Question

python装饰器是什么意思

Answer 1

装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能 有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，这个都 不会，别跟人家说你会Python, 看了下面的文章，保证你学会装饰器。

1、先明白这段代码

#### 第一波 ####

def foo():

print 'foo'

foo     #表示是函数

foo()   #表示执行foo函数

#### 第二波 ####

def foo():

print 'foo'

foo = lambda x: x + 1

foo()   # 执行下面的lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为函数 foo 被重新定义了

2、需求来了

初创公司有N个业务部门，1个基础平台部门，基础平台负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下：

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def f1():

print 'f1'

def f2():

print 'f2'

def f3():

print 'f3'

def f4():

print 'f4'

############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()

f2()

f3()

f4()

############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()

f2()

f3()

f4()

目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。

老大把工作交给 Low B，他是这么做的：

跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。

当天Low B 被开除了…

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

############### 基础平台提供的功能如下 ############### 

def f1():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

print 'f1'

def f2():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

print 'f2'

def f3():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

print 'f3'

def f4():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

print 'f4'

############### 业务部门不变 ############### 

### 业务部门A 调用基础平台提供的功能### 

f1()

f2()

f3()

f4()

### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ### 

f1()

f2()

f3()

f4()

过了一周 Low BB 被开除了…

老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：

只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改

############### 基础平台提供的功能如下 ############### 

def check_login():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

pass

def f1():

check_login()

print 'f1'

def f2():

check_login()

print 'f2'

def f3():

check_login()

print 'f3'

def f4():

check_login()

print 'f4'

老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：

老大说：

写代码要遵循开发封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：

• 封闭：已实现的功能代码块

• 开放：对扩展开发

如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：

def w1(func):

def inner():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func()

return inner

@w1

def f1():

print 'f1'

@w1

def f2():

print 'f2'

@w1

def f3():

print 'f3'

@w1

def f4():

print 'f4'

•    

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。

Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？

老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了：

单独以f1为例：

def w1(func):

def inner():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func()

return inner

@w1

def f1():

print 'f1'

•    

当写完这段代码后（函数未被执行、未被执行、未被执行），python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：

• def w1(func):  ==>将w1函数加载到内存

• @w1

没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。

从表面上看解释器着实会执行这两句，但是 @w1 这一句代码里却有大文章，@函数名 是python的一种语法糖。

如上例@w1内部会执行一下操作：

• 执行w1函数，并将 @w1 下面的 函数 作为w1函数的参数，即：@w1 等价于 w1(f1)
  所以，内部就会去执行：
  def inner:
  #验证
  return f1()   # func是参数，此时 func 等于 f1
  return inner     # 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数
  其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中

• 将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
  w1函数的返回值是：
  def inner:
  #验证
  return 原来f1()  # 此处的 f1 表示原来的f1函数
  然后，将此返回值再重新赋值给 f1，即：
  新f1 = def inner:
  #验证
  return 原来f1()
  所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行 新f1 函数，在 新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
  如此一来， 即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值 返回给业务调用着

Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！

先把上述流程看懂，之后还会继续更新…

3、问答时间

问题：被装饰的函数如果有参数呢？

•    

#一个参数

def w1(func):

def inner(arg):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(arg)

return inner

@w1

def f1(arg):

print 'f1'

•    
•    

#两个参数

def w1(func):

def inner(arg1,arg2):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(arg1,arg2)

return inner

@w1

def f1(arg1,arg2):

print 'f1'

•    
•    

#三个参数

def w1(func):

def inner(arg1,arg2,arg3):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(arg1,arg2,arg3)

return inner

@w1

def f1(arg1,arg2,arg3):

print 'f1'

•    

问题：可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器？

•    

def w1(func):

def inner(*args,**kwargs):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(*args,**kwargs)

return inner

@w1

def f1(arg1,arg2,arg3):

print 'f1'

•    

问题：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？

def w1(func):

def inner(*args,**kwargs):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(*args,**kwargs)

return inner

def w2(func):

def inner(*args,**kwargs):

# 验证1

# 验证2

# 验证3

return func(*args,**kwargs)

return inner

@w1

@w2

def f1(arg1,arg2,arg3):

print 'f1'

