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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，但对于好多小白来讲，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, 看了下面的文章，保证你学会装饰器。
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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() # 执行下面的lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为函数 foo 被重新定义了
2、需求来了
初创公司有N个业务部门，1个基础平台部门，基础平台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。如下：
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
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。
老大把工作交给 Low B，他是这么做的：
跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。
当天Low B 被开除了…
老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print 'f1'
def f2():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print 'f2'
def f3():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print 'f3'
def f4():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print 'f4'
############### 业务部门不变 ###############
### 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()
过了一周 Low BB 被开除了…
老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：
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
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
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'
老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：
老大说：
写代码要遵循开发封闭原则，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
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，老板就给了Low BBB一个实现方案：
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return 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。
Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？
老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了：
单独以f1为例：
def w1(func):
def inner():
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func()
return inner
@w1
def f1():
print 'f1'
当写完这段代码后（函数未被执行、未被执行、未被执行），python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：
def w1(func): ==将w1函数加载到内存
@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 这一句代码里却有大文章，@函数名 是python的一种语法糖。
如上例@w1内部会执行一下操作：
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
return 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
将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
w1函数的返回值是：
def inner:
#验证
return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后，将此返回值再重新赋值给 f1，即：
新f1 = def inner:
#验证
return 原来f1()
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，再执行原来的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，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！
先把上述流程看懂，之后还会继续更新…
3、问答时间
问题：被装饰的函数如果有参数呢？
#一个参数
def w1(func):
def inner(arg):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(arg)
return inner
@w1
def f1(arg):
print 'f1'
#两个参数
def w1(func):
def inner(arg1,arg2):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(arg1,arg2)
return inner
@w1
def f1(arg1,arg2):
print 'f1'
#三个参数
def w1(func):
def inner(arg1,arg2,arg3):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(arg1,arg2,arg3)
return inner
@w1
def f1(arg1,arg2,arg3):
print 'f1'
问题：可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器？
def w1(func):
def inner(*args,**kwargs):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(*args,**kwargs)
return inner
@w1
def f1(arg1,arg2,arg3):
print 'f1'
问题：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？
def w1(func):
def inner(*args,**kwargs):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(*args,**kwargs)
return inner
def w2(func):
def inner(*args,**kwargs):
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func(*args,**kwargs)
return inner
@w1
@w2
def f1(arg1,arg2,arg3):
print 'f1'
问题：还有什么更吊的装饰器吗？
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
def Before(request,kargs):
print 'before'
def After(request,kargs):
print 'after'
def Filter(before_func,after_func):
def outer(main_func):
def wrapper(request,kargs):
before_result = before_func(request,kargs)
if(before_result != None):
return before_result;
main_result = main_func(request,kargs)
if(main_result != None):
return main_result;
after_result = after_func(request,kargs)
if(after_result != None):
return after_result;
return wrapper
return outer
@Filter(Before, After)
def Index(request,kargs):
print 'index'
你的意思是不是指如果 foo 这个函数里的 a 变量如果获取到的是 True 的时候，要让 foo 这个函数外面的传入的变量的 b 值变成 False？
如果是，那么代码如下（注意程序缩进）：
a=False
b=True
def foo():
global a # 将变量提档，使用公共变量而不是私有变量
global b
if a:
b=False
return '123'
if b:
return '456'
a=True
b=True
print(foo())
print('Now B is: ' + str(b))
主要问题是公共变量与私有变量的问题。
一般来说是一个函数名或者是一个变量，没有什么特别的意思，大家都这么写。就像说某人时会叫他张三李四是一样的...
装饰器(decorator)是Python中的高级语法。装饰的意思就是动态扩展被装饰对象的功能。装饰器可以用于装饰函数、方法和类。
一 嵌套函数
# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内部函数 def bar(): print("hello world")
函数bar是一个定义在foo函数内部的函数。
Python中的函数是支持嵌套的，也就是可以在一个函数内部再定义一个函数。
然后，我们还知道函数是可以当作变量的，于是我们就可以在foo函数中把定义的这个bar函数返回。就像下面这样：
# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内层函数 def bar(): print("hello world") return
barfunc = foo()func() # func -- bar，这里执行func其实就相当于执行了在foo函数内部定义的bar函数
二 闭包形态1
# 闭包形态1def foo(): name = "Andy" # 外部函数的局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():
print(name) # 虽然bar函数中没有定义name变量，但是它可以访问外部函数的局部变量name return barfunc =
foo()func() # func -- bar -- 除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的局部变量)的引用
三 闭包形态2
# 闭包形态2def foo(name): # 给一个函数传参也相当于给函数定义了一个局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():
print(name) # 内部函数同样可以获取到传到外部函数的变量(参数) return barfunc = foo("Andy") #
把“Andy”当成参数传入foo函数 -- 其内部定义的bar函数也能拿到这个“Andy”func() # func -- bar --
除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的参数)的引用
四 装饰器形态1
# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 我接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():
print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 我传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数
return bar# 定义一个被装饰的函数def f1(): print("hello world.") # 用foo函数装饰f1函数f1 =
foo(f1)# 不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能
五 装饰器形态2
# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():
print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数
return bar# 定义一个被装饰的函数# 用foo函数装饰f1函数@foo # 使用f1 =
foo(f1)语法装饰的话稍显啰嗦，Python就提供了@语法，让装饰过程更简便def f1(): print("hello world.") #
不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能。
