不懂Python装饰器，你敢说会Python?

对于Python学习者，一旦过了入门阶段，你几乎一定会用到Python的装饰器。

它经常使用在很多地方，比如Web开发，日志处理，性能搜集，权限控制等。

还有一个极其重要的地方，那就是面试的时候。对，装饰器是面试中最常见的问题之一！

实战入门

抛出问题

看这段代码：

def step1():
 print('step1.......')

def step2():
 print('step2......')

def step3():
 print('step3......')

step1()
step2()
step3()

代码中定义了3个函数，然后分别调用这3个函数。假设，我们发现代码运行很慢，我们想知道每个函数运行分别花了多少时间。

笨办法解决

我们可以在每个函数中添加计时的代码：

• 第一行记录开始时间
• 执行完业务逻辑记录结束时间
• 结束时间减去开始时间，算出函数执行用时

下面的例子只在step1中添加了相关代码作为示例，你可以自行给step2和step3添加相关代码。

import time
def step1():
 start = time.time()
 print('step1.......')
 end = time.time()
 used = end - start 
 print(used)

def step2():
 print('step2......')

def step3():
 print('step3......')

step1()
step2()
step3()

这个方法可行！但用你的脚指头想想也会觉得，这个方法很繁琐，很笨拙，很危险！

这里只有3个函数，如果有30个函数，那不是要死人啦。万一修改的时候不小心，把原来的函数给改坏了，面子都丢光了，就要被人BS了！

一定有一个更好的解决方法！

用装饰器解决

更好的解决方法是使用装饰器。

装饰器并没有什么高深的语法，它就是一个实现了给现有函数添加装饰功能的函数，仅此而已！

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行时间的装饰器'''
 def wrapper():
  start = time.time()
  func()
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
 return wrapper


def step1():
 print('step1.......')

def step2():
 print('step2......')

def step3():
 print('step3......')

timed_step1 = timer(step1)
timed_step2 = timer(step2)
timed_step3 = timer(step3)
timed_step1()
timed_step2()
timed_step3()

上面的timer函数就是个装饰器。

1. 它的参数是需要被装饰的函数
2. 返回值是新定义的一个包装了原有函数的函数。
3. 新定义的函数先记录开始时间，调用被装饰的函数，然后再计算用了多少时间。

简单说就是把原来的函数给包了起来，在不改变原函数代码的情况下，在外面起到了装饰作用，这就是传说中的装饰器。它其实就是个普通的函数。

如果你觉得有点懵逼，需要加强一些对Python函数的理解。函数：

可以作为参数传递
可以作为返回值
也可以定义在函数内部

然后，我们不再直接调用step1, 而是：

1. 先调用timer函数，生成一个包装了step1的新的函数timed_step1.
2. 剩下的就是调用这个新的函数time_step1()，它会帮我们记录时间。

timed_step1 = timer(step1)
timed_step1()

简洁点，也可以这样写:

timer(step1)()
timer(step2)()
timer(step3)()

这样可以在不修改原有函数代码的情况下，给函数添加了装饰性的新功能。

但是仍然需要修改调用函数的地方，看起来还不够简洁。有没有更好的办法呢？当然是有的！

装饰器语法糖衣

我们可以在被装饰的函数前使用@符号指定装饰器。这样就不用修改调用的地方了，这个世界清净了。下面的代码和上一段代码功能一样。在运行程序的时候，Python解释器会根据@标注自动生成装饰器函数，并调用装饰器函数。

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行时间的装饰器'''
 def wrapper():
  start = time.time()
  func()
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
 return wrapper

@timer
def step1():
 print('step1.......')

@timer
def step2():
 print('step2......')

@timer
def step3():
 print('step3......')

step1()
step2()
step3()

到了这里，装饰器的核心概念就讲完了。

剩下的基本都是在不同场合下的应用。如果你是大忙人，不想学的太深，可以搜藏本文章，以后再回来看。

但是记得点在看。据说点了得都变帅了，也找到了好工作，或者升职加薪了。

进阶用法

上面是一个最简单的例子，被装饰的函数既没有参数，也没有返回值。下面来看有参数和返回值的情况。

带参数的函数

我们把step1修改一下，传入一个参数，表示要走几步。

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行时间的装饰器'''
 def wrapper():
  start = time.time()
  func()
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
 return wrapper

@timer
def step1(num):
 print(f'我走了#{num}步')

step1(5)

再去运行，就报错了：

TypeError: wrapper() takes 0 positional arguments but 1 was given

这是因为，表面上我们写的是step1(5)，实际上Python是先调用wrapper()函数。这个函数不接受参数，所以报错了。

为了解决这个问题，我们只要给wrapper加上参数就可以。

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行时间的装饰器'''
 def wrapper(*args, **kwargs):
  start = time.time()
  func(*args, **kwargs)
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
 return wrapper

1. wrapper使用了通配符，*args代表所有的位置参数，**kwargs代表所有的关键词参数。这样就可以应对任何参数情况。
2. wrapper调用被装饰的函数的时候，只要原封不动的把参数再传递进去就可以了。

如果对关键词参数和位置参数不明白，可以在B站搜索"麦叔 参数"，学习相关视频。

函数返回值

如果被装饰的函数func有返回值，wrapper也只需把func的返回值返回就可以了。

import time

def timer(func):
 '''统计函数运行时间的装饰器'''
 def wrapper(*args, **kwargs):
  start = time.time()
  ret_value = func(*args, **kwargs)
  end = time.time()
  used = end - start
  print(f'{func.__name__} used {used}')
  return ret_value
 return wrapper

@timer
def add(num1, num2):
 return num1 + num2

sum = add(5, 8)
print(sum)

这里我新加了一个add函数，计算两个数之和。

在wrapper函数中，我们先保存了func的返回值到ret_value，然后在wrapper的最后返回这个值就可以了。

到这里，你又进了一步，你可以击败88.64%的Python学习者了。但还不够，后面还有：

• 类装饰器(上面都是函数装饰器)
• 多装饰器串联
• 带参数的装饰器（不同于上面的带参数的函数）
• 带状态的装饰器
• 用类封装装饰器
• 装饰器常用情况举例

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。


这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】