•    

问题：还有什么更吊的装饰器吗？

#!/usr/bin/env python

#coding:utf-8

def Before(request,kargs):

print 'before'

def After(request,kargs):

print 'after'

def Filter(before_func,after_func):

def outer(main_func):

def wrapper(request,kargs):

before_result = before_func(request,kargs)

if(before_result != None):

return before_result;

main_result = main_func(request,kargs)

if(main_result != None):

return main_result;

after_result = after_func(request,kargs)

if(after_result != None):

return after_result;

return wrapper

return outer

@Filter(Before, After)

def Index(request,kargs):

print 'index'

•    

Answer 2

简言之，打个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？这个时候就用到了装饰器。
python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，比较直接的办法就是侵入代码里面修改。
而且装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，不懂就太说不过去啦。
讲完装饰器，相信大家对于Python的发展前景也比较感兴趣，随着人工智能的发展，Python作为人工智能的首选语言，自然也是发展得如火如荼。现在入行，肯定是一个好时机！

Answer 3

装饰器是Python语言的一种特性，它允许用户在不修改原始函数代码的情况下，动态地、透明地修改函数行为或增加函数功能。装饰器本质上是一个函数，用于接受其他函数作为参数，并返回一个新的函数。

装饰器的语法

@decorator

def foo()

pass

其中，decorator是一个装饰器函数，foo是一个普通函数。在使用@decorator语法时，Python解释器会自动将foo函数传递给decorator函数，并将decorator函数的返回值赋值给foo函数，使得我们可以通过调用foo函数来调用被改造后的函数。

装饰器的应用场景

装饰器的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

1、日志记录

我们可以通过装饰器来记录函数的执行日志，以便更好地进行调试和分析。

def log(func):

def arapper(*args,**kwargs):

print(f"caaling {func._name_} with args={args},kwargs={kwargs}")

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

@log

def add(x,y):

return x + y

add(1,2) #输出calling add with args=(1,2),kwargs={}

#输出 3

2、认证授权

我们可以通过装饰器来实现用户认证授权功能，以确保只有授权用户才能访问特定的资源。

def authnticate(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

if authenticated:

return func(*args, **kwargs)

else:

raise Exception("未授权")

return wrapper

@authenticate

def get_secret_date():

pass

3、缓存

我们可以通过装饰器来实现缓存功能，以减少计算开销并提高性能。

cache = {}

def memoize(func):

def wrapper(*args):

if args in cache:

return cache[args]

else:

result = func(*args)

cache[args] = result

return result

return wrapper

@memoize

def fib(n)

if n < 2

return n

else:

return fib(n-1) + fib(n-2)

Answer 4

装饰器是Python语言的一种特性，它允许用户在不修改原始函数代码的情况下，动态地、透明地修改函数行为或增加函数功能。装饰器本质上是一个函数，用于接受其他函数作为参数，并返回一个新的函数。
装饰器的语法
@decorator
def foo()
pass
其中，decorator是一个装饰器函数，foo是一个普通函数。在使用@decorator语法时，Python解释器会自动将foo函数传递给decorator函数，并将decorator函数的返回值赋值给foo函数，使得我们可以通过调用foo函数来调用被改造后的函数。
装饰器的应用场景
装饰器的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
1、日志记录
我们可以通过装饰器来记录函数的执行日志，以便更好地进行调试和分析。
def log(func):
def arapper(*args,**kwargs):
print(f"caaling {func._name_} with args={args},kwargs={kwargs}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@log
def add(x,y):
return x + y
add(1,2) #输出calling add with args=(1,2),kwargs={}
#输出 3
2、认证授权
我们可以通过装饰器来实现用户认证授权功能，以确保只有授权用户才能访问特定的资源。
def authnticate(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if authenticated:
return func(*args, **kwargs)
else:
raise Exception("未授权")
return wrapper
@authenticate
def get_secret_date():
pass
3、缓存
我们可以通过装饰器来实现缓存功能，以减少计算开销并提高性能。
cache = {}
def memoize(func):
def wrapper(*args):
if args in cache:
return cache[args]
else:
result = func(*args)
cache[args] = result
return result
return wrapper
@memoize
def fib(n)
if n < 2
return n
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)