Python实战基础13-装饰器

news2024/11/29 4:41:55

1、先明白这段代码

'''第一波'''
def foo():
    print('foo')

foo # 表示是函数
foo() # 表示执行foo函数

'''第二波'''
def foo():
    print('foo')

foo = lambda x: x + 1

foo() # 执行lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为foo这个名字被重新指向了另外一个匿名函数

函数名仅仅是个变量，只不过指定了定义的函数而已，所以才能通过 函数名() 调用，如果 函数名=xxx被修改了，那么当在执行 函数名()时，调用的就不是之前的那个函数了

2、需求来了 

'''
装饰器：
遵循开放封闭原则，在不改变原函数的情况下，扩展了函数得功能

定义：
def xxx(func):
    def xx(参数,...):
        ...
        func()
        ...
        return yyy
    :return xxx
装饰：
@装饰器名   ----> 原函数 = 装饰（原函数）
def 原函数():
    pass
'''
# 定义装饰器
def decorater(func):
    print('---------1')
    def wrapper():
        func()
        print('刷漆')
        print('铺地板')
        print('买家具')
        print('精装修房子')
    print('----------2')
    return wrapper

@decorater # house = decorater(house)
def house():
    print('毛坯房。。。')

house()

运行结果：

 

初创公司有N个业务部门，基础平台部门负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。

def f1():
    print('f1')

def f2():
    print('f2')

def f3():
    print('f3')

def f4():
    print('f4')


##################业务部门A调用基础平台提供的功能##########

f1()
f2()
f3()
f4()

##################业务部门B调用基础平台提供的功能###########

f1()
f2()
f3()
f4()

目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。 

只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改

def check_login():
    #验证1
    #验证2
    #验证3
    pass

def f1():
    check_login()
    print('f1')

def f2():
    check_login()
    print('f2')

def f3():
    check_login()
    print('f3')

def f4():
    check_login()
    print('f4')

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
  • 开发：对扩展开发

如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数f1、f2、f3、f4的内部进行修改代码，另一个实现方案

def w1(func):
    def inner():
        #验证1
        #验证2
        #验证3
        func()
    return inner

@w1
def f1():
    print('f1')
@w1
def f2():
    print('f2')
@w1
def f3():
    print('f3')
@w1
def f4():
    print('f4')

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数f1 、f2、

f3、f4之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。

详细讲解，单独以f1为例：

def w1(func):
    def inner():
        #验证1
        #验证2
        #验证3
        func()
    return inner

@w1
def f1():
    print('f1')

python解释器会从上到下解释代码，步骤如下：

  1. def w1(func):  ===>将w1函数加载到内存
  2. @w1

没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。

从表面上看解释器着实会执行这两句，但是@w1这一句代码里却大有文章，@函数名 是python的一种语法糖。

上例@w1内部会执行以下操作：

执行w1函数

执行w1函数，并将@w1下面的函数作为w1函数的参数，即：@w1等价于w1(f1)所以，内部就会去执行：

def inner():
    #验证1
    #验证2
    #验证3
    f1()   # func是参数，此时func等于f1
return inner # 返回的inner，inner代表的是函数，非执行函数，其实就是将原来的f1函数塞进另外一个函数中

w1的返回值

将执行完的w1函数返回值 赋值 给@w1下面的函数的函数名f1 即将w1的返回值在重新赋值给f1，即:

新f1 = def inner():
            #验证1
            #验证2
            #验证3
            原来f1()
        return inner()

所以，以后业务部门想要执行f1函数时，就会执行 新f1 函数，在新f1函数内部先执行验证，在执行原来的f1函数，然后将原来f1函数的返回值返回给了业务调用者。

如此一来，即执行了验证的功能，有执行了原来f1的函数的内容，并将原f1函数返回值返回给业务调用者。

3、再议装饰器

#定义函数：完成包裹数据
def makeBold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

#定义函数：完成包裹数据
def makeItalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makeBold
def test1():
    return "hello world-1"

@makeItalic
def test2():
    return "hello world-2"

@makeBold
@makeItalic
def test2():
    return "hello world-2"

@makeBold
@makeItalic
def test3():
    return "hello world-3"

print(test1())
print(test2())
print(test3())

运行结果：

4、装饰器（decorator）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

5、装饰器示例

5.1 无参数的函数

def check_time(action):
    def do_action():
        action()
    return do_action

