Python高频面试题——装饰器（带大家理解装饰器的本质）

装饰器概念

装饰器本质上是一个python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限验证等场景，装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

装饰器代码实战

友情提示：接下来的代码有点多，希望大家可以拷贝下来，实际运行一下，相信会对装饰器这个概念有更为深刻的理解！

给大家举个例子，定义一个now函数 输出当前时间

def now ():
      print(time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime()))

现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：

def log(func):
     def wrapper(*args, **kw):
            print('call start:' +func.__name__)
            func(*args, **kw)
            print('call end:' + func.__name__)
      return wrapper

这是一个较为固定的写法：

参数func表示传入的函数对象

wrapper是内部函数，return wrapper 会实现对其调用

(*args, **kw)是一种固定用法，表示可以传入任意的参数，*args和**kw分别属于非关键字参数和关键字参数，两者也都是可变参数。一个星号*加上参数名，比如*number，定义后，number可以接收任意数量的参数，并将它们储存在一个tuple中。关键字参数的特征是两个星号**加上参数名，比如**kw, 定义后，kw将接收到的任意数量参数存到一个dict中。举个例子就懂了

def func_para(*args, **kw):
    print ('args:',args )
    print ('kw:',kw )

func_para(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3)

输出：

args: (1, 2, 3, 4)

kw: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

func(*args, **kw) 表示对传入的函数进行调用，调用前后分别执行了两条print语句

func.__name__ 表示函数的名字

def wrapper 根据需求也可以return 某个值。

最后调用装饰器的代码如下：在now上面加上装饰器 @log即可

def func_para(*args, **kw):
    print ('args:',args )
    print ('kw:',kw )

func_para(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3)
@log
def now ():
      print(time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime()))
now()

输出：

call start:now

2023-03-10-15_08_40

call end:now

看到这里有的同学可能会问，如果now()函数需要增加参数怎么办？很简单，我们无须对装饰器log进行任何修改，代码如下：

@log
def now (a,b):
      print(a)
      print(time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime()))
      print(b)
now("test1","test2")

输出：

call startnow

test1

2023-03-10-15_08_40

test2

call end:now

装饰器的本质

其实想要了解装饰器的本质，我们需要了解python的函数对象！python中一切皆是对象，所以函数也不例外，我们还是以下面代码为例

def now ():
     print(time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime()))
print(now)
print(type(now))

输出：

<function now at 0x000001C7C5D44F78>

<class 'function'>

可以看到输出了now对象的地址和对应的类型。我们也可以理解函数的名字就是函数在内存中对应的地址

我们可以把函数赋值：

a=now

print(a)

此时输出的a 的值与print(now) 是一样的!

我们也可以把函数作为参数传递，例如

import time
def now():
     print(time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime()))

def func_demo(func):
     return func #调用作为参数传入的函数

func1=func_demo(now)
func1()

输出：

2023-03-10-15_18_44

讲到这里，我们可以看出来

@log

def now ():

其实等价于

log(now)

这里now作为了装饰器函数log的参数，@log只是语法糖而已，语法糖是计算机语言中特殊的某种语法,这种语法对语言的功能并没有影响，对于程序员有更好的易用性，能够增加程序的可读性。大家可以结合前面讲解的def log函数的代码，然后执行以下代码

import time
def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call start:' + func.__name__)
        func(*args, **kw)
        print('call end:' + func.__name__)

    return wrapper
@log
def now ():
   print(time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime()))

d=log(now)
d()

会输出：

call start:wrapper

call start:now

2023-03-10-15_29_47

call end:now

call end:wrapper