彻底搞懂python 装饰器，超详细图文解说

不念不忘少年蓝@ 2022-05-08 12:52 75阅读 0赞

首先，咱们先了解一个点：  
写代码要遵循**开放封闭**原则

*  封闭：已实现的功能代码块
 *  开放：对扩展开放

## 装饰器定义： ##

**装饰器本身是一个函数，其作用是对已经封装的函数的功能的增加。**

首先，我们先看一下这段代码：

def set_fun(func):
        def call_fun(a):
            print('call_fun')
            return func(a)
        return call_fun
    
    # @set_fun  （此时被屏蔽了哈）
    def test(x):
        print(x+10)
    
    test(11)

\*\*首先，python解释器在执行这段代码的时候，会发生这样的情况：

*  在没有使用@set\_fun装饰器的情况下，我们单独定义两个函数，会出现下图中的情况，在内存中创建两个空间，一个是set\_fun变量指向的，另外一个是test这个变量指向的。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d5bWFpc3ls_size_16_color_FFFFFF_t_70]

接下来，我们开始使用装饰器，首先先说明几个点；

*  @set\_fun的装饰功能，在被装饰函数调用之前就已经装饰了；
 *  @set\_fun实现的逻辑==> test = set\_fun(test) (本案例中)

*也就是说*，在执行test(11)这段代码之前，我们的 test = set\_fun(test)这段代码已经被执行，就是test这个函数，已经被装饰了。  
大家先记住这两个点，后面会做相关解释。

def set_fun(func):
        def call_fun(a):
            print('call_fun')
            return func(a)
        return call_fun
    
    @set_fun  （此时开启装饰器功能）
    def test(x):
        print(x+10)
    
    test(11)

\*\*现在，我们加上装饰器的功能，那么，解释器再运行这段代码的时候，会出现这样的情况：

1.  第一行执行后，会开辟一个地址空间，这个地址由set\_fun这个变量指向的；set\_fun函数里面的代码现在不会运行；
2.  在解释器走到第8行的时候，会执行这样一段代码：

test = set_fun(test)

这段代码执行完之后的效果就是：  
①：调用了set\_\_fun(func)这个函数，把test作为实参传递给func（把test的引用传递给了func）；  
②：把set\_fun函数的返回值 “call\_fun”(call\_fun函数的引用) ,返回给了test；  
此时，出现图中的解释：  
现在test这个变量，指向的是call\_fun这个函数的引用，不指向之前的地址空间了；  
func这个变量，指向的是原来test指向的地址空间，也就是现在下图中的【print(x+10)】的地址空间。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d5bWFpc3ls_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

在set\_fun()函数被调用执行之后，在内存中实际上已经被释放了，所以我们现在的图应该是这样的：（相当于创建的一个闭包，关于闭包的知识，不太理解的小伙伴，可以参考  
[闭包知识详解][Link 1]）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d5bWFpc3ls_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

\*\*好的，我们现在的代码走到了13行，此时，开始调用test()函数了，那么大家想一想，现在应该怎么运行呢？

上面是不是说过，我们的test这个变量，目前指向的地址空间，已经不是刚开始的【print(x+10)】的地址空间了，而是call\_fun指向的地址空间。

所以，我们在运行`test(11)`的时候，等同于运行`call_func(11)`了，然后，顺理成章，运行`print('call_fun')`, 在运行func(a)时，我们会执行`print(11+10)`.

然后，我们看一下，实际运行时，我们的代码结果是：

> call\_fun  
> 21

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我们现在解释一下

*  @set\_fun的装饰功能，在被装饰函数调用之前就已经装饰了。  
    我们可以通过下面这段代码，来检验一下：  
    此时，我们实在set\_fun下面增加了`print('开始装饰')` 这段代码，然后，把`test(11)` 屏蔽，不调用

def set_fun(func):
        print('开始装饰')
        def call_fun(a):
            print('call_fun')
            return func(a)
        return call_fun
    
    
    @set_fun
    def test(x):
        print(x+10)
    
    
    # test(11)

看一下此时的运行结果：

> 开始装饰

也就是说，在整段代码执行时，我们没有调用被装饰函数，只有定义了两个函数（一个时是闭包函数，一个时被装饰的函数）, 其中，在代码运行到`@set_fun` 这一句时，我们的装饰器，已经开始对被装饰的函数进行装饰了。

--------------------

## 装饰器的功能： ##

引入日志  
函数执行时间统计  
执行函数前预备处理  
执行函数后清理功能  
权限校验等场景  
缓存

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[Link 1]: https://blog.csdn.net/gymaisyl/article/details/83019368
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