Python装饰器为什么难理解?

ken0913 2年前
   <p>无论项目中还是面试都离不开装饰器话题,装饰器的强大在于它能够在不修改原有业务逻辑的情况下对代码进行扩展,权限校验、用户认证、日志记录、性能测试、事务处理、缓存等都是装饰器的绝佳应用场景,它能够最大程度地对代码进行复用。</p>    <p>但为什么初学者对装饰器的理解如此困难,我认为本质上是对Python函数理解不到位,因为装饰器本质上还是函数</p>    <h3>函数定义</h3>    <p>理解装饰器前,需要明白函数的工作原理,我们先从一个最简单函数定义开始:</p>    <pre>  <code class="language-python">def foo(num):      return num + 1</code></pre>    <p>上面定义了一个函数,名字叫 foo ,也可以把 foo 可理解为变量名,该变量指向一个函数对象</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/1cb13760d1d13840d0c28cb613238503.png"></p>    <p>调用函数只需要给函数名加上括号并传递必要的参数(如果函数定义的时候有参数的话)</p>    <pre>  <code class="language-python">value = foo(3)  print(value) # 4</code></pre>    <p>变量名 foo 现在指向 <function foo at 0x1030060c8> 函数对象,但它也可以指向另外一个函数。</p>    <pre>  <code class="language-python">def bar():      print("bar")  foo = bar  foo() # bar</code></pre>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/b971edb7c66478a691ab96053482674f.png"></p>    <h3>函数作为返回值</h3>    <p>在Python中,一切皆为对象,函数也不例外,它可以像整数一样作为其它函数的返回值,例如:</p>    <pre>  <code class="language-python">def foo():      return 1    def bar():      return foo    print(bar()) # <function foo at 0x10a2f4140>    print(bar()()) # 1   # 等价于  print(foo()) # 1</code></pre>    <p>调用函数 bar() 的返回值是一个函数对象 ,因为返回值是函数,所以我们可以继续对返回值进行调用(记住:调用函数就是在函数名后面加 () )调用 bar()() 相当于调用 foo() ,因为 变量 foo 指向的对象与 bar() 的返回值是同一个对象。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/75a7a6c17eb23643beb0806a8466e0dd.png"></p>    <h3>函数作为参数</h3>    <p>函数还可以像整数一样作为函数的参数,例如:</p>    <pre>  <code class="language-python">def foo(num):      return num + 1    def bar(fun):      return fun(3)    value = bar(foo)  print(value)  # 4</code></pre>    <p>函数 bar 接收一个参数,这个参数是一个可被调用的函数对象,把函数 foo 传递到 bar 中去时,foo 和 fun 两个变量名指向的都是同一个函数对象,所以调用 fun(3) 相当于调用 foo(3)。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/552f0435dcc94697832b07ce921b5a10.png"></p>    <h3>函数嵌套</h3>    <p>函数不仅可以作为参数和返回值,函数还可以定义在另一个函数中,作为嵌套函数存在,例如:</p>    <pre>  <code class="language-python">def outer():      x = 1      def inner():          print(x)      inner()    outer() # 1</code></pre>    <p>inner 做为嵌套函数,它可以访问外部函数的变量,调用 outer 函数时,发生了3件事:</p>    <ol>     <li>给 变量 x 赋值为1</li>     <li>定义嵌套函数 inner ,此时并不会执行 inner 中的代码,因为该函数还没被调用,直到第3步</li>     <li>调用 inner 函数,执行 inner 中的代码逻辑。</li>    </ol>    <h3>闭包</h3>    <p>再来看一个例子:</p>    <pre>  <code class="language-python">def outer(x):      def inner():          print(x)        return inner  closure = outer(1)  closure() # 1</code></pre>    <p>同样是嵌套函数,只是稍改动一下,把局部变量 x 作为参数了传递进来,嵌套函数不再直接在函数里被调用,而是作为返回值返回,这里的 closure就是一个闭包,本质上它还是函数,闭包是引用了自由变量(x)的函数(inner)。</p>    <h3>装饰器</h3>    <p>继续往下看:</p>    <pre>  <code class="language-python">def foo():      print("foo")</code></pre>    <p>上面这个函数这可能是史上最简单的业务代码了,虽然没什么用,但是能说明问题就行。现在,有一个新的需求,需要在执行该函数时加上日志:</p>    <pre>  <code class="language-python">def foo():      print("记录日志开始")      print("foo")      print("记录日志结束")</code></pre>    <p>功能实现,唯一的问题就是它需要侵入到原来的代码里面,把日志逻辑加上去,如果还有好几十个这样的函数要加日志,也必须这样做,显然,这样的代码一点都不Pythonic。那么有没有可能在不修改业务代码的提前下,实现日志功能呢?答案就是装饰器。</p>    <pre>  <code class="language-python">def outer(func):      def inner():          print("记录日志开始")          func() # 业务函数          print("记录日志结束")      return inner    def foo():      print("foo")    foo = outer(foo)   foo()</code></pre>    <p>我没有修改 foo 函数里面的任何逻辑,只是给 foo 变量重新赋值了,指向了一个新的函数对象。最后调用 foo(),不仅能打印日志,业务逻辑也执行完了。现在来分析一下它的执行流程。</p>    <p>这里的 outer 函数其实就是一个装饰器,装饰器是一个带有函数作为参数并返回一个新函数的闭包,本质上装饰器也是函数。outer 函数的返回值是 inner 函数,在 inner 函数中,除了执行日志操作,还有业务代码,该函数重新赋值给 foo 变量后,调用 foo() 就相当于调用 inner()</p>    <p>foo 重新赋值前:</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/7c9cc072ada43319cd30317b298ae660.png"></p>    <p>重新赋值后,foo = outer(foo)</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/d930c33f63f78ed8ef4b4bb0fb8c57ed.png"></p>    <p>另外,Python为装饰器提供了语法糖 <strong>@</strong> *,它用在函数的定义处:</p>    <pre>  <code class="language-python">@outer  def foo():      print("foo")    foo()</code></pre>    <p>这样就省去了手动给 foo 重新赋值的步骤。</p>    <p>到这里不知你对装饰器理解了没有?当然,装饰器还可以更加复杂,比如可以接受参数的装饰器,基于类的装饰器等等。下一篇可以写写装饰器的应用场景。</p>    <p>关注公众号『Python之禅』(id:vttalk)获取最新文章 <img src="https://simg.open-open.com/show/6b2021fd3977c2fc4a33e61fde1d7b91.jpg"></p>    <p>  </p>   <p> </p>    <p></p>    <p>来自:https://foofish.net/understand-decorator.html</p>    <p> </p>