day14装饰器

1. 开放封闭原则:

   • 开放：对源码的拓展是开放的。
   • 封闭：对源码的修改是封闭的。

2. 装饰器：完全遵循开放封闭原则，即在不改变原函数的代码以及调用方式的前提下，为其增加新的功能。（装饰器的本质是闭包）

   • 举例：计算func1函数的运行效率。

   def func1():
       for i in range(10000):
           i+=1
   

   此问题相当于为函数func1增加一个方法，可以计算函数的运行时间。用简单的time模块就可以完成，如下：

   import time
   time.perf_counter()
   func1()
   print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
   

   但这样做不满足开放封闭原则，可更改为如下：

   import time
   def timer(f):
       def inner():
   		time.perf_counter()
           f()
           print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
       return inner
   func1=timer(func1)
   func1()   #这样在不改变原函数的调用方式下为原函数增加了新的功能。即为原始的装饰器模型。在运行大型平台时非常有用。
   
   #装饰器的本质是闭包
   import time
   def timer(f):
       f=func1   #f为*变量，指向函数func1的内存地址。
       def inner():
   		time.perf_counter()
           f()
           print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
       return inner
   func1=timer(func1)
   func1() 
   

   但如果想要测试另一个函数（例如func3)的效率，则仍然需要增加一句语法：func3=timer(func3)。假设要测试的函数过多的话，就会比较麻烦。

3. 原始装饰器模型的升级版本：python做了一个优化，提出了一个‘语法糖’的概念。即在编写了装饰器后，需要将装饰器代码放在所有代码的前方。

   import time
   #装饰器函数
   def timer(f):
       def inner():
   		time.perf_counter()
           f()
           print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
       return inner
   
   
   #当要对装饰器函数调用时，在要装饰函数的前方使用@+装饰器函数名，如下：
   
   
   @timer    #相当于func1=timer(func1)
   def func1():
       for i in range(10000):
           i+=1
           
   func1()
   
   
   #此时即使有func3，也可以直接在函数前调用装饰器：
   @timer      #会将两行并为一行读取：func3=timer(func3)
   def func3():
       pass
   

4. 当函数有返回值时（被装饰函数有返回值时）：

   import time
   #装饰器函数
   def timer(f):
       def inner():
   		time.perf_counter()
           f()
           print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
       return inner
   
   @timer
   def func1():
       for i in range(10000):
           i+=1
       return i
   print(func1())    #none,无法打印出函数func1的返回值。
   

   此时要对装饰器进行改进：

   import time
   #装饰器函数
   def timer(f):
       def inner():
   		time.perf_counter()
           r = f()    #将返回值赋值给r
           print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
           return r   #将返回值给inner函数。
       return inner
   
   @timer
   def func1():
       for i in range(10000):
           i+=1
       return i
   print(func1())     #10000
   

   加上装饰器不应该改变原函数的返回值，所有func1的返回值i应该返回给inner函数。

5. 当函数有参数时（被装饰函数带参数）：

   import time
   #装饰器函数
   def timer(f):
       def inner(*arg,**kargs):      #*的聚合
   		time.perf_counter()  
           r = f(*arg,**kargs)       #*的打散   ，并将返回值传给inner函数。
           print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
           return r   #将返回值给inner函数。
       return inner
   
   @timer
   def func1(num1,num2):
       for i in range(num1,num2):
           i+=1
       return i
   print(func1())     #
   

6. 标准版的装饰器：

   def wrapper(f):
       def inner(*arg,**kargs):
           '''添加额外的功能：执行被装饰函数之前的操作'''
           ret = f(*arg,**kargs)
           '''添加额外的功能：执行被装饰函数之前的操作'''
           return ret
       return inner
   
   #装饰器的调用
   @wrapper
   def func():
       pass
   

7. 装饰器的应用：