装饰器python
Ⅰ python 某一函数上面有多个装饰器
首先十分不推荐这种做法, 会令程序难以维护.
其次, 多个装饰器是按照装饰器的顺序进行执行的.
如果你编写过装饰器, 你就应该知道, 其实装饰器就是把函数的名字传入进去, 在执行函数之前, 进行一些提前的处理.
例如下面这段代码, 自定义的装饰器
def add_schedid(handler_func):
"""
@handler_func: 请求处理函数
"""
@functools.wraps(handler_func)
def wrapper(self, *args, **kwargs):
"""
wrapper
"""
# handler_func就是所装饰的函数,可以在这里做一些真正函数执行前所需的处理,
handler_func(self, *args, **kwargs)
return wrapper
装饰器本身就是一个函数, 将所装饰的函数, 作为一个参数传进来, 然后在执行这个函数之前, 进行一个处理,这就是装饰器. 所以和正常函数执行顺序是一样的..
Ⅱ Python中的装饰器是作什么用的在哪可以找到这些教程。
装饰器是Python语法糖的一种，可以用来简化代码，让代码更加简洁
装饰器的作用是在不改变函数代码和调用方式的前提下，为已有函数功能添加额外的功能。
可以通过装饰器对代码实现权限管理，用户验证，日志管理，缓存判断，参数检查等等。
以上内容均来自传智播客，自己可以去搜搜，很多课。
Ⅲ 什么是Python装饰器
所谓装饰器就是把函数包装一下，为函数添加一些附加功能，装饰器就是一个函数，参数为被包装的函数，返回包装后的函数：你可以试下：
defd(fp):
def_d(*arg,**karg):
print"dosthbeforefp.."
r=fp(*arg,**karg)
print"dosthafterfp.."
returnr
return_d
@d
deff():
print"callf"
#上面使用@d来表示装饰器和下面是一个意思
#f=d(f)
f()#调用f
Ⅳ Python装饰器报错，找不到名字
定义语句必须出现在调用语句之前。
Ⅳ 如何理解Python装饰器
简言之，打个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？这个时候就用到了装饰器。
python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，比较直接的办法就是侵入代码里面修改。
而且装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，不懂就太说不过去啦。
讲完装饰器，相信大家对于Python的发展前景也比较感兴趣，随着人工智能的发展，Python作为人工智能的首选语言，自然也是发展得如火如荼。现在入行，肯定是一个好时机！
Ⅵ python装饰器是什么意思
装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能 有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，这个都 不会，别跟人家说你会Python, 看了下面的文章，保证你学会装饰器。
1、先明白这段代码
####第一波####
deffoo():
print'foo'
foo#表示是函数
foo()#表示执行foo函数
####第二波####
deffoo():
print'foo'
foo=lambdax:x+1
foo()#执行下面的lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为函数foo被重新定义了
2、需求来了
初创公司有N个业务部门，1个基础平台部门，基础平台负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下：
###############基础平台提供的功能如下###############
deff1():
print'f1'
deff2():
print'f2'
deff3():
print'f3'
deff4():
print'f4'
###############业务部门A调用基础平台提供的功能###############
f1()
f2()
f3()
f4()
###############业务部门B调用基础平台提供的功能###############
f1()
f2()
f3()
f4()
目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。
老大把工作交给 Low B，他是这么做的：
跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。
当天Low B 被开除了…
老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：
###############基础平台提供的功能如下###############
deff1():
#验证1
#验证2
#验证3
print'f1'
deff2():
#验证1
#验证2
#验证3
print'f2'
deff3():
#验证1
#验证2
#验证3
print'f3'
deff4():
#验证1
#验证2
#验证3
print'f4'
###############业务部门不变###############
###业务部门A调用基础平台提供的功能###
f1()
f2()
f3()
f4()
###业务部门B调用基础平台提供的功能###
f1()
f2()
f3()
f4()
过了一周 Low BB 被开除了…
老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：
只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改
###############基础平台提供的功能如下###############
defcheck_login():
#验证1
#验证2
#验证3
pass
deff1():
check_login()
print'f1'
deff2():
check_login()
print'f2'
deff3():
check_login()
print'f3'
deff4():
check_login()
print'f4'
老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：
老大说：
写代码要遵循开发封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：
封闭：已实现的功能代码块
开放：对扩展开发
def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
@w1
执行w1函数，并将 @w1 下面的函数作为w1函数的参数，即：@w1 等价于 w1(f1)
所以，内部就会去执行：
def inner:
#验证
return f1() # func是参数，此时 func 等于 f1
return inner # 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数
其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
w1函数的返回值是：
def inner:
#验证
return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后，将此返回值再重新赋值给 f1，即：
新f1 =def inner:
#验证
return 原来f1()
所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行 新f1 函数，在 新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
如此一来， 即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：
defw1(func):
definner():
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc()
returninner
@w1
deff1():
print'f1'
@w1
deff2():
print'f2'
@w1
deff3():
print'f3'
@w1
deff4():
print'f4'
对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？
老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了：
单独以f1为例：
defw1(func):
definner():
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc()
returninner
@w1
deff1():
print'f1'
当写完这段代码后（函数未被执行、未被执行、未被执行），python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：
没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句，但是 @w1 这一句代码里却有大文章，@函数名是python的一种语法糖。
如上例@w1内部会执行一下操作：
Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！
先把上述流程看懂，之后还会继续更新…
3、问答时间
问题：被装饰的函数如果有参数呢？
#一个参数
defw1(func):
definner(arg):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(arg)
returninner
@w1
deff1(arg):
print'f1'
#两个参数
defw1(func):
definner(arg1,arg2):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(arg1,arg2)
