大家好，我是明哥。
今天给大家分享一下关于装饰器的知识点，内容非常干，全程高能，认真吸收看完，一定会对装饰器有更深的理解。
Hello，装饰器
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。
它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。
装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。
装饰器的使用方法很固定
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先定义一个装饰器（帽子）
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再定义你的业务函数或者类（人）
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最后把这装饰器（帽子）扣在这个函数（人）头上
就像下面这样子
1# 定义装饰器 2def decorator(func): 3 def wrapper(*args, **kw): 4 return func() 5 return wrapper 6 7# 定义业务函数并进行装饰 8@decorator 9def function(): 10 print("hello, decorator") 11
实际上，装饰器并不是编码必须性，意思就是说，你不使用装饰器完全可以，它的出现，应该是使我们的代码
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更加优雅，代码结构更加清晰
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将实现特定的功能代码封装成装饰器，提高代码复用率，增强代码可读性
接下来，我将以实例讲解，如何编写出各种简单及复杂的装饰器。
第一种：普通装饰器
首先咱来写一个最普通的装饰器，它实现的功能是：
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在函数执行前，先记录一行日志
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在函数执行完，再记录一行日志
1# 这是装饰器函数，参数 func 是被装饰的函数 2def logger(func): 3 def wrapper(*args, **kw): 4 print('我准备开始执行：{} 函数了:'.format(func.__name__)) 5 6 # 真正执行的是这行。 7 func(*args, **kw) 8 9 print('主人，我执行完啦。') 10 return wrapper 11
假如，我的业务函数是，计算两个数之和。写好后，直接给它带上帽子。
1@logger 2def add(x, y): 3 print('{} + {} = {}'.format(x, y, x+y)) 4
然后执行一下 add 函数。
1add(200, 50) 2
来看看输出了什么？
1我准备开始执行：add 函数了: 2200 + 50 = 250 3我执行完啦。 4
第二种：带参数的函数装饰器
通过上面两个简单的入门示例，你应该能体会到装饰器的工作原理了。
不过，装饰器的用法还远不止如此，深究下去，还大有文章。今天就一起来把这个知识点学透。
回过头去看看上面的例子，装饰器是不能接收参数的。其用法，只能适用于一些简单的场景。不传参的装饰器，只能对被装饰函数，执行固定逻辑。
装饰器本身是一个函数，做为一个函数，如果不能传参，那这个函数的功能就会很受限，只能执行固定的逻辑。这意味着，如果装饰器的逻辑代码的执行需要根据不同场景进行调整，若不能传参的话，我们就要写两个装饰器，这显然是不合理的。
比如我们要实现一个可以定时发送邮件的任务（一分钟发送一封），定时进行时间同步的任务（一天同步一次），就可以自己实现一个 periodic_task （定时任务）的装饰器，这个装饰器可以接收一个时间间隔的参数，间隔多长时间执行一次任务。
可以这样像下面这样写，由于这个功能代码比较复杂，不利于学习，这里就不贴了。
1@periodic_task(spacing=60) 2def send_mail(): 3 pass 4 5@periodic_task(spacing=86400) 6def ntp() 7 pass
那我们来自己创造一个伪场景，可以在装饰器里传入一个参数，指明国籍，并在函数执行前，用自己国家的母语打一个招呼。
1# 小明，中国人 2@say_hello("china") 3def xiaoming(): 4 pass 5 6# jack，美国人 7@say_hello("america") 8def jack(): 9 pass 10
那我们如果实现这个装饰器，让其可以实现 传参 呢？
会比较复杂，需要两层嵌套。
1def say_hello(contry): 2 def wrapper(func): 3 def deco(*args, **kwargs): 4 if contry == "china": 5 print("你好!") 6 elif contry == "america": 7 print('hello.') 8 else: 9 return 10 11 # 真正执行函数的地方 12 func(*args, **kwargs) 13 return deco 14 return wrapper 15
来执行一下
1xiaoming() 2print("------------") 3jack() 4
看看输出结果。
1你好! 2------------ 3hello. 4
第三种：不带参数的类装饰器
以上都是基于函数实现的装饰器，在阅读别人代码时，还可以时常发现还有基于类实现的装饰器。
基于类装饰器的实现，必须实现 __call__ 和 __init__两个内置函数。
__init__ ：接收被装饰函数
__call__ ：实现装饰逻辑。
还是以日志打印这个简单的例子为例
1class logger(object): 2 def __init__(self, func): 3 self.func = func 4 5 def __call__(self, *args, **kwargs): 6 print("[INFO]: the function {func}() is running..."\ 7 .format(func=self.func.__name__)) 8 return self.func(*args, **kwargs) 9 10@logger 11def say(something): 12 print("say {}!".format(something)) 13 14say("hello") 15
