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这篇文章主要介绍“Python装饰器如何实现”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python装饰器如何实现”文章能帮助大家解决问题。
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这个指令用于将一个常量加载到栈中。常量可以是数字、字符串、元组、列表、字典等对象。例如：
>>> dis.dis(lambda: 42) 1 0 LOAD_CONST 1 (42) 2 RETURN_VALUE
这个指令用于将一个变量加载到栈中。例如：
>>> dis.dis(lambda: x) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 RETURN_VALUE >>>
这个指令用于将栈顶的值存储到一个变量中。例如：
>>> dis.dis("x=42")
1 0 LOAD_CONST 0 (42)
2 STORE_NAME 0 (x)
4 LOAD_CONST 1 (None)
6 RETURN_VALUE这个指令用于对栈顶的两个值进行加法运算并将结果推送到栈中。
>>> dis.dis(lambda: x + y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 BINARY_ADD 6 RETURN_VALUE
这个指令用于对栈顶的两个值进行减法运算并将结果推送到栈中。
>>> dis.dis(lambda: x - y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 BINARY_SUBTRACT 6 RETURN_VALUE
同样的加减乘除取余数的字节码如下所示：
>>> dis.dis(lambda: x + y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 BINARY_ADD 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x - y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 BINARY_SUBTRACT 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x * y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 BINARY_MULTIPLY 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x / y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 BINARY_TRUE_DIVIDE 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x // y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 BINARY_FLOOR_DIVIDE 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x % y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 BINARY_MODULO 6 RETURN_VALUE
这个指令用于比较栈顶的两个值，并且将比较得到的结果压入栈中，这个字节码后面后一个字节的参数，表示小于大于不等于等等比较符号。例如：
>>> dis.dis(lambda: x - y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 BINARY_SUBTRACT 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x > y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 COMPARE_OP 4 (>) 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x < y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 COMPARE_OP 0 (<) 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x != y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 COMPARE_OP 3 (!=) 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x <= y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 COMPARE_OP 1 (<=) 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x >= y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 COMPARE_OP 5 (>=) 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(lambda: x == y) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (x) 2 LOAD_GLOBAL 1 (y) 4 COMPARE_OP 2 (==) 6 RETURN_VALUE
将栈顶元素弹出作为返回值。
这个指令用于创建一个列表。例如：
>>> dis.dis(lambda: [a, b, c, e]) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (a) 2 LOAD_GLOBAL 1 (b) 4 LOAD_GLOBAL 2 (c) 6 LOAD_GLOBAL 3 (e) 8 BUILD_LIST 4 10 RETURN_VALUE
这条字节码指令有一个参数表示栈空间当中列表元素的个数，在上面的例子当中这个参数是 4 。
这个指令用于创建一个元组。例如：
>>> dis.dis(lambda: (a, b, c)) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (a) 2 LOAD_GLOBAL 1 (b) 4 LOAD_GLOBAL 2 (c) 6 BUILD_TUPLE 3 8 RETURN_VALUE
