什么是装饰器

装饰器（decorators）是 一种设计模式，之所以被称为装饰器，是因为其本质是对一个函数或者对象进行了"修饰"，装饰器可以在你进入对象或者函数前后进行一些操作，可以在不修改原来的代码的情况下让函数的行为发生改变。

面向切面编程（AOP），是指某些业务流程具有相似性，只有部分核心代码有差异，我们可以把相同部分的代码提取出来，不同的代码（切片）另外实现，这就是面向切面编程。在 java 的 spring 中，这是一种很重要的技术，而 python 也有类似的实现方式，最常见的就是装饰器。

装饰器的功能

装饰器允许你动态地修改函数或类的行为。它本质上是一个函数，可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数或者修改原来的函数。

装饰器语法

装饰器虽然是一个函数，但它更常见的使用方式是使用 ​@decorator_name​ 来应用在函数或方法上。

例如：

from flask import Flask
app =Flask(__name__)
​
# app.route就是一个Flask内置的装饰器
@app.route("index")
def index():
    return "hello"

Python 还提供了一些内置的装饰器，比如 ​@staticmethod​ 和 ​@classmethod​，用于定义静态方法和类方法。

装饰器的应用场景：

• 日志记录: 装饰器可用于记录函数的调用信息、参数和返回值。
• 性能分析: 可以使用装饰器来测量函数的执行时间。
• 权限控制: 装饰器可用于限制对某些函数的访问权限。
• 缓存: 装饰器可用于实现函数结果的缓存，以提高性能。

简单案例

import time
def runtime(func):#定义一个装饰器函数叫runtime 他接受一个函数func作为参数
  def wrapper(*args, **kwargs): # 包装函数wrapper，这里接受所有参数
    
    # 这里是在调用原始函数前添加的新功能
    starttime= time.time() #获取开始执行的时间
    
    # 在包装函数中调用原始函数（可以不调用）
    result = func(*args, **kwargs) # 函数传递的参数为包装函数接受的所有参数
    
   # 这里是在调用原始函数后添加的新功能
    endtime= time.time() #获取结束执行的时间
​
    print(f"函数{func.__name__}运行时间：{endtime-starttime}秒") #输出函数运行的时间
​
    return result # 返回函数运行的结果
  return wrapper
​
# 使用装饰器装饰一个函数，现在运行这个函数时，会运行装饰器的代码，然后再由装饰器运行这个func
# （如果装饰器不调用这个函数，而是调用别的函数，就可以替换掉原有函数的功能）
@runtime
def sleepfunc(arg1, arg2):
  time.sleep(2)
  return arg1 + arg2
​
print(sleepfunc(1, 2))

函数sleepfunc运行时间：2.005006790161133秒
3

解析：​runtime​是一个装饰器函数，它接受一个函数 ​func​ 作为参数，并返回一个内部函数 ​wrapper​，在 ​wrapper​ 函数内部，你可以执行一些额外的操作，然后调用原始函数 ​func​，并返回其结果。

• runtime 是装饰器，它接收一个函数 func 作为参数。
• wrapper 是内部函数，它是实际会被调用的新函数，它包裹了原始函数的调用，并在其前后增加了额外的行为。
• 当我们使用 ​@runtime​ 前缀在 ​sleepfunc​ 定义前，Python会自动将 ​sleepfunc​ 作为参数传递给 ​runtime​，然后将返回的 ​wrapper​ 函数替换掉原来的 ​sleepfunc​。

使用装饰器

装饰器通过 ​@​ 符号应用在函数定义之前，例如：

@time_logger
def target_function():
    pass

等同于：

def target_function():
    pass
target_function = time_logger(target_function)

这会将 ​target_function​ 函数传递给 ​decorator​ 装饰器，并将返回的函数重新赋值给 ​target_function​。从而，每次调用 ​target_function​ 时，实际上是调用了经过装饰器处理后的函数。

通过装饰器，开发者可以在保持代码整洁的同时，灵活且高效地扩展程序的功能。

带参数的装饰器

装饰器函数也可以接受参数，但是需要在原有的装饰器外再套一层装饰器。

例如：

实例

import time
​
​
​
def runtime(n:int):#定义一个装饰装饰器的装饰函数，他可以接受参数
  def decorator(func):#定义一个装饰器函数,接受一个函数func作为参数
    def wrapper(*args, **kwargs): # 包装函数wrapper，这里接受所有参数
    
        # 这里是在调用原始函数前添加的新功能
        starttime= time.time() #获取开始执行的时间
    
        # 在包装函数中调用原始函数（可以不调用）
        result = func(*args, **kwargs) # 函数传递的参数为包装函数接受的所有参数
    
        # 这里是在调用原始函数后添加的新功能
        endtime= time.time() #获取结束执行的时间
​
        print(f"函数{func.__name__}运行时间：{endtime-starttime}秒") #输出函数运行的时间
        print("装饰器传递过来的参数为：",n)
​
        return result # 返回函数运行的结果
    return wrapper # 返回包装函数
  return decorator # 返回装饰器函数
​
​
# 使用装饰器装饰一个函数，现在运行这个函数时，会运行装饰器的代码，然后再由装饰器运行这个func
# （如果装饰器不调用这个函数，而是调用别的函数，就可以替换掉原有函数的功能）
@runtime(1)
def sleepfunc(arg1, arg2):
  time.sleep(2)
  return arg1 + arg2
​
print(sleepfunc(1, 2))

运行结果为：

函数sleepfunc运行时间：2.000138521194458秒
装饰器传递过来的参数为： 1
3

以上代码中 ​runtime​函数是一个带参数的装饰器，它接受一个整数参数 ​n​，然后返回一个装饰器函数。该装饰器函数内部定义了 ​wrapper​ 函数，我们可以在装饰器内部获取到这个参数n（内层函数可以获取到外层函数的变量），上面只是简单的打印了这个参数，我们也可以让这个参数参与到代码运行中。

比如​flask​的​@app.route​就可以接受参数来决定该方法是​get​还是​post​。

类装饰器

除了函数装饰器，Python 还支持类装饰器。类装饰器是包含 ​call​ 方法的类，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

实例

class DecoratorClass:
  def __init__(self, func):
    self.func = func
​
  def __call__(self, *args, **kwargs):
    # 在调用原始函数之前/之后执行的代码
    result = self.func(*args, **kwargs)
    # 在调用原始函数之后执行的代码
    return result
    
@DecoratorClass
def my_function():
    pass