14.1 概念
所谓的装饰器，其实就是通过装饰器函数，来修改原函数的一些功能，使得原函数不需要修改。装饰器依赖前面介绍的Python函数的五个特性：
函数也是对象
函数对象可以赋值给变量
函数对象可以作为参数传递给另外的函数
函数对象可以作为另外一个函数的返回值
函数可以嵌套定义
14.2 函数装饰器
14.2.1 装饰器的简单例子
my_decorator() 是一个装饰器，它把真正需要执行的函数 func() 包裹在其中，并且改变了它的行为，但是原函数 func不变。定义装饰器分三步走：
调用原函数前后做一通操作
调用原函数
返回内部函数对象
def my_decorator(func): def wrapper(): print('wrapper of decorator') func() return wrapper
def greet(): print('hello world')
greet = my_decorator(greet) greet()
@my_decorator # @语法糖，相当于greet1 = my_decorator(greet1)def greet1(): print('hello world')
14.2.2 装饰带有参数的函数
装饰器可以接受原函数任意类型和数量的参数，把*args和**kwargs，作为装饰器内部函数 wrapper() 的参数即可。
def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print('wrapper of decorator') func(*args, **kwargs) return wrapper
@my_decoratordef greet(message): print(message)
@my_decoratordef celebrate(name, message): print(name+message)
14.2.3 装饰器本身带有参数
它还可以接受自己定义的参数。举个例子，比如我想要定义一个参数，来表示装饰器内部函数被执行的次数，那么就可以写成下面这种形式：在外边再套一层函数，并返回内层函数。参考：
def repeat(num): def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): for i in range(num): print('wrapper of decorator') func(*args, **kwargs) return wrapper return my_decorator
@repeat(4)def greet(message): print(message)
再看一个装饰器本身带参数的例子：
def type_decorator(**kwargs): """检查实例属性类型的装饰器""" def decorate(cls): for key, value in kwargs.items(): setattr(cls, key, TypedAssertion(key, value)) return cls
return decorate
TypedAssertion是一个描述符。这个装饰器的目标是给cls类添加kwargs中的key作为类属性，将TypedAssertion描述符作为类属性的值。举个例子：
@type_decorator(brand=str, shares=int, price=float)class Stock: def __init__(self, brand, shares, price): self.brand = brand self.shares = shares self.price = price
效果就是对brand、shares和price属性做了类型校验。
14.2.4 保留被装饰函数的元信息
在内部函数上面用装饰器@functools.wraps(func)。
import functools
def my_decorator(func): @functools.wraps(func) # 为了保留被装饰函数的元信息 def wrapper(*args, **kwargs): print('wrapper of decorator') func(*args, **kwargs) return wrapper @my_decoratordef greet(message): print(message)
14.3 类装饰器
这部分可以看完后面关于Python类的章节后再学习。类装饰器主要依赖于函数__call__，每当你调用一个类的实例时，__call__就会被执行。
这里，我们定义了类 Count，初始化时传入原函数 func()，而__call__函数表示让变量 num_calls 自增 1，然后打印，并且调用原函数，并返回原函数。
因此，在我们第一次调用函数 example() 时，num_calls 的值是 1，而在第二次调用时，它的值变成了 2。
class Count: def __init__(self, func): self.func = func self.num_calls = 0
def __call__(self, *args, **kwargs): self.num_calls += 1 print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls)) return self.func(*args, **kwargs)
@Count def example(): print("hello world")
example()
num of calls is: 1hello world
example()
num of calls is: 2hello world
14.4 装饰器的嵌套使用
函数可以被多个装饰器装饰，也就是下面这样：
@decorator1@decorator2@decorator3def func(): ...
装饰器的执行顺序是从里到外，等效于decorator1(decorator2(decorator3(func)))。
14.5 实际应用场景
import functools
def authenticate(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): request = args[0] if check_user_logged_in(request): return func(*args, **kwargs) else: raise Exception('Authentication failed') return wrapper @authenticatedef post_comment(request, ...) ...
import timeimport functools
def log_execution_time(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): start = time.perf_counter() res = func(*args, **kwargs) end = time.perf_counter() print('{} took {} ms'.format(func.__name__, (end - start) * 1000)) return res return wrapper @log_execution_timedef calculate_similarity(items): ...
import functools
def validation_check(input): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): ... @validation_checkdef neural_network_training(param1, param2, ...): ...
参考资料：
https://foofish.net/python-decorator.html
https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c09/p11_write_decorators_that_add_arguments_to_functions.html
