python装饰器原理梳理

        python中的装饰器和java的注解在外观上很像。python中，装饰器本质上是一个类或一个带有返回类型为函数的高阶函数。

        装饰器可以扩展一个类或函数的功能。有关装饰器的详细介绍，推荐查看文章“Python装饰器注解”

        下面讲讲python中装饰器的本质，我在bilibili上找到一个讲的很好的一个视频，链接是：

【python】装饰器超详细教学，用尽毕生所学给你解释清楚，以后再也不迷茫了！_哔哩哔哩_bilibili

def dec(f):
    pass
 
@dec
def double(x):
    return x *2
 
#上面double函数上增加注解后，完全等价于下面的写法
double = dec(double)

        可以看到，装饰器本质上是一个返回类型为函数的高阶函数。当在一个普通函数上增加注解，则本质上系统会调用装饰器函数dec，参数为函数对象double，然后装饰器函数返回一个函数对象，并赋值给一个跟函数名同名的对象double。

例子1： 下面看一个实际的例子

def timeit(f):
 
    def wrapper(x):
        start = time.time()
        ret = f(x)
        print(time.time() - start)
        return ret
 
    return wrapper
 
 
@timeit
def my_func(x):
    time.sleep(1)
 
 
if __name__ == '__main__':
    my_func(1)

运行后输出

1.005021095275879

编译器运行到下面代码的时候

@timeit
def my_func(x):
    time.sleep(1)

所以其本质是运行了

my_func = timeit(my_func)

所以当调用my_func(1)时，实际上是在执行wrapper(1)。

例子二：注解上还可以增加注解

        看看下面的代码运行结果是什么

import time
 
 
def timeit(f):
 
    def wrapper(x):
        start = time.time()
        ret = f(x)
        print(time.time() - start)
        return ret
 
    return wrapper
 
@timeit
@timeit
def my_func(x):
    time.sleep(1)
 
 
if __name__ == '__main__':
    my_func(1)

运行后结果为：

1.0050477981567383
1.0051438808441162

编译器运行到下面代码时

@timeit
@timeit
def my_func(x):
    time.sleep(1)

实际上执行了my_func=timeit(timeit(my_func))

例子3： 装饰器有参数

        看看下面代码

import time
 
 
def timeit(k):
 
    def inner(f):
 
        def wrapper(x):
            start = time.time()
            for _ in range(k):
                ret = f(x)
            print(time.time() - start)
            return ret
 
        return  wrapper
 
    return inner
 
@timeit(2)
def my_func(x):
    time.sleep(1)
 
 
if __name__ == '__main__':
    my_func(1)

其中

@timeit(2)
def my_func(x):
    time.sleep(1)

本质上变成了

my_func = timeit(2)(my_func)