理解Python装饰器及其工作原理

Python 是一种对新手很友好的语言。但是，它也有很多较难掌握的高级功能，比如装饰器（decorator）。很多初学者一直不理解装饰器及其工作原理，在这篇文章中，我们将介绍装饰器的来龙去脉。

在 Python 中，函数是一种非常灵活的结构，我们可以把它赋值给变量、当作参数传递给另一个函数，或者当成某个函数的输出。装饰器本质上也是一种函数，它可以让其它函数在不经过修改的情况下增加一些功能。

这也就是「装饰」的意义，这种「装饰」本身代表着一种功能，如果用它修饰不同的函数，那么也就是为这些函数增加这种功能。

一般而言，我们可以使用装饰器提供的 @ 语法糖（Syntac tic Sugar）来修饰其它函数或对象。如下所示我们用 @dec 装饰器修饰函数 func ()：

@dec
def func():
  pass

理解装饰器的最好方式是了解装饰器解决什么问题，本文将从具体问题出发一步步引出装饰器，并展示它的优雅与强大。

设置问题

为了解装饰器的目的，接下来我们来看一个简单的示例。假如你有一个简单的加法函数 dec.py，第二个参数的默认值为 10：

# dec.py

def add(x, y=10):
  return x + y

我们来更认真地看一下这个加法函数：

>>> add(10, 20)
30
>>> add

>>> add.__name__
'add'
>>> add.__module__
'__main__'
>>> add.__defaults__ # default value of the `add` function
(10,)
>>> add.__code__.co_varnames # the variable names of the `add` function
('x', 'y')

我们无需理解这些都是什么，只需要记住 Python 中的每个函数都是对象，它们有各种属性和方法。你还可以通过 inspect 模块查看 add() 函数的源代码：

>>> from inspect import getsource
>>> print(getsource(add))

def add(x, y=10):
  return x + y

现在你以某种方式使用该加法函数，比如你使用一些操作来测试该函数：

# dec.py
from time import time

def add(x, y=10):
  return x + y

print('add(10)',         add(10))
print('add(20, 30)',     add(20, 30))
print('add("a", "b")',   add("a", "b"))
Output: i

add(10) 20
add(20, 30) 50
add("a", "b") ab

假如你想了解每个操作的时间，可以调用 time 模块：

# dec.py
from time import time

def add(x, y=10):
  return x + y

before = time()
print('add(10)', add(10))
after = time()
print('time taken: ', after - before)
before = time()
print('add(20, 30)', add(20, 30))
after = time()
print('time taken: ', after - before)
before = time()
print('add("a", "b")', add("a", "b"))
after = time()
print('time taken: ', after - before)
Output:

add(10) 20
time taken:  6.699562072753906e-05
add(20, 30) 50
time taken:  6.9141387939453125e-06
add("a", "b") ab
time taken:  6.9141387939453125e-06

现在，你作为一个编程人员是不是有些手痒，毕竟我们不喜欢总是复制粘贴相同的代码。现在的代码可读性不强，如果你想改变什么，你就得修改所有出现的地方，Python 肯定有更好的方式。

我们可以按照如下做法，直接在 add 函数中捕捉运行时间：

# dec.py
from time import time

def add(x, y=10):
  before = time()
  rv = x + y
  after = time()
  print('time taken: ', after - before)
  return rv

print('add(10)',         add(10))
print('add(20, 30)',     add(20, 30))
print('add("a", "b")',   add("a", "b"))

这种方法肯定比前一种要好。但是如果你还有另一个函数，那么这似乎就不方便了。当我们有多个函数时：

# dec.py
from time import time

def add(x, y=10):
  before = time()
  rv = x + y
  after = time()
  print('time taken: ', after - before)
  return rv

def sub(x, y=10):
  return x - y

print('add(10)', add(10))
print('add(20, 30)', add(20, 30))
print('add("a", "b")', add("a", "b"))
print('sub(10)', sub(10))
print('sub(20, 30)', sub(20, 30))

因为 add 和 sub 都是函数，我们可以利用这一点写一个 timer 函数。我们希望 timer 能计算一个函数的运算时间：

def timer(func, x, y=10):
  before = time()
  rv = func(x, y)
  after = time()
  print('time taken: ', after - before)
  return rv

