装饰器定义
装饰器的主要功能是在不改变原有函数代码，且保持原函数调用方法不变的情况下，给原函数增加新的功能(或者给类增加属性和方法)
**核心思想**：用一个函数（或者类）去装饰一个旧函数（或者类），造出一个新函数（或者新类）
**应用场景**：引入日志，函数执行时间的统计，执行函数前的准备工作，执行函数后的处理工作，权限校验，缓存等
**语法规则**：在原有的函数上加上 @符，装饰器会把下面的函数当作参数传递到装饰器中，@符又被成为 语法糖
首先看这样一段代码
主要功能
def foo():
for i in range(10):
print(i)
foo()
添加需求 打印日志
现在需要在不改变这段代码前提下,计算出这段代码的运行时间日志
import time def log(fun): print(‘开始时间:%s‘ %(time.time())) fun() print(‘结束时间:%s‘ %(time.time())) def foo(): for i in range(10): print(i) log(foo)
优化调用方式 处理多次调用
我们将foo函数当成一个参数传递给了log(),在def log(fun)函数中，fun()就等同于foo(),好，现在可以显示运行的时间日志了，但是这样就改变了调用方式 需要使用log(foo)来调用，假设代码中使用了100次foo()现在需要打印每个foo()的运行日志，全部这样改是不现实的，我们需要优化一下 。
import time
def log(fun):
def run_log():
print(‘开始时间:%s‘ %(time.time()))
fun()
print(‘结束时间:%s‘ %(time.time()))
return run_log
def foo():
for i in range(10):
print(i)
foo = log(foo)
foo()
现在我们改造了下代码，foo = log(foo)时，调用log()方法，内部定义了一个run_log()方法，然后返回给了foo，此时foo等于run_log，调用foo相当于调用run_log 这样,即实现了需要打印日志的需求，又可以不用去修改已有代码 。
传参
现在的foo()方法可以打印0到9数字，但是，由于业务需求变更，现在需要给foo()方法传递一个值，例如foo(100)，就需要打印出0-99的数字，同时还要打印日志，所以我们需要再次优化代码
import time
def log(fun):
def run_log(num):
print(‘开始时间:%s‘ %(time.time()))
fun(num)
print(‘结束时间:%s‘ %(time.time()))
return run_log
def foo(num):
for i in range(num):
print(i)
foo = log(foo)
foo(100)
根据之前的逻辑，我们已经知道新的foo()等于run_log(),所以我们给foo(100)传递100的值时，实际上等同于run_log(100)，所以我们直接在def foo(num)中是接受不到的，我们需要在run_log(num)中接受到参数，传给fun(num)，这样新的函数就可以接受参数了
返回参数
新的需求又来了，需要在foo()中返回一个所有数字的累加之和，而我们现有的foo函数实际上是run_log，所以我们再来改造一下代码
import time
def log(fun):
def run_log(num):
print(‘开始时间:%s‘ % (time.time()))
info = fun(num)
print(‘结束时间:%s‘ % (time.time()))
return info
return run_log
def foo(num):
add_num = 0
for i in range(num):
add_num += i
print(i)
return add_num
foo = log(foo)
x = foo(100)
print(x)
由于现在的foo()等同于run_log(),run_log()中的fun()相当于foo()，所以foo中返回的值传到了info中然后我们把info返回，x就可以接受到从run_log中传递出来的参数
好了，到这里我们就实现了一个阉割版修饰器
通用性
假如需要你再给一个新的函数foo2打印日志， 代码如下
import time
def log(fun):
def run_log(num):
print(‘开始时间:%s‘ % (time.time()))
info = fun(num)
print(‘结束时间:%s‘ % (time.time()))
return info
return run_log
def foo(num):
add_num = 0
for i in range(num):
add_num += i
print(i)
return add_num
def foo2(num, num2):
add_num = 0
for i in range(num, num2):
add_num += i
print(i)
return add_num
foo = log(foo)
x = foo(100)
print(x)
由于我们的修饰器只能接收一个参数，而foo2需要两个参数，现有代码无法实现，所以我们要继续升级代码
import time
def log(fun):
def run_log(*args,**kwargs):
print(‘开始时间:%s‘ % (time.time()))
info = fun(*args,**kwargs)
print(‘结束时间:%s‘ % (time.time()))
return info
return run_log
def foo(num):
add_num = 0
for i in range(num):
add_num += i
print(i)
return add_num
def foo2(num, num2):
add_num = 0
for i in range(num, num2):
add_num += i
print(i)
return add_num
foo = log(foo)
foo2 = log(foo2)
x = foo(100)
x2 = foo2(50,100)
print(x)
print(x2)
我们使用了(*args，**kwargs)这样就可以接收任意数量的参数，可以满足我们的所有需求
可变参数 *args
原理：python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数。
关键字参数 **kwargs
原理：python解释器会把传入的一组参数组装成一个dict传递给关键字参数。
语法糖
但是每次使用前都要写一个 foo = log(foo)这样的赋值操作，代码并不美观 不符合python的代码风格，所以python给提供了一种语法糖，可以用@log来替代,修改后代码如下
mport time
def log(fun):
def run_log(*args,**kwargs):
print(‘开始时间:%s‘ % (time.time()))
info = fun(*args,**kwargs)
print(‘结束时间:%s‘ % (time.time()))
return info
return run_log
@log
def foo(num):
add_num = 0
for i in range(num):
add_num += i
print(i)
return add_num
@log
def foo2(num, num2):
add_num = 0
for i in range(num, num2):
add_num += i
print(i)
return add_num
x = foo(100)
x2 = foo2(50, 100)
print(x)
print(x2)
我们只需要在定义函数时，在上面添加一句@修饰器名就相当于完成了函数名 = 修饰器名(函数名)这样的操作
现在就已经是一个标准的修饰器了
我们也可以简写一个标准的修饰器
def demo(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
#函数增加的代码编写
res=func(*args,**kwargs)
return res
return wrapper