为什么说想到Python中的装饰器是天才

Python装饰器的ABC 带有@符号的函数 让我们尝试一下前面两个概念的组合：一个函数接收另一个函数，并定义一个函数。听起来很匪夷所思？考虑一下这个。

def startstop(func):
    def wrapper():
        print("开始...")
        func()
        print("完成了！")
    返回包装器
def roll():
    print("在地上打滚，笑死人了 XD")
    
    
roll()
#OUPUT:

Starting...
Rolling on the floor laughing XD
Finished!
1

最后一行确保我们不再需要调用

startstop(roll)()
1

roll()就足够了。你知道这个调用的输出是什么吗？如果你不确定的话，就自己试试吧!

现在，作为一个非常好的替代方案，我们可以在定义startstop()之后直接插入这个。

@startstop
def roll():
    print("在地板上笑着打滚 XD")
    
1

这样做是一样的，但是在开始时就把roll()和startstop()粘在一起了。

增加了灵活性

为什么会有这样的作用？这不是要消耗和以前一模一样多的代码行吗？

在这种情况下，是的。但是一旦你要处理稍微复杂的东西，它就会变得非常有用。这一次，你可以把所有的装饰器，即上面的def startstop()部分移到它自己的模块里。

也就是说，你把它们写进一个叫做decorators.py的文件，然后在你的主文件中写上类似这样的内容。

from decorators import startstop
@startstop
def roll()：
    print("在地上打滚，笑死我了XD")
    
1

原则上，你可以不使用

decorators.py
1

来做这个。但这种方式使生活更简单，因为你不必再处理嵌套函数和无休止的括号计算了。

你也可以同时再嵌套其他装饰器。譬如计算函数执行时间的 exectime

from decorators import startstop, exectime
@exectime
@startstop
def roll():
    print("在地上打滚，笑死人了 XD")
    
1

注意，我们还没有定义exectime()，但你会在看到它。它是一个可以测量Python中一个过程所需时间的函数。这样的嵌套相当于这样的一行。

导入time时间库

import time

# 用来计算持续时间的装饰器
# 被任何函数占用的时间。

def exectime(func):
    # 在inner1内添加参数。
    # 如果函数需要任何参数。
    # 可以像这样添加。
    def inner1(*args, **kwargs):
        # 储存函数执行前的时间
        begin = time.time()

        func(*args, **kwargs)

        # 储存函数执行后的时间
        end = time.time()
        print("Total time taken in : " , func.__name__, end - begin)

    return inner1
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现在就可以正常运行了

# 调用上面已经定义excetime函数！
from decoratorsRoll import startstop, exectime  
@exectime
@startstop
def roll():
    time.sleep(3)
    print("Rolling on the floor laughing XD")
roll()

roll = exectime(startstop(roll))
print(roll())

Starting...
Rolling on the floor laughing XD
Finished!
Total time taken in :  wrapper 3.0007543563842773

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括号内的计数开始了! 想象一下，你有五六个这样的函数相互嵌套在一起。装饰器的符号不是比这种嵌套的混乱更容易阅读吗？

你甚至可以在接受参数的函数上使用装饰器。现在想象一下，在上面那行中有几个参数，你的混乱就会完成。装饰器让它变得整齐划一。

最后，你甚至可以向你的装饰器添加参数--比如@mydecorator(argument)。是的，你可以不用装饰器来做这一切。但是，我祝愿你在三周后重读你的无装饰器的代码时，会有很多乐趣......

女人站在桌子上，上面放着电脑、浓缩咖啡杯和花瓶

装饰者使一切变得更容易

应用：装饰者切入的地方 现在，我希望能说服你，装饰器使你的生活轻松三倍，让我们看看一些经典的例子，在这些例子中，装饰器基本上是不可缺少的。

测量执行时间 上面的写法稍作变化：time.perf_counter()

假设我们有一个叫做waste time()的函数，我们想知道它需要多长时间执行完函数。那么，就用一个装饰器：

import time
def measuretime(func):
    def wrapper():
        starttime = time.perf_counter()
        func()
        endtime = time.perf_counter()
        print(f"Time needed: {endtime - starttime} seconds")
    return wrapper
    
@measuretime
def wastetime():
    sum([i**2 for i in range(1000000)])
wastetime()

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十几行代码，我们就完成了! 另外，你可以在任意多的函数上使用 measuretime() 。

减缓代码速度

有时你不想立即执行代码，而是要等待一段时间。这时，减速装饰器就派上用场了。

import time
def sleep(func):
    def wrapper():
        time.sleep(300)
        return func()
    return wrapper
@sleep
def wakeup():
    print("Get up! Your break is over.")
wakeup()
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调用wakeup()使得你可以休息5分钟，之后你的控制台会提醒你回去工作。

测试和调试

假设你有一大堆不同的函数，你在不同的阶段调用，而你对什么时候被调用失去了概览。通过对每个函数定义的简单装饰器，你可以使其更加清晰。就像这样。

def debug(func):
    def wrapper():
        print(f"Calling {func.__name__}")
    return wrapper
@debug
def scare():
    print("Boo!")
scare()

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这里有一个更详细的例子。不过要注意的是，要理解这个例子，你必须检查如何用参数来装饰函数。不过，这还是值得一读的!

重用代码

这一点不言而喻。如果你已经定义了一个函数decorator()，你就可以在你的代码中到处撒上@decorator。说实话，我认为没有比这更简单的了。

处理登录

如果你有一些功能只有在用户登录后才能访问，使用装饰器也是相当容易的。我会让你参考完整的例子，但原理很简单：首先你定义一个类似login_required()的函数。在任何需要登录的函数定义之前，你弹出@login_required

我想说，这让调用变得很简单！

语法糖--为什么Python是如此的甜蜜

Python有一个很大的诱惑力：它是如此容易理解，即使你不是一个受过训练的计算机科学家，而只是想让事情运转，帮你快速上手解决问题！

如果C++是一个橙子，那么Python就是一个菠萝：营养相似，但甜度要高三倍。装饰器只是其中的一个因素。

但我希望你已经明白了为什么它是如此大的一个甜味因素。合成糖为你的生活增添一些乐趣！这就是合成糖。没有健康风险，除了让你的眼睛粘在屏幕上。

我祝愿你有很多甜蜜的代码!