执行一下，看看输出
1[INFO]: the function say() is running... 2say hello! 3
第四种：带参数的类装饰器
上面不带参数的例子，你发现没有，只能打印INFO级别的日志，正常情况下，我们还需要打印DEBUG WARNING等级别的日志。这就需要给类装饰器传入参数，给这个函数指定级别了。
带参数和不带参数的类装饰器有很大的不同。
__init__ ：不再接收被装饰函数，而是接收传入参数。
__call__ ：接收被装饰函数，实现装饰逻辑。
1class logger(object): 2 def __init__(self, level='INFO'): 3 self.level = level 4 5 def __call__(self, func): # 接受函数 6 def wrapper(*args, **kwargs): 7 print("[{level}]: the function {func}() is running..."\ 8 .format(level=self.level, func=func.__name__)) 9 func(*args, **kwargs) 10 return wrapper #返回函数 11 12@logger(level='WARNING') 13def say(something): 14 print("say {}!".format(something)) 15 16say("hello") 17
我们指定WARNING级别，运行一下，来看看输出。
1[WARNING]: the function say() is running... 2say hello!
第五种：使用偏函数与类实现装饰器
绝大多数装饰器都是基于函数和闭包实现的，但这并非制造装饰器的唯一方式。
事实上，Python 对某个对象是否能通过装饰器（ @decorator）形式使用只有一个要求：decorator 必须是一个“可被调用（callable）的对象。
对于这个 callable 对象，我们最熟悉的就是函数了。
除函数之外，类也可以是 callable 对象，只要实现了__call__ 函数（上面几个例子已经接触过了）。
还有容易被人忽略的偏函数其实也是 callable 对象。
接下来就来说说，如何使用 类和偏函数结合实现一个与众不同的装饰器。
如下所示，DelayFunc 是一个实现了 __call__ 的类，delay 返回一个偏函数，在这里 delay 就可以做为一个装饰器。（以下代码摘自 Python工匠：使用装饰器的小技巧）
1import time 2import functools 3 4class DelayFunc: 5 def __init__(self, duration, func): 6 self.duration = duration 7 self.func = func 8 9 def __call__(self, *args, **kwargs): 10 print(f'Wait for {self.duration} seconds...') 11 time.sleep(self.duration) 12 return self.func(*args, **kwargs) 13 14 def eager_call(self, *args, **kwargs): 15 print('Call without delay') 16 return self.func(*args, **kwargs) 17 18def delay(duration): 19 """ 20 装饰器：推迟某个函数的执行。 21 同时提供 .eager_call 方法立即执行 22 """ 23 # 此处为了避免定义额外函数， 24 # 直接使用 functools.partial 帮助构造 DelayFunc 实例 25 return functools.partial(DelayFunc, duration) 26
我们的业务函数很简单，就是相加
1@delay(duration=2) 2def add(a, b): 3 return a+b 4
来看一下执行过程
1>>> add # 可见 add 变成了 Delay 的实例 2<__main__.DelayFunc object at 0x107bd0be0> 3>>> 4>>> add(3,5) # 直接调用实例，进入 __call__ 5Wait for 2 seconds... 68 7>>> 8>>> add.func # 实现实例方法 9<function add at 0x107bef1e0> 10
第六种：能装饰类的装饰器
用 Python 写单例模式的时候，常用的有三种写法。其中一种，是用装饰器来实现的。
以下便是我自己写的装饰器版的单例写法。
1instances = {} 2 3def singleton(cls): 4 def get_instance(*args, **kw): 5 cls_name = cls.__name__ 6 print('===== 1 ====') 7 if not cls_name in instances: 8 print('===== 2 ====') 9 instance = cls(*args, **kw) 10 instances[cls_name] = instance 11 return instances[cls_name] 12 return get_instance 13 14@singleton 15class User: 16 _instance = None 17 18 def __init__(self, name): 19 print('===== 3 ====') 20 self.name = name 21
可以看到我们用singleton 这个装饰函数来装饰 User 这个类。装饰器用在类上，并不是很常见，但只要熟悉装饰器的实现过程，就不难以实现对类的装饰。在上面这个例子中，装饰器就只是实现对类实例的生成的控制而已。
其实例化的过程，你可以参考我这里的调试过程，加以理解。
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