在Python外面，函数能够作为参数传入一个函数，函数也能够复制给变量，通过变量调用函数。装璜器能够扩大一个函数的性能，为函数做一个装璜器注解，能够把装璜器外面定义的性能于所有函数提前执行，晋升代码的复用水平。
那么当初有这样一个场景。
打卡
互联网公司外面有各种各样的职位，比方程序员、前台…，程序员在关上电脑前，须要打卡，前台要早点来开门（其实我也不分明个别是谁开门，这里先假设为前台开门），前台开门前也须要打卡。也就是说，打卡是所有员工的最先的公共动作，那么能够把打卡这个性能抽出来作为公共逻辑。
一般函数调用办法
天然想到，能够实现如下。
def di(f):
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f()
def boot():
print('开机')
def open():
print('开门')
if __name__ == '__main__':
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都须要先在门外指纹机打卡。
"""
di(boot)
di(open)
定义了一个函数di(f)，能够打印f.__name__即f的函数名信息，同时返回f()的执行后果。
留神：__name__如果作为模块导入，module.__name__就是模块本人的名字，如果模块本人作为脚本执行，返回__main__。
执行后果：
boot 打卡,滴... 开机 open 打卡,滴... 开门
这样设计，如果有很多函数都要调用，就很麻烦，那么装璜器就排上了用场。
简略装璜器 与 @语法糖
装璜器：在代码运行期间动静减少性能的形式，称之为“装璜器”（Decorator）。
简略装璜器
定义一个di(f)办法，还是把要执行的逻辑的函数作为参数传入，外面定义一个wrapper函数，返回值是f的执行后果。 在if __name__ == '__main__':外面，调用了这个装璜器，不批改定义好了的函数，在运行期间动静增加性能”打卡”。
import functools
# 简略装璜器
def di(f):
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都须要先在门外指纹机打卡。
:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper():
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f()
return wrapper
def boot():
print('开机')
def open():
print('开门')
if __name__ == '__main__':
# 第一种，简略装璜器
a = di(boot)
a1 = di(open)
print(a.__name__) # 后果wrapper 加@functools.wraps(f)后后果为 boot
a()
a1()
di(boot)的返回值a就是wrapper函数，通过a()就调用了wrapper函数，失去boot的返回值。同理，di(open)一样。
后果
boot boot 打卡,滴... 开机 open 打卡,滴... 开门
因为di(boot)的返回值a就是wrapper函数，那么print(a.__name__)的后果就天经地义是是wrapper，咱们心愿是boot，怎么办，functools.wraps(f)这个注解能够把原始函数boot的__name__等属性复制到wrapper()，把这行代码正文也能运行，那么print(a.__name__)的后果就是wrapper。
第二种，@ 语法糖
通过@语法糖，也能将装璜器利用于函数下面，举荐。
import functools
def di(f):
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都须要先在门外指纹机打卡。
:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper():
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f()
return wrapper
# @ 语法糖
@di
def boot2():
print('开机')
@di
def open2():
print('开门')
if __name__ == '__main__':
# 第二种，@ 语法糖
boot2()
open2()
@di标记相当于，a2 = di(boot2) a2()。不必这么麻烦，因为加了@符号标记，间接用boot2()调用装璜器即可。
后果
boot2 打卡,滴... 开机 open2 打卡,滴... 开门
业务逻辑函数须要参数
业务逻辑函数可能须要参数，比方：
def boot(name):
print('%s 开机' % name)
那么，只须要将后面的装璜器批改为：
import functools
# 业务逻辑函数须要参数
def di(f):
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都须要先在门外指纹机打卡。
:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
@di
def boot(name):
print('%s 开机' % name)
if __name__ == '__main__':
boot('keguang')
后果：
boot 打卡,滴... keguang 开机
给wrapper也加上*args, **kwargs参数，在boot外面间接调用f(*args, **kwargs)即可。顺便提一下：
*args：能够传入一个数组参数**kwargs：能够传入一个k-v对参数
先后顺序对应，数组参数在前。举例：
def f(*args, **kwargs):
print('args=', args)
print('kwargs=', kwargs)
print(f(1, 2, 3, a = 'a', b = 'b'))
# 后果
# args= (1, 2, 3)
# kwargs= {'a': 'a', 'b': 'b'}
带参数的装璜器
如果装璜器也带参数，比方当初如果某个员工晚上下班来得早< 9:00，咱能够做个褒扬，那么相当于只须要在后面的di()里面套一层函数,di_args即可，在wrapper外面。应用这个参数
import functools
# 带参数的装璜器
def di_args(time):
def di(f):
"""
程序员开机之前，前台开门之前，都须要先在门外指纹机打卡。
:param f: 传入一个函数
:return:
"""
# 把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
if time < '9:00':
print('来的真早，很棒。。。')
print('%s 打卡,滴...' % f.__name__)
return f(*args, **kwargs)
return wrapper
return di
@di_args('8:00')
def boot(name):
print('%s 开机' % name)
if __name__ == '__main__':
boot('keguang')
参数在@di_args('8:00')传入即可，有点像java外面的注解。最初还是通过boot('keguang')调用即可，后果：
来的真早，很棒。。。 boot 打卡,滴... keguang 开机
类装璜器
类装璜器次要依附类的__call__办法，当应用 @ 模式将装璜器附加到函数上时，就会调用此办法。
# 类装璜器
class di(object):
def __init__(self, f):
self._f = f
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('decorator start...')
self._f()
print('decorator end...')
@di
def boot():
print('开机')
if __name__ == '__main__':
boot()
加上@di装璜器标识，会用boot去实例化di类，而后执行__call__函数，object示意这个类能够传入任何类型参数。 运行后果
decorator start... 开机 decorator end...
装璜器有一个典型的利用场景就是打log日志，如果所有逻辑都须要日志记录程序的运行状况，那么能够对这些逻辑(函数)加日志模块装璜器，就能达到相应目标。
最初
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