python之装饰器详解

这几天翻看python语法，看到装饰器这里着实卡了一阵，最初认为也就是个函数指针的用法，但仔细研究后发现，不止这么简单。

首先很多资料将装饰器定义为AOP的范畴，也就是Aspect Oriented Programming面向切面编程的概念，不懂AOP不要紧，只要有函数指针的概念，又有嵌套函数的基础知识，看懂此文一点压力都没有。

先说说为什么要有装饰器这么个东西存在吧，这是一种设计模式，较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等等。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

关于嵌套函数，C/C++程序员可能会觉得一头雾水，因为谭老爷子的书明确指出函数不可以嵌套定义，在C++ primer也仅仅有嵌套类的讲解，并不存在嵌套函数一说，但是在一些高级语言中，比如Object C，swift都存在嵌套函数主题，感兴趣的同学可以去翻一下，尤其是当下热门swift，嵌套函数和闭包密不可分，可以方便的实现很多逻辑，比如返回一个函数给调用者。

书归正传，所谓装饰器，顾名思义，就是用来装饰的神器，你有一个函数A()，觉得它不够漂亮，但是又不想重写它，咋办呢？装饰器（Decorator）这时候就派上用场了。

为了方便大家的理解，我先写一个简单的嵌套函数：

def funcA():
    print("i am funcA()!")
    def funcB():
        print("i am funcB()")
    return funcB
callSth=funcA()//调用funcA得到返回的funcB
callSth()//相当于调用funcB

值得说明一点，在python里只要你不怕蛋疼，你可以任意嵌套，哪怕你嵌套个百十层直到栈溢出都没问题。

如下：

def ppp():
    print("return vlaue")
def first():
    a=10// a被嵌套内的函数捕获！
    print("the first layer")
    def second():
        print("the second layer %d" % a)
        def third():
            print("the third layer %d " % a)
            def forth():
                print("the forth layer")
                return ppp()
            return forth
        return third
    return second 
                 
aaa=first()()()//得到forth()
aaa()

关于嵌套函数是这样执行的，先执行最外层的first()，返回second然后发现后面跟着()，那继续返回third，以此类推，聪明如你，肯定明白了。嵌套函数就这样，简单到爆。如果到这里诸君理解了，装饰器基本上也就理解了。

下面正式开始装饰器的概念（开启摘抄模式）：

装饰器的定义很是抽象，我们来看一个小例子。

def foo():
    print 'in foo()'

foo()

这是一个很无聊的函数没错。但是突然有一个更无聊的人，我们称呼他为B君，说我想看看执行这个函数用了多长时间，好吧，那么我们可以这样做：

import time
def foo():
    start = time.clock()
    print 'in foo()'
    end = time.clock()
    print 'used:', end - start
 
foo()

很好，功能看起来无懈可击。可是蛋疼的B君此刻突然不想看这个函数了，他对另一个叫foo2的函数产生了更浓厚的兴趣。

怎么办呢？如果把以上新增加的代码复制到foo2里，这就犯了大忌了~复制什么的难道不是最讨厌了么！而且，如果B君继续看了其他的函数呢？

以不变应万变：还记得吗，函数在Python中是一等公民，那么我们可以考虑重新定义一个函数timeit，将foo的引用传递给他，然后在timeit中调用foo并进行计时，这样，我们就达到了不改动foo定义的目的，而且，不论B君看了多少个函数，我们都不用去修改函数定义了！

import time
 
def foo():
    print 'in foo()'
 
def timeit(func):
    start = time.clock()
    func()
    end =time.clock()
    print 'used:', end - start
 
timeit(foo)

看起来逻辑上并没有问题，一切都很美好并且运作正常！……等等，我们似乎修改了调用部分的代码。原本我们是这样调用的：foo()，修改以后变成了：timeit(foo)。这样的话，如果foo在N处都被调用了，你就不得不去修改这N处的代码。或者更极端的，考虑其中某处调用的代码无法修改这个情况，比如：这个函数是你交给别人使用的。

最大限度地少改动！

既然如此，我们就来想想办法不修改调用的代码；如果不修改调用代码，也就意味着调用foo()需要产生调用timeit(foo)的效果。我们可以想到将timeit赋值给foo，但是timeit似乎带有一个参数……想办法把参数统一吧！如果timeit(foo)不是直接产生调用效果，而是返回一个与foo参数列表一致的函数的话……就很好办了，将timeit(foo)的返回值赋值给foo，然后，调用foo()的代码完全不用修改！

一个真正意义上的装饰器诞生了：

#-*- coding: UTF-8 -*-
import time
 
def foo():
    print 'in foo()'
 
# 定义一个计时器，传入一个，并返回另一个附加了计时功能的方法
def timeit(func):
     
    # 定义一个内嵌的包装函数，给传入的函数加上计时功能的包装
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start
     
    # 将包装后的函数返回
    return wrapper
 
foo = timeit(foo)
foo()

样，一个简易的计时器就做好了！我们只需要在定义foo以后调用foo之前，加上foo = timeit(foo)，就可以达到计时的目的，这也就是装饰器的概念，看起来像是foo被timeit装饰了。在在这个例子中，函数进入和退出时需要计时，这被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。与传统编程习惯的从上往下执行方式相比较而言，像是在函数执行的流程中横向地插入了一段逻辑。在特定的业务领域里，能减少大量重复代码。面向切面编程还有相当多的术语，这里就不多做介绍，感兴趣的话可以去找找相关的资料。

语法糖

上面这段代码看起来似乎已经不能再精简了，Python于是提供了一个语法糖来降低字符输入量。

import time
 
def timeit(func):
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start
    return wrapper
 
@timeit// syntax sugar 是也，在定义上加上这一行与另外写foo = timeit(foo)完全等价，千万不要以为@有另外的魔力。除了字符输入少了一些，还有一个额外的好处：这样看上去更有装饰器的感觉。
def foo():
    print 'in foo()'
 
foo()

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