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python学习笔记(6)_装饰器

装饰器

在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）；
它可以让某个函数在不做任何代码变动的情况下，增加额外功能；
其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、权限校验等场景；
一句话，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能；

例如：

def foo():
    print('i`m foo')

现在，有个新需求，需要在函数中插入日志：

def foo():
    print('i`m foo')
    logging.info('foo`s log')

在其他函数，foo1()，foo2()，中也有这样的需求，
如果再在每个函数内写多一个logging就会造成大量代码的重复；
可以定义一个函数，专门处理日志，日志处理完后再执行业务代码；

def my_log(func):
    logging.warn("This is %s`s log" % func.__name__)
    func()
def foo1():
    print('i`m foo1')

my_log(foo1)

虽然这样可以实现，但是每次都需要将一个函数作为参数传给my_log()；
而且，这样还破坏了原有的代码逻辑结构（之前是运行foo1(),现在需要运行my_log(foo1)）；
那么，这时候就需要一个更好的解决方案----装饰器；
请看以下代码：

def my_log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):\
        logging.warn("%s is running" % unc.__name___)
        return func(*args)
    return warpper
def foo1():
    print('i`m foo1')

foo1 = my_log(foo1)
foo1()

其中，my_log就是装饰器，它将执行业务的函数func包裹在函数里面;
看起来就像my_log被装饰了；
上面的例子中，函数进入和退出时，被称为一个横切面（Aspect）；
这种编程方式呗称为面向切面的编程（Aspect-Oriented Programming）；

装饰器中，@符号是它的语法糖；
在定义函数的时候使用，可以避免再一次赋值操作（为什么呢？foo1 = my_log(foo1)）；

def my_log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.warn("%s is running" % unc.__name___)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrappper
    
@my_log
def foo():
    primt('i`m foo')
foo()

如上所示，这样我们就省去了foo = my_log(foo)这一步；
如果有多个函数需要被修饰，直接使用@my_log即可；
不需要重复修改函数，或增加新的封装。
程序可读性和可重复利用性大大提高；
装饰器的方便性，还要归功于python中，函数可以作为参数传递给其他函数；
可以被赋值给其它变量，可以作为返回值；
可以被定义在另一个函数里面；

带参数的装饰器

未完待续。。。

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