这很不错，不过我们必须使用 timer 函数包装不同的函数，如下所示：

print('add(10)', timer(add,10)))

现在默认值还是 10 吗？未必。那么如何做得更好呢？

这里有一个主意：创建一个新的 timer 函数，并包装其他函数，然后返回包装后的函数：

def timer(func):
  def f(x, y=10):
    before = time()
    rv = func(x, y)
    after = time()
    print('time taken: ', after - before)
    return rv
  return f

现在，你只需用 timer 包装一下 add 和 sub 函数：

add = timer(add)

这样就可以了！以下是完整代码：

# dec.py
from time import time
def timer(func):
  def f(x, y=10):
    before = time()
    rv = func(x, y)
    after = time()
    print('time taken: ', after - before)
    return rv
  return f

def add(x, y=10):
  return x + y
add = timer(add)


def sub(x, y=10):
  return x - y
sub = timer(sub)

print('add(10)',         add(10))
print('add(20, 30)',     add(20, 30))
print('add("a", "b")',   add("a", "b"))
print('sub(10)',         sub(10))
print('sub(20, 30)',     sub(20, 30))
Output:

time taken:  0.0
add(10) 20
time taken:  9.5367431640625e-07
add(20, 30) 50
time taken:  0.0
add("a", "b") ab
time taken:  9.5367431640625e-07
sub(10) 0
time taken:  9.5367431640625e-07
sub(20, 30) -10

我们来总结一下这个过程：我们有一个函数（比如 add 函数），然后用一个动作（比如计时）包装该函数。包装的结果是一个新函数，能实现某些新功能。

当然了，默认值还有点问题，稍后我们会解决它。

装饰器

现在，上面的解决方案以及非常接近装饰器的思想了，使用常见行为包装某个具体的函数，这种模式就是装饰器在做的事。使用装饰器后的代码是：

def add(x, y=10):
  return x + y
add = timer(add)
You write:

@timer
def add(x, y=10):
  return x + y

它们的作用是一样的，这就是 Python 装饰器的作用。它实现的作用类似于 add = timer(add)，只不过装饰器把句法放在函数上面，且句法更加简单：@timer。

# dec.py
from time import time
def timer(func):
  def f(x, y=10):
    before = time()
    rv = func(x, y)
    after = time()
    print('time taken: ', after - before)
    return rv
  return f

@timer
def add(x, y=10):
  return x + y

@timer
def sub(x, y=10):
  return x - y

print('add(10)',         add(10))
print('add(20, 30)',     add(20, 30))
print('add("a", "b")',   add("a", "b"))
print('sub(10)',         sub(10))
print('sub(20, 30)',     sub(20, 30))

参数和关键字参数

现在，还有一个小问题没有解决。在 timer 函数中，我们将参数 x 和 y 写死了，即指定 y 的默认值为 10。有一种方法可以传输该函数的参数和关键字参数，即 *args 和 **kwargs。参数是函数的标准参数（在本例中 x 为参数），关键字参数是已具备默认值的参数（本例中是 y=10）。代码如下：

# dec.py
from time import time
def timer(func):
  def f(*args, **kwargs):
    before = time()
    rv = func(*args, **kwargs)
    after = time()
    print('time taken: ', after - before)
    return rv
  return f

@timer
def add(x, y=10):
  return x + y

@timer
def sub(x, y=10):
  return x - y

print('add(10)',         add(10))
print('add(20, 30)',     add(20, 30))
print('add("a", "b")',   add("a", "b"))
print('sub(10)',         sub(10))
print('sub(20, 30)',     sub(20, 30))

现在，该 timer 函数可以处理任意函数、任意参数和任意默认值设置了，因为它仅仅将这些参数传输到函数中。

高阶装饰器

你们可能会疑惑：如果我们可以用一个函数包装另一个函数来添加有用的行为，那么我们可以再进一步吗？我们用一个函数包装另一个函数，再被另一个函数包装吗？

可以！事实上，函数的深度可以随你的意。例如，你想写一个装饰器来执行某个函数 n 次。如下所示：

def ntimes(n):
  def inner(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
      for _ in range(n):
        rv = f(*args, **kwargs)
      return rv
    return wrapper
  return inner

