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装饰器
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装饰器可以叠加使用，执行是从下到上执行的
无参装饰器@logger
1.它是一个语法糖
2.函数作为它 的形参
3.返回值也是一个函数
4.可以使用 @function 方式，简化调用
注意： 此处的装饰器的定义并不准确，只是方便理解
装饰器和高阶函数
装饰器是高阶函数，但装饰器是对传入函数功能的装饰
装饰器函数的演化过程：
"""
装饰器
一个普通的加法函数，想增强他的功能
"""
defadd(x,y):
returnx + y
"""增加信息输出功能"""
defadd(x,y):
print("call add,x+y")# 日志输出到控制台
returnx + y
"""上面的函数是完成了需求，但是有缺点
1.print语句的耦合度太高
2.加法函数属于业务功能，而输出信息的功能，属于非业务功能代码，不该放在业务函数加法中"""
"""把添加功能移出来"""
deflogger(fn):
print("call add,x+y")
ret = fn(3,4)
returnret
print(logger(add))
deflogger(fn,x,y):
print("call add,x+y")
ret = fn(x,y)
returnret
print(logger(add,3,4))
deflogger(fn,*args,**arges):
print("call add,x+y")
ret = fn(*args,**arges)
returnret
print(logger(add,3,4))
deflogger(fn):
defwrapper(*args,**arges):# 可变位置传参，可变关键字传参
print("call add,x+y")
ret = fn(*args,**arges)# 参数解构
returnret
returnwrapper
print(logger(add)(4,5))
add = logger(add)# add = wrapper
ret = add(4,5)# wrapper(4,5)
装饰器 核心思想
importdatetime
deflogger(fn):
defwrapper(*args,**arges):# 可变位置传参，可变关键字传参
print("前面增强")
start = datetime.datetime.now()
ret = fn(*args,**arges)# 参数解构
delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
print("so fast")ifdelta <5elseprint("so slow")
print("后面增强")
returnret
returnwrapper
@logger# add = logger(add) => add 就是 wrapper
defadd(x,y):# wrapper(4,5)
returnx + y
ret = add(4,5)# wrapper(4,5) => logger(add)(4,5)
print(ret)
理解装饰器：
1.装饰器函数
2.前置功能增强
3.被增强函数
4.后置功能增强
deflogger(fn): # 调用 被装饰的函数
defwrapper(*args,**kwargs): # 传入被装饰函数参数
print("before function") # 前置功能增强
ret = fn(*args,**kwargs) # 使用被装饰函数的功能
print("after function") # 后置功能增强
returnret # 返回被装饰函数的 计算结果
returnwrapper # 返回 被装饰的函数
@logger # 无参装饰器
# @logger <==> add = logger(add) = wrapper # add(x,y) == wrapper(x,y)
defadd(x,y): # 被装饰的函数
returnx + y
add(3,4)
print(add(3,4))
#看似调用add函数，使用了装饰器@logger之后，实际上 调用的是 wraaper(*args,**kwargs)函数
文章标题：Python——装饰器（无参）
转载来于：http://lswzjz.com/article/iiecec.html
