(编辑：jimmy 日期: 2024/12/29 浏览：2)
在Python里面，函数可以作为参数传入一个函数，函数也可以复制给变量，通过变量调用函数。装饰器可以扩展一个函数的功能，为函数做一个装饰器注解，可以把装饰器里面定义的功能于所有函数提前执行，提升代码的复用程度。
现在有这么个场景。
互联网公司里面有各种员工，程序员，前台...，程序员在打开电脑前，需要打卡，前台要早点来开门（我也不清楚，谁开门，这里假定，前台开门），前台开门前也需要打卡。也就是说，打卡是所有员工的最先的公共动作，那么可以把打卡这个功能抽出来作为公共逻辑。
自然想到，可以实现如下。
def di(f):
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f()
def boot():
print('开机')
def open():
print('开门')
if __name__ == '__main__':
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都需要先在门外指纹机打卡。
"""
di(boot)
di(open)
定义了一个函数di(f)，可以打印f.__name__即f的函数名信息，同时返回f()的执行结果。
注意：__name__如果作为模块导入，module.__name__就是模块自己的名字，如果模块自己作为脚本执行，返回__main__。
执行结果：
boot 打卡,滴...
开机
open 打卡,滴...
开门
这样设计，如果有很多函数都要调用，就很麻烦，那么装饰器就排上了用场。
装饰器：在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
定义一个di(f)方法，还是把要执行的逻辑的函数作为参数传入，里面定义一个wrapper函数，返回值是f的执行结果。
在if __name__ == '__main__':里面，调用了这个装饰器，不修改定义好了的函数，在运行期间动态添加功能"打卡"。
import functools
# 简单装饰器
def di(f):
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都需要先在门外指纹机打卡。
:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper():
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f()
return wrapper
def boot():
print('开机')
def open():
print('开门')
if __name__ == '__main__':
# 第一种，简单装饰器
a = di(boot)
a1 = di(open)
print(a.__name__) # 结果wrapper 加@functools.wraps(f)后结果为 boot
a()
a1()
di(boot)的返回值a就是wrapper函数，通过a()就调用了wrapper函数，得到boot的返回值。同理，di(open)一样。
boot
boot 打卡,滴...
开机
open 打卡,滴...
开门
由于di(boot)的返回值a就是wrapper函数，那么print(a.__name__)的结果就理所当然是是wrapper，我们希望是boot，怎么办，functools.wraps(f)这个注解可以把原始函数boot的__name__等属性复制到wrapper()，把这行代码注释也能运行，那么print(a.__name__)的结果就是wrapper。
import functools
def di(f):
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都需要先在门外指纹机打卡。
:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper():
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f()
return wrapper
# @ 语法糖
@di
def boot2():
print('开机')
@di
def open2():
print('开门')
if __name__ == '__main__':
# 第二种，@ 语法糖
boot2()
open2()
@di标记相当于，a2 = di(boot2) a2()。不用这么麻烦，因为加了@符号标记，直接用boot2()调用装饰器即可。
boot2 打卡,滴...
开机
open2 打卡,滴...
开门
业务逻辑函数可能需要参数，比如：
def boot(name):
print('%s 开机' % name)
那么，只需要将前面的装饰器修改为：
import functools
# 业务逻辑函数需要参数
def di(f):
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都需要先在门外指纹机打卡。
:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
@di
def boot(name):
print('%s 开机' % name)
if __name__ == '__main__':
boot('keguang')
结果：
boot 打卡,滴...
keguang 开机
给wrapper也加上*args, **kwargs参数，在boot里面直接调用f(*args, **kwargs)即可。顺便提一下：
先后顺序对应，数组参数在前。举例：
def f(*args, **kwargs):
print('args=', args)
print('kwargs=', kwargs)
print(f(1, 2, 3, a = 'a', b = 'b'))
# 结果
# args= (1, 2, 3)
# kwargs= {'a': 'a', 'b': 'b'}
如果装饰器也带参数，比如现在如果某个员工早晨上班来得早< 9:00，咱可以做个表扬，那么相当于只需要在前面的di()外面套一层函数,di_args即可，在wrapper里面。使用这个参数
import functools
# 带参数的装饰器
def di_args(time):
def di(f):
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都需要先在门外指纹机打卡。
:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
if time < '9:00':
print('来的真早，很棒。。。')
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
return di
@di_args('8:00')
def boot(name):
print('%s 开机' % name)
if __name__ == '__main__':
boot('keguang')
参数在@di_args('8:00')传入即可，有点像java里面的注解。最后还是通过boot('keguang')调用即可，结果：
来的真早，很棒。。。
boot 打卡,滴...
keguang 开机
类装饰器主要依靠类的__call__方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。
# 类装饰器
class di(object):
def __init__(self, f):
self._f = f
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('decorator start...')
self._f()
print('decorator end...')
@di
def boot():
print('开机')
if __name__ == '__main__':
boot()
加上@di装饰器标识，会用boot去实例化di类，然后执行__call__函数，object表示这个类可以传入任何类型参数。
运行结果
decorator start...
开机
decorator end...
装饰器有一个典型的应用场景就是打log日志，如果所有逻辑都需要日志记录程序的运行状况，那么可以对这些逻辑(函数)加日志模块装饰器，就能达到相应目的。
以上就是举例讲解Python装饰器的详细内容，更多关于python装饰器的资料请关注其它相关文章！