returninner
@w1
deff1(arg1,arg2):
print'f1'
#三个参数
defw1(func):
definner(arg1,arg2,arg3):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(arg1,arg2,arg3)
returninner
@w1
deff1(arg1,arg2,arg3):
print'f1'
问题：可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器？
defw1(func):
definner(*args,**kwargs):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(*args,**kwargs)
returninner
@w1
deff1(arg1,arg2,arg3):
print'f1'
问题：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？
defw1(func):
definner(*args,**kwargs):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(*args,**kwargs)
returninner
defw2(func):
definner(*args,**kwargs):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(*args,**kwargs)
returninner
@w1
@w2
deff1(arg1,arg2,arg3):
print'f1'
问题：还有什么更吊的装饰器吗？
#!/usr/bin/envpython
#coding:utf-8
defBefore(request,kargs):
print'before'
defAfter(request,kargs):
print'after'
defFilter(before_func,after_func):
defouter(main_func):
defwrapper(request,kargs):
before_result=before_func(request,kargs)
if(before_result!=None):
returnbefore_result;
main_result=main_func(request,kargs)
if(main_result!=None):
returnmain_result;
after_result=after_func(request,kargs)
if(after_result!=None):
returnafter_result;
returnwrapper
returnouter
@Filter(Before,After)
defIndex(request,kargs):
print'index'
Ⅶ Python装饰器是怎么实现的
简单来讲，可以不严谨地把Python的装饰器看做一个包装函数的函数。 比如，有一个函数： def func(): print 'func() run.' if '__main__' == __name__: func() 运行后将输出: func() run. 现在需要在函数运行前后打印一条日志
Ⅷ python装饰器的作用和功能
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能
Ⅸ python装饰器有什么用
先来个形象比方
内裤可以用来遮羞，但是到了冬天它没法为我们防风御寒，聪明的人们发明了长裤，有了长裤后宝宝再也不冷了，装饰器就像我们这里说的长裤，在不影响内裤作用的前提下，给我们的身子提供了保暖的功效。
再回到我们的主题
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。
先来看一个简单例子：
def foo():
print('i am foo')
现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行日志，于是在代码中添加日志代码：
def foo():
print('i am foo')
logging.info("foo is running")
bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再写一个logging在bar函数里？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门处理日志 ，日志处理完之后再执行真正的业务代码
def use_logging(func):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
func()def bar():
print('i am bar')use_logging(bar)
逻辑上不难理解，
但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。
简单装饰器
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapperdef bar():
print('i am bar')bar = use_logging(bar)bar()
函数use_logging就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时
，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。
@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper@use_loggingdef foo():
print("i am foo")@use_loggingdef bar():
print("i am bar")bar()
如上所示，这样我们就可以省去bar =
use_logging(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。
装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。
带参数的装饰器
装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中，比如@use_logging，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。
def use_logging(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator@use_logging(level="warn")def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)foo()
上面的use_logging是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。当我
们使用@use_logging(level="warn")调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。
类装饰器
再来看看类装饰器，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_call\_\_方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。
class Foo(object):
def __init__(self, func):
self._func = func
def __call__(self):
print ('class decorator runing')
self._func()
print ('class decorator ending')
@Foo
def bar():
print ('bar')
bar()
functools.wraps
使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表，先看例子：
装饰器
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
函数
@loggeddef f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
该函数完成等价于：
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * xf = logged(f)
不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了with_logging函数的信息了。
print f.__name__ # prints 'with_logging'print f.__doc__ # prints None
这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps，wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。
from functools import wrapsdef logged(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging@loggeddef f(x):
"""does some math"""
return x + x * xprint f.__name__ # prints 'f'print f.__doc__ # prints 'does some math'
内置装饰器
@staticmathod、@classmethod、@property
装饰器的顺序
@a@b@cdef f ():
等效于
f = a(b(c(f)))
Ⅹ 如何在python开发中使用装饰器
装饰器淘汰了。
直接上 async/await 吧，（需 python 3.5 或 更高）
这是用来进行异步编程的。async 定义协程，await 调用协程。根据需要，可以让不同的协程函数代码交叉执行。