同样的这个字节码也有一个参数，表示创建元组的元素个数。
这个指令用于创建一个字典。例如：
和 list 和 tuple 一样，这条指令是用于创建一个集合对象，同样的这条指令也有一个参数表示用于创建集合的元素的个数。
>>> dis.dis(lambda: {a, b, c, d})
1 0 LOAD_GLOBAL 0 (a)
2 LOAD_GLOBAL 1 (b)
4 LOAD_GLOBAL 2 (c)
6 LOAD_GLOBAL 3 (d)
8 BUILD_SET 4
10 RETURN_VALUE这条指令是用于创建一个字典对象，同样的这条指令也有一个参数，表示字典当中元素的个数。
>>> dis.dis(lambda: {1:2, 3:4})
1 0 LOAD_CONST 1 (2)
2 LOAD_CONST 2 (4)
4 LOAD_CONST 3 ((1, 3))
6 BUILD_CONST_KEY_MAP 2
8 RETURN_VALUE如果你是一个 pythoner 那么你肯定或多或少听说过装饰器，这是一个 python 的语法糖我们可以用它来做很多有趣的事情，比如在不修改源代码的基础之上给函数附加一些功能，比如说计算时间。
import time def eval_time(func): def cal_time(*args, **kwargs): start = time.time() r = func(*args, **kwargs) end = time.time() return r, end - start return cal_time @eval_time def fib(n): a = 0 b = 1 while n > 0: n -= 1 a, b = b, a + b return a
在上面的代码当中我们实现了一个计算斐波拉契数列的函数，除此之外还写了一个 eval_time 函数用于计算函数执行的时间，现在调用函数 fib(10)，程序的输出如下所示：
>>>fib(10)
(55, 5.9604644775390625e-06)
可以看到实现了我们想要的效果。
现在我们使用一个更加简单的例子来模拟上面的代码结构，方便我们对上面函数执行的过程进行分析：
s = """
def decorator(func):
print("Hello")
return func
@decorator
def fib(n):
pass
"""
dis.dis(s)上面的 dis 函数的输出对应代码的字节码如下所示：
2 0 LOAD_CONST 0 (
", line 2>)
2 LOAD_CONST 1 ('decorator')
4 MAKE_FUNCTION 0
6 STORE_NAME 0 (decorator)
6 8 LOAD_NAME 0 (decorator)
7 10 LOAD_CONST 2 (", line 6>)
12 LOAD_CONST 3 ('fib')
14 MAKE_FUNCTION 0
16 CALL_FUNCTION 1
18 STORE_NAME 1 (fib)
20 LOAD_CONST 4 (None)
22 RETURN_VALUE
Disassembly of", line 2>:
3 0 LOAD_GLOBAL 0 (print)
2 LOAD_CONST 1 ('Hello')
4 CALL_FUNCTION 1
6 POP_TOP
4 8 LOAD_FAST 0 (func)
10 RETURN_VALUE
Disassembly of", line 6>:
8 0 LOAD_CONST 0 (None)
2 RETURN_VALUE
执行第一条指令 LOAD_CONST，这条指令主要是加载一个 code object 对象，这个对象里面主要是包含函数 decorator 的字节码，主要是上面字节码的第二块内容。在执行完这条字节码之后栈空间如下所示：
执行完第二条指令 LOAD_CONST 之后，会将字符串 decorator 加载进入栈空间当中。
执行第三条指令 MAKE_FUNCTION，这条字节码的作用是在虚拟机内部创建一个函数，函数的名称为 decorator，函数对应的字节码则是在先前压入栈空间当中的 code object 对象，这条指令还会将创建好的函数对象压入栈中。
STORE_NAME，条字节码会将栈顶的元素弹出，并且将 co_names[oparg] 指向这个对象，在上面的字节码当中 co_names[oparg] 就是 decorator 。
LOAD_NAME，这条字节码就是将 co_names[oparg] 对应的名字指向的对象重新加载进入栈空间当中，也就是上面的 decorator 函数加入进行栈空间当中。
接下来的三条字节码 LOAD_CONST，LOAD_CONST 和 MAKE_FUNCTION，在执行这三条字节码之后，栈空间如下所示：
接下来的一条指令非常重要，这条指令便是装饰器的核心原理，CALL_FUNCTION 这条指令有一个参数 i，在上面的字节码当中为 1，也就是说从栈顶开始的前 i 个元素都是函数参数，调用的函数在栈空间的位置为 i + 1 （从栈顶往下数），那么在上面的情况下就是说调用 decorator 函数，并且将 fib 函数作为 decorator 函数的参数，decorator 函数的返回值再压入栈顶。在上面的代码当中 decorator 函数返回值也是一个函数，也就是 decorator 函数的参数，即 fib 函数。
接下来便是 STORE_NAME 字节码，这条字节码的含义我们在前面已经说过了，就是将栈顶元素弹出，保存到 co_names[oparg] 指向的对象当中，在上面的代码当中也就是将栈顶的对象保存到 fib 当中。栈顶元素 fib 函数是调用函数 decorator 的返回值。
看到这里就能够理解了原来装饰器的最根本的原理不就是函数调用嘛，比如我们最前面的用于计算函数执行时间的装饰器的原理就是：
fib = eval_time(fib)
将 fib 函数作为 eval_time 函数的参数，再将这个函数的返回值保存到 fib 当中，当然这个对象必须是可调用的，不然后面使用 fib() 就会保存，我们可以使用下面的代码来验证这个效果。
def decorator(func): return func() @decorator def demo(): return "function demo return string : Demo" print(demo)
执行上面的程序结果为：
function demo return string : Demo
可以看到 demo 已经变成了一个字符串对象而不再是一个函数了，因为 demo = decorator(demo)，而在函数 decorator 当中返回值是 demo 函数自己的返回值，因此才打印了字符串。
关于“Python装饰器如何实现”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
