会报错的。
错误原因是test()在调用的时候缺少了一个位置参数的。而我们知道test = func = deco，因此test()=func()=deco()
,那么当test(parameter)有参数时，就必须给func()和deco()也加上参数，
为了使程序更加有扩展性，因此在装饰器中的deco()和func()，加如了可变参数*agrs和 **kwargs。
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import timedef timer(func):def deco(*args, **kwargs):start = time.time()func(*args, **kwargs)stop = time.time()print(stop-start)return deco@timer
def test(parameter): #8time.sleep(2)print("test is running!")
test()

“”"
带返回值
“”"

import timedef timer(func):def deco(*args, **kwargs):start = time.time()res = func(*args, **kwargs)stop = time.time()print(stop-start)return resreturn deco@timer
def test(parameter): #8time.sleep(2)print("test is running!")return "Returned value"
test()

总结：

1， 把函数看成是盒子，test是小盒子，deco是中盒子，timer是大盒子。
程序中，把小盒子test传递到大盒子temer中的中盒子deco，然后再把中盒子deco拿出来，打开看看（调用）‘

2， 根据以上分析，装饰器在装饰时，需要在每个函数前面加上：
test = timer(test)
显然有些麻烦，Python提供了一种语法糖，即：
@timer’