装饰器

本节在这里和大家展示一下装饰器的使用，以及原理

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，但对于好多初次接触这个知识的人来讲，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

当你在公司里调试代码的时候，发现以下代码的运行时间过长，于是你意识到可能有需要优化的地方：

def func1():
    pass

def func2():
    pass

def func3():
    pass

def func4():
    pass

但是写代码要遵循开放封闭原则，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

所以，你不能直接在每个函数内部进行调试，以免破坏代码的稳定性。但是，在每个调用函数的前后执行的计时操作的话，如果函数量足够大的话，会造成代码量的冗余，且浪费时间。那么，这个时候该如何进行代码的检查呢？这里就可以用到装饰器了：

import time

def check_time(func):
    
    def inner_func():
        start_time = time.time()
        res = func()                    # 调用原函数，并获得原函数的返回值
        end_time = time.time()
        time_consuming = end_time - start_time          # 计算耗时时间
        print("函数 < %s > 总共耗时 %s"%(func.__name__,time_consuming))
        return res        返回原函数的返回值

    return inner_func       # 返回内部函数的引用

@check_time
def func1():
    pass

@check_time
def func2():
    pass

@check_time
def func3():
    pass

@check_time
def func4():
    pass

这样，就能在不该变原函数的代码结构的情况下，就能对每个函数的执行耗时情况一目了然了。

那么，装饰器既然可以这样使用，那么他的使用原理是什么呢？

装饰器的几大功能：

1. 引入日志
2. 函数执行时间统计
3. 执行函数前预备处理
4. 执行函数后清理功能
5. 权限校验等场景
6. 缓存

在工作中，装饰器的使用时必须的，一个合格的员工都应该了解和掌握装饰器。其实，装饰器不仅仅局限于用函数进行装饰，还有类当装饰器，下面是我用类装饰器写的一段代码，大家可以参考一下：

class A(object):
    """ 将Ａ充当类装饰器 """
    def __init__(self,func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print("类装饰器开始执行啦－－－－－－－－")
        self.func()
        print("类装饰器执行结束啦－－－－－－－－")


@A
def test():
    print("this is test!")

test()

装饰器其实还有很多用法和复杂的装饰器，比如装饰器传参啊，还有几个装饰器共同装饰同一个函数等等。只不过因为时间和篇幅有限，今天就先到这里了，感谢大家的阅读！