@check_time
def go_to_bed():
    print('去睡觉')

go_to_bed()

上面代码理解装饰器执行行为可理解成

result = check_time(go_to_bed)  # 把go_to_bed 当做参数传入给 check_time函数，再定义一个变量用来保存check_time的运行结果
result()  # check_time 函数的返回值result是一个函数, result()再调用这个函数，让它再调用go_to_bed函数

5.2 被装饰的函数有参数

def check_time(action):
    def do_action(a,b):
        action(a,b)
    return do_action

@check_time
def go_to_bed(a,b):
    print('{}去{}睡觉'.format(a,b))

go_to_bed("zhangsan","床上")
'''
带参数的装饰器
如果原函数有参数则装饰器内部函数也要有参数
'''

def decorater(func):
    def wrapper(address): # address = '北京四合院'
        func(address) # func就是house
        print('刷漆')
        print('铺地板')
        print('买家具')
        print('精装修房子')
    return wrapper

@decorater
def house(address):
    print('房子的地址在：{}是一个毛坯房...'.format(address))

house('北京四合院') # house 就是wrapper

5.3 被装饰器的函数有不定长参数

def test(cal):
    def do_cal(*args,**kwargs):
        cal(*args,**kwargs)
    return do_cal

@test
def demo(*args):
    sum = 0
    for x in args:
        sum += x
    print(sum)

demo(1,2,3,4)
def decorater(func):
    def wrapper(*args,**kwargs): # address = '北京四合院'
        # args 是一个元组
        func(*args,**kwargs) # func就是house  func(*('北京沙河北大桥‘,1000))
        print('刷漆')
        print('铺地板')
        print('买家具')
        print('精装修房子')
    return wrapper

@decorater
def house(address):
    print('房子的地址在：{}是一个毛坯房...'.format(address))

@decorater
def changfang(address,area):
    print('房子的地址在：{}是一个毛坯房，建筑面积是：{}平米'.format(address,area))

@decorater
def hotel(name,address,area=40):
    print('酒店的名字是：{}，酒店的地址在：{}，单间建筑面积是：{}平米'.format(name,address,area))


house('北京四合院') # house 就是wrapper

print('-----------------')

changfang('北京沙河大桥',1000) # changfang 就是wrapper

print('-----------------')
hotel(name='全季大酒店',address='北京国贸')

5.4 装饰器中的return

def test(cal):
    def do_cal(*args,**kwargs):
        return cal(*args,**kwargs) # 需要在这里写return语句，表示调用函数，获取函数的返回值并返回
    return do_cal

@test
def demo(a,b):
    return a + b

print(demo(1,2))  # 3
'''
装饰器修饰有返回值函数
原函数有返回值,装饰器的内部函数也要有返回值
'''
def decorater(func): # function 函数
    def wrapper(*args,**kwargs):
        r = func(*args,**kwargs)
        print('预计装修费用是：{}元'.format(r))
        print('刷漆')
        print('铺地板')
        print('买家具')
        print('精装修房子')
        return 60000

    return wrapper

@decorater
def house():
    print('我是一个毛胚房。。')
    return 50000

r = house() # house 就是wrapper
print(r)

运行结果：

 

总结：一般情况下为了让装饰器更通用，可以有return

5.5 装饰器带参数 

def outer_check(time):
    print('----->1')
    def check_time(action):
        print('--------3')
        def do_action():
            if time < 22:
                return action()
            else:
                return '对不起，您不具有该权限'
        print('--------4')
        return do_action
    print('-----------2')
    return check_time

@outer_check(23)
def play_game(): # r = outer_check(23) r = check_time ---> check_time(play_game) ---->paly_game = do_action
    return '玩游戏'

print(play_game)

运行结果：

 

5.6 提高：适用装饰器实现权限验证

def outer_check(base_permission):
    def check_permission(action):
        def do_action(my_permission):
            if my_permission & base_permission:
                return action(my_permission)
            else:
                return '对不起，您没有权限'
        return do_action
    return check_permission

READ_PERMISSION = 1
WRITE_PERMISSION = 2
EXECUTE_PERMISSION = 4

@outer_check(base_permission=READ_PERMISSION)
def read(my_permission):
    return '读取数据'

@outer_check(base_permission=WRITE_PERMISSION)
def write(my_permission):
    return '写入数据'

@outer_check(base_permission=EXECUTE_PERMISSION)
def execute(my_permission):
    return '执行程序'

print(read(5))

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