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16.python全栈之路：装饰器详解
装饰器
一.装饰器的意义
比如：以下函数是供我们调用的，但是我们需要在每个函数中都添加同一个功能，该如何做到呢？
方法一：在每个函数中都加上新加的功能代码块
def f1():
print("新功能")
print("F1")
def f2():
print("新功能")
print("F2")
def f3():
print("新功能")
print("F3")
def f4():
print("新功能")
print("F4")
方法二：使用函数式编程，将需要添加的部分写成一个函数
def XX():
print("新功能") #在里面可以修改，新增的功能
def f1():
XX()
print("F1")
def f2():
XX()
print("F2")
def f3():
XX()
print("F3")
def f4():
XX()
print("F4")
方法三：前两种方法都没有遵守我们的开放封闭原则，对于函数内部，我们一般不允许修改。所以我们引入了装饰器
def outer(func):
def inner():
print("添加在原函数之前")
r = func() #保留原函数的返回值
print(‘添加在原函数之后‘)
return r #将保留的返回值返回回去
return inner
@outer #等价于f1 = outer(f1)
def f1():
print("F1")
def f2():
print("F2")
def f3():
print("F3")
def f4():
print("F4")
f1() #执行函数，f1()已经等价于inner()了
二.简单装饰器的流程剖析
三.带参数的装饰器
3.1
#一般装饰器，不能装饰有参数的函数
def outer(func): #func为待装饰的函数
def inner(): #从上往下执行，遇到def inner，就将函数扔进内存空间，但不执行
print("执行原函数前添加的部分")
r = func() #接收原函数的返回值
print("执行原函数后添加的部分")
return r #返回原函数的返回值
return inner #返回inner给index
@outer #index = outer(index)
def index():
print("非常复杂的功能")
return True
index()
3.2：修改方案：根据参数的个数，我们主要得修改装饰器的内层函数
#如果待包装函数有参数
#需要如何修改装饰器呢
def outer(func):
def inner(a1, a2):
print("执行原函数前添加的部分")
r = func(a1, a2)
print("执行原函数后添加的部分")
return r
return inner
@outer
def index(a1, a2):
print("非常复杂的功能")
return a1 + a2
@outer
def home(s1, s2):
print("非常复杂的功能")
return "HOME"
ret1 = index(1, 2) #应用了装饰器之后index变成装饰器的内层函数了
ret2 = home(1, 2)
3.3：但是，如果不同的待装饰函数的参数个数不一致该怎么办呢？
修改方案：使用动态参数，*arg和**kwargs扩大接收参数的形式。
def outer(func):
def inner(*arg ,**kwargs):
print("执行原函数前添加的部分")
r = func(*arg ,**kwargs) #内部让*argj元组或**kwargs字典吐出参数，传入原函数
print("执行原函数后添加的部分")
return r
return inner
@outer
def home(s1): #一个参数
print("非常复杂的功能")
return "HOME"
@outer
def index(a1, a2): #两个个参数
print("非常复杂的功能")
return "INDEX"
@outer
def show(x1, x2, x3):#三个参数
print("非常复杂的功能")
return "SHOW"
ret1 = home(1)
ret2 = index(1, 2)
ret3 = show(1, 2, 3)
四.使用多装饰器装饰一个函数
应用场景：例如有100个函数，其中10个函数需要加上一部分功能，
而另外90个函数还需要加上额外得一部分功能，怎么做？
方法一：
def outer0(func):
def inner(*arg ,**kwargs):
print("执行原函数前添加的部分")
r = func(*arg ,**kwargs)
print("执行原函数后添加的部分")
return r
return inner
def outer1(func):
def inner(*arg ,**kwargs):
print("执行原函数前添加的部分(额外)")
print("执行原函数前添加的部分")
r = func(*arg ,**kwargs)
print("执行原函数后添加的部分")
return r
return inner
@outer0 #功能1
def home(s1):
print("非常复杂的功能")
return "HOME"
@outer0 #功能1
def index(a1, a2):
print("非常复杂的功能")
return "INDEX"
@outer1 #功能2
def show(x1, x2, x3):
print("非常复杂的功能")
return "SHOW"
ret1 = home(1)
ret2 = index(1, 2)
ret3 = show(1, 2, 3)
缺点：装饰器outer2的代码与outer的代码有重复的部分，我们应该
尽量避免重复代码
方法二：改进版
def outer1(func):
def inner(*arg ,**kwargs):
print("执行原函数前添加的部分(1)")
r = func(*arg ,**kwargs)
print("执行原函数前添加的部分(4)")
return r
return inner
def outer0(func):
def inner(*arg ,**kwargs):
print("执行原函数前添加的部分(2)")
r = func(*arg ,**kwargs)
print("执行原函数后添加的部分(3)")
return r
return inner
@outer0
def home(s1):
print("非常复杂的功能")
return "HOME"
@outer1 #先执行这个函数的装饰功能
@outer0 #再执行这个函数的装饰功能
def index(a1, a2):
print("非常复杂的功能")
return "INDEX"
ret1 = home(1)
ret2 = index(1, 2)
多重装饰器流程分析：（原函数的两次变化）
没应用装饰器之前，原函数就是原函数
应用第一个装饰器（outer0））之后，原函数变成了outer0函数的内层函数了，由func保留了原函数
应用第二个装饰器（outer1）之后，outer0的内层函数也就是此时的原函数传入了第二个装饰器里面
去了，替换成第二个装饰器的内存函数，并有第二个装饰器的参数func保存了原函数。
装饰过程：
执行过程：
装饰次序：
五.装饰器的应用
单层装饰器：比如京东的网页，在进入我的购物车之前需要登录，这个登录就是一个装饰器
多层装饰器：对于京东的用户来说，有大家公共的页面，也有对于钻石vip和白金vip不同的
页面，所以在使用第一层登录装饰器之后，还需要加上额外的用户权限的装饰器
16.python全栈之路：装饰器详解
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