1.装饰器的概念

  装饰器本质上就是一个函数，主要是为其他的函数添加附加的功能，装饰器的原则有以下两个：

• 装饰器不能修改被修饰函数的源代码
  
• 装饰器不能修改被修改函数的调用方式　　
  

  装饰器可以简单的理解为：高阶函数+嵌套函数+闭包

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2.高阶函数

  高阶函数我在前面的博客中已经讲过了，在这里我再简单的说一下吧。
  高阶函数:如果一个函数接收的参数是一个函数名，或者返回值是函数名，只要满足任意一个条件，这个函数就称为高阶函数。

• 接收的参数是一个函数名
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  def foo():
  print("the result from foo")
  def bar(func):
  func()
  print("the result from bar")
  bar(foo)  

  
    在上面的例子中，我定义了两个函数，foo()和bar()，在调用bar()函数的时候，我将foo()作为一个参数传给了bar()，运行就会得到foo()的结果，这样的函数就可以成为高阶函数。
  
• 返回值是一个函数名
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  def foo():
  print("the result from foo")
  def bar(func):
  return func
  bar(foo)

  
  
    调用bar()函数 返回的就是foo()的内存地址，这也可以称为高阶函数。
  
  

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3.函数嵌套

  函数嵌套：函数嵌套我在前面也已经讲过了，其实就是函数的内部再声明函数，很好理解的一个概念，举个例子：如下

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def foo():
    print("the result from foo")
    def bar():
        print("the result from bar")
    bar()
foo()

  在上面这个例子中，我在函数foo()的内部又写了一个bar()函数，并在下面调用了该函数，这种方式就叫做函数嵌套，可以嵌套很多层，只要注意函数缩进问题

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4.闭包

  在Python中闭包的表现形式可以理解为：如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure)。
  单从上面的定义可能很难理解，我下面用一个简单的程序说明一下：

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def foo():
    a=1
    b=2
    def bar():
        c=3
        return a+b+c
    return bar
print(foo()())

  在上面这个例子中，bar()就是foo()的一个内部函数，在bar()的局部作用于可以直接使用foo()的局部变量a，b，简单的说，这种内部函数可以访问外部函数变量的行为，就叫做闭包。

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4.装饰器实例

  为了能让大家更好的理解装饰器，我会分步做出这个实例。

• 装饰器的基本实现
  

  先定义一个函数name()，3秒后打印名字

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import time
def name():
    time.sleep(2)
    print("my name is 尼古拉斯赵四")
name()

  现在有一个需求，我想要统计这个函数一个运行了多少秒，在不修改源代码的情况下，就需要给这个函数写一个装饰器来完成这个需求。

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def timmer(func):       #定义一个形参，就是为了接受name()这个函数，注意前面文章就已经强调过的：函数即变量---func=name
    def wapper():       #定义函数wapper()，用来接收name的参数
        start_time=time.time()
        func()          #实质上就是在运行test()       
        stop_time=time.time()
        print("name()函数一共运行了%s 秒"%(stop_time-start_time))
    return wapper       

import time
@timmer             #使用装饰器的方法，通过@+作为装饰器的那个函数名
def name():
    time.sleep(2)
    print("my name is 尼古拉斯赵四")
name()
运行结果：
my name is 尼古拉斯赵四
name()函数一共运行了2.0002381801605225 秒

  上面这个例子就是一个简单的装饰器，没有修改原函数的调用方法和返回值，装饰器timmer中用到了高阶函数+函数嵌套+闭包的知识，ok，完美。

• 在装饰器中添加参数
    上面的例子是完美的实现了所需要的功能，但是问题来了，如果原函数是现在这样呢？
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  def name(my_name,my_age):
  time.sleep(2)
  print("my name is %s,my age is %s"%(my_name,my_age))
  name("尼古拉斯赵四",18)

  
  
    我需要随机传入两个值，打印出他的姓名和年龄，如果原函数这样调用，使用上面的装饰器肯定会出错，那就需要在装饰器函数中做如下修改：def wapper(my_name,my_age)和func(my_name,my_age)这两行加入相同的参数，也是可以的，但如果name函数我再修改呢，不传入两个参数了 ，传3个 或更多，每次都要去修改岂不是很麻烦，这就需要做一些改变了 。
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  def timmer(func):      
  def wapper(*args,**kwargs):         #这里用*args，**kwargs代替，这样 ，不管原函数传入多少个参数，都可以匹配
      start_time=time.time()
      func(*args,**kwargs)             #同样，接受任意多个参数 （如果不懂这个什么意思，翻看我前面函数篇的博客，有讲到）
      stop_time=time.time()
      print("name()函数一共运行了%s 秒"%(stop_time-start_time))
  return wapper

  
  
  

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• 装饰器添加返回值
    参数问题解决了，下面我的原函数又变了
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  def name(my_name,my_age):
  time.sleep(2)
  print("my name is %s,my age is %s"%(my_name,my_age))
  return "尼古拉斯  你真年轻"
  print(name("尼古拉斯赵四",18))
  运行结果：
  my name is 尼古拉斯赵四,my age is 18
  尼古拉斯  你真年轻

  
  
    在这个函数中，我需求是在运行完函数返回"尼古拉斯 你真年轻"这句话，还是用上面的装饰器返回值会是my name is 尼古拉斯赵四,my age is 18 name()函数一共运行了2.000795364379883 秒 None，返回值是None而不是想要的结果，大家可以试一下，所以要加如下修改：
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  def timmer(func):
  def wapper(*args,**kwargs):         
      start_time=time.time()
      res=func(*args,**kwargs)            #将func()运行结果赋值给变量res
      stop_time=time.time()
      print("name()函数一共运行了%s 秒"%(stop_time-start_time))
      return res                          #返回res，其实就是在返回name()
  return wapper

  
  
  

{:5_229:

我还没学到装饰器，但我接触过一点java，java中的装饰器设计模式和这个基本是一样的，面向对象的原则就是对修改封闭，对扩展开发，要为类增加功能却不修改原有的类，这个设计模式就很有用。扩展后的类接收原有类的一个对象，在扩展类内部对其功能扩展，比如说java的I/O流，在原有stream基础上增加缓冲区，就是一个新stream，这个stream具有缓冲存储的功能。
感谢你的分享，希望每天都能看到你出学习笔记，

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