Python 装饰器

装饰器

装饰器实际上就是一个函数，装饰器有两个特别之处：1.参数是一个函数 2.返回值也是一个函数。

举个简单的例子

需求：在run函数执行前，打印一个hello world

• 装饰器的使用是通过@符号，放在函数的上面

def my_log(func):
    def wrapper():
		print('hello world')
		func()
	return wrapper

@my_log
def run():
	print('run')

run() #调用run函数

实际上：相当于把run整个函数作为一个参数传入了my_log函数中

run = my_log(run) = wrapper 
#相当于执行
def wrapper():
	print('hello world')
	func() = run() = print('run')

对带参数的函数进行装饰

def my_log(func):
    def wrapper():
		print('hello world')
		func()
	return wrapper

@my_log
def add(a,b):
	c = a+b
	print('结果是：%s' % c)

add(1,2)  #运行会报错

此时执行add(1,2)将会报错，因为wrapper没有参数，但是你传入add(1,2)传入了两个参数

正确方式如下：

装饰器对带参数的函数，必须要使用*args,**kwargs两对兄弟组合

def my_log(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
		print('hello world')
		func(*args,**kwargs)
	return wrapper

@my_log
def add(a,b):
	c = a+b
	print('结果是：%s' % c)

add(1,2)

如何防止函数的属性丢失

分别打印使用与不使用装饰器，函数的名字

def run(a):
	print(run.__name__)  
	#结果打印的是run函数的名字 run

@my_log
def run(a):
	print(run.__name__)
	#结果打印的是wrapper函数的名字 wrapper

两次结果不同，为防止丢失原来的函数的__name__等属性，需要使用functools.wraps在装饰器中的函数上把传进来的这个函数进行一个包裹

from functools import wraps

def my_log(func):
	@wraps(func)
    def wrapper(*args,**kwargs):
		print('hello world')
		func(*args,**kwargs)
	return wrapper

@my_log
def run(a):
	print(run.__name__)
	#此时打印的结果依然是run函数的名字  run