1）装饰器的理解：
1、作用：在不改变原函数的基础上，给函数增加功能
2、返回值：把一个函数当作参数，返回一个替代版的函数
3、本质：返回函数的函数
4、应用场景：计时器、记录日志、用户登陆认证、函数参数认证
2）无参函数装饰器
实例： 被装饰的函数没有参数
执行结果为：
3）有参函数装饰器
实例：当年龄小于0时，均输出0
4）装饰器练习
1、定时器（获取每个函数的执行时间）
1 import time import string import random import functools # 随机生成24个大小写英文字母 li = [random.choice(string.ascii_letters) for i in range(24)] def getTime(fun): @functools.wraps(fun) def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() rest = fun(*args,**kwargs) end_time = time.time() print "函数运行时间为：%.6f" %(end_time-start_time) return rest return wrapper @getTime def con_add(): # 使用+来连接 sum = " " for i in li: sum += (i+',') print sum return 0 2 3 4 5 6 7 8 9 @getTime def join_add(): # 使用内置函数join来连接 print ','.join(li) return 1 print con_add() # 进行调用 print join_add() 显示结果如下：由此可见，使用内置函数运行时间小于普通函数。 注意：一、当被装饰函数有返回值的时候：我们需要在装饰函数里面，对被装饰函数调用进行接收；然后返回接收值就可以显示被装饰函数的返回值了！ 二、如何保留被装饰函数的函数名和帮助文档信息：导入functools包，并进行调用即可 2、记录日志：打印的日志格式为：【字符串时间】 函数名： xx 运行时间：xx 运行返回值：xx 10 11 12 13 14 15 16 17 import time import functools def add_log(fun): @functools.wraps(fun) def wrapper(*args,**kwargs): start_time = time.time() ret = fun(*args,**kwargs) end_time = time.time() print '[%s] 函数名：%s 运行时间：%.6s 运行的返回值的结果：%d' \ %(time.ctime(),fun.__name__,end_time-start_time,ret) return wrapper @add_log def Log(x,y): time.sleep(1) return x+y Log(1,2.2) 18 19 20 21 显示运行结果： 3、验证用户的登陆认证（登陆成功执行被装饰函数；失败继续执行登陆） import functools login_user = ['admin', 'root'] def is_login(fun): @functools.wraps(fun) def wrapper(*args, **kwargs): # 可以使用第一个元组值来判断 if kwargs.get('name') in login_user: res = fun(*args, **kwargs) return res else: res = login() return res return wrapper @is_login def writeBlog(name): return "写博客..." 22 23 24 25 26 27 28 29 def login(): return "登陆..." print writeBlog(name = 'admin') # 此用户可以登陆；执行结果为'写博客...' 30 31 32 33 注释：一个函数，可以有多个装饰器来修饰 4、函数参数认证： 1）、当装饰器为@required_type（int,float）：确保函数接受到的每一个参数为int或float 2）、当装饰器参数为list，确保每一个参数类型均为list类 3）、当参数为（str,int）：确保函数接受到的每一个参数为str或int 4）、类型若以上参数均不满足，打印TypeError:参数必须是xxx import functools 34 35 36 37 38 39 40 41 def required_type(*type): def required_all(fun): @functools.wraps(fun) def wrapper(*args, **kwargs): for i in args: if isinstance(i, type): pass else: print 'typeError:函数所有的参数并非', type break else: res = fun(*args, **kwargs) return res return wrapper return required_all @required_type(list) def add(a, b): return a + b print add([1,2],2)