然后你可以使用上述函数包装另一个函数，例如前文中的 add 函数：

@ntimes(3)
def add(x, y):
  print(x + y)
  return x + y

输出的语句表明该代码确实执行了 3 次。

　　审核编辑：汤梓红

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汽车氧传感器工作原理及其失效原因

了解汽车氧传感器工作原理以及汽车氧传感器的失效原因，对于整体把握汽车控制系统有很大的帮助。本文介绍汽车氧传感器工作原理及其失效原因。

2012-02-02 14:30:39

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防盗报警单元工作原理及其状态机的设计

本文首先介绍防盗报警单元(以下简称ATA)的工作原理及其状态机的设计，然后介绍了声光警示、安全锁车的机制及其软件实现。

2012-10-24 16:33:19

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MOS管工作原理及其驱动电路，很好的资料学习。快来下载学习吧

2016-01-13 14:47:14

变频油冷却机的工作原理及其应用

变频油冷却机的工作原理及其应用，下来看看。

2016-04-25 09:51:21

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2017-02-08 02:13:17

锂离子电池的基本工作原理及其维护的介绍

本文主要介绍了锂离子电池作为能量存储方案的优势及其基本工作原理的图解。

2017-10-11 16:20:04

一文读懂Python装饰器

谈装饰器前，还要先要明白一件事，Python 中的函数和 Java、C++不太一样，Python 中的函数可以像普通变量一样当做参数传递给另外一个函数。

2018-04-28 10:48:00

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分析电阻电路的一套方法来理解电容电路的工作原理

根据上述内容可以将电容等效成一个“电阻”(当然是一个受频率高低、容量大小影响的特殊电阻)，如图1-30所示，这时可以用分析电阻电路的一套方法来理解电容电路的工作原理，这是电路分析中常用的等效理解方法。等效理解的目的是为了方便电路分析和对工作原理的理解。

2018-07-17 16:42:16

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2019-03-02 10:06:00

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2020-01-21 11:36:00

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Python：装饰器的原理和案例

Python中的装饰器用于扩展可调用对象的功能，而无需修改其结构。基本上，装饰器函数包装另一个函数以增强或修改其行为。我们可以通过一个具体的例子了解基础知识！让我们编写一个包含装饰器实现示例的Python3代码。

2020-07-01 11:35:38

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2021-05-28 10:54:50

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集成运算放大器工作原理分析与理解

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2021-09-24 16:12:14

python类的理解与使用

python类的理解与使用 1. 通俗理解类类（英文名 class），是具有相同特性（属性）和行为（方法）的对象（实例）的抽象模板。从定义上来理解类，是一件非常吃力的事情，特别是对那些没有任何

2022-03-07 16:51:19

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热电偶的结构及其工作原理

热电偶是一种常见的温度传感器类型，用于从实验室测试台到工业的各种应用环境。然而，与许多类型的传感器一样，使用热电偶获取准确的数据可能具有挑战性。本应用笔记探讨了热电偶的结构及其工作原理背后的物理原理。提供一种理解，这将有助于读者提高阅读的准确性。

2023-01-13 14:29:55

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减速机的工作原理及结构

减速机是一种重要的机械装置。如果您对工业机械有任何了解，那么您一定听过这个词。它作为一种传动装置，在很多工业应用中扮演了重要的角色。但对于非专业人士来说，减速机的工作原理及其结构是很难理解的。在本文中，我们将讲解减速机的基本工作原理及其结构，以帮助那些想要深入了解减速机的人。

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在Python中装饰器的使用

定义首先我们先来了解下装饰器的定义。顾名思义，在Python中，装饰器本质上就是一个函数，它可以接收一个函数作为参数，然后返回一个新的函数。这个新的函数可以在执行原有函数之前或之后，对函数进行一些

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今天介绍的是一个已经存在十三年，但是依旧不红的库 decorator，好像很少有人知道他的存在一样。这个库可以帮你做什么呢？其实很简单，就是可以帮你更方便地写python装饰器代码，更重

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