简单理解Python装饰器

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       Python有大量强大又贴心的特性，如果要列个最受欢迎排行榜，那么装饰器绝对会在其中。
       刚接触装饰器，会觉得代码不多却难以理解。其实装饰器的语法本身挺简单的，复杂是因为同时混杂了其它的概念。下面我们一起抛去无关概念，简单地理解下Python的装饰器。

装饰器的原理

       在解释器下跑个装饰器的例子，直观地感受一下

# make_bold就是装饰器，实现方式这里略去

>>> @make_bold
... def get_content():
...     return 'hello world'
...
>>> get_content()
'<b>hello world</b>'

       被make_bold装饰的get_content，调用后返回结果会自动被b标签包住。怎么做到的呢，简单4步就能明白了。

1. 函数是对象

       我们定义个get_content函数。这时get_content也是个对象，它能做所有对象的操作。

它有id，有type，有值。

>>> id(get_content)
140090200473112
>>> type(get_content)
<class 'function'>
>>> get_content
<function get_content at 0x7f694aa2be18>

跟其他对象一样可以被赋值给其它变量。

>>> func_name = get_content
>>> func_name()
'hello world'

它可以当参数传递，也可以当返回值

>>> def foo(bar):
...     print(bar())
...     return bar
...
>>> func = foo(get_content)
hello world
>>> func()
'hello world'

2. 自定义函数对象

       我们可以用class来构造函数对象。有成员函数__call__的就是函数对象了，函数对象被调用时正是调用的__call__。

class FuncObj(object):
    def __init__(self, name):
        print('Initialize')
        self.name= name

    def __call__(self):
        print('Hi', self.name)

我们来调用看看。可以看到，函数对象的使用分两步：构造和调用(同学们注意了，这是考点)。

>>> fo = FuncObj('python')
    Initialize
>>> fo()
    "Hi python"

3. @是个语法糖

装饰器的@没有做什么特别的事，不用它也可以实现一样的功能，只不过需要更多的代码。

@make_bold
def get_content():
    return 'hello world'

上面的代码等价于下面的

def get_content():
    return 'hello world'
get_content = make_bold(get_content)

make_bold是个函数，要求入参是函数对象，返回值是函数对象。@的语法糖其实是省去了上面最后一行代码，使可读性更好。用了装饰器后，每次调用get_content，真正调用的是make_bold返回的函数对象。

4. 用类实现装饰器

入参是函数对象，返回是函数对象，如果第2步里的类的构造函数改成入参是个函数对象，不就正好符合要求吗？我们来试试实现make_bold。

class make_bold(object):
    def __init__(self, func):
        print('Initialize')
        self.func = func

    def __call__(self):
        print('Call')
        return '<b>{}</b>'.format(self.func())

大功告成，看看能不能用。

>>> @make_bold
... def get_content():
...     return 'hello world'
...
Initialize
>>> get_content()
Call
'<b>hello world</b>'

成功实现装饰器！是不是很简单？
这里分析一下之前强调的构造和调用两个过程。我们去掉@语法糖好理解一些。

# 构造，使用装饰器时构造函数对象，调用了__init__
>>> get_content = make_bold(get_content)
Initialize

# 调用，实际上直接调用的是make_bold构造出来的函数对象
>>> get_content()
Call
'<b>hello world</b>'

到这里就彻底清楚了，完结撒花，可以关掉网页了~~~(如果只是想知道装饰器原理的话)

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函数版装饰器

阅读源码时，经常见到用嵌套函数实现的装饰器，怎么理解？同样仅需4步。

1. def的函数对象初始化

用class实现的函数对象很容易看到什么时候构造的，那def定义的函数对象什么时候构造的呢？

# 这里的全局变量删去了无关的内容
>>> globals()
{}
>>> def func():
...     pass
...
>>> globals()
{'func': <function func at 0x10f5baf28>}

不像一些编译型语言，程序在启动时函数已经构造那好了。上面的例子可以看到，执行到def会才构造出一个函数对象，并赋值给变量make_bold。

这段代码和下面的代码效果是很像的。

class NoName(object):
    def __call__(self):
        pass
func = NoName()

2. 嵌套函数

Python的函数可以嵌套定义。

def outer():
    print('Before def:', locals())
    def inner():
        pass
    print('After def:', locals())
    return inner
    
#inner是在outer内定义的，所以算outer的局部变量。
#执行到def inner时函数对象才创建，因此每次调用outer都会创建一个新的inner。
#下面可以看出，每次返回的inner是不同的。

>>> outer()
Before def: {}
After def: {'inner': <function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa0048>}
<function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa0048>
>>> outer()
Before def: {}
After def: {'inner': <function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa00d0>}
<function outer.<locals>.inner at 0x7f0b18fa00d0>

3. 闭包

嵌套函数有什么特别之处？因为有闭包。

def outer():
    msg = 'hello world'
    def inner():
        print(msg)
    return inner

下面的试验表明，inner可以访问到outer的局部变量msg。

>>> func = outer()
>>> func()
hello world

闭包有2个特点
inner能访问outer及其祖先函数的命名空间内的变量(局部变量，函数参数)。
调用outer已经返回了，但是它的命名空间被返回的inner对象引用，所以还不会被回收。
这部分想深入可以去了解Python的LEGB规则。

4. 用函数实现装饰器

装饰器要求入参是函数对象，返回值是函数对象，嵌套函数完全能胜任。

def make_bold(func):
    print('Initialize')
    def wrapper():
        print('Call')
        return '<b>{}</b>'.format(func())
    return wrapper

用法跟类实现的装饰器一样。可以去掉@语法糖分析下构造和调用的时机。

>>> @make_bold
... def get_content():
...     return 'hello world'
...
Initialize
>>> get_content()
Call
'<b>hello world</b>'

因为返回的wrapper还在引用着，所以存在于make_bold命名空间的func不会消失。make_bold可以装饰多个函数，wrapper不会调用混淆，因为每次调用make_bold，都会有创建新的命名空间和新的wrapper。
到此函数实现装饰器也理清楚了，完结撒花，可以关掉网页了~~~(后面是使用装饰的常见问题)

常见问题

1. 怎么实现带参数的装饰器？

带参数的装饰器，有时会异常的好用。我们看个例子。

    >>> @make_header(2)
    ... def get_content():
    ...     return 'hello world'
    ...
    >>> get_content()
    '<h2>hello world</h2>'
    #怎么做到的呢？其实这跟装饰器语法没什么关系。去掉@语法糖会变得很容易理解。
    @make_header(2)
    def get_content():
        return 'hello world'
        
    # 等价于
    def get_content():
        return 'hello world'
    unnamed_decorator = make_header(2)
    get_content = unnamed_decorator(get_content)

上面代码中的unnamed_decorator才是真正的装饰器，make_header是个普通的函数，它的返回值是装饰器。

来看一下实现的代码。

def make_header(level):
    print('Create decorator')

    # 这部分跟通常的装饰器一样，只是wrapper通过闭包访问了变量level
    def decorator(func):
        print('Initialize')
        def wrapper():
            print('Call')
            return '<h{0}>{1}</h{0}>'.format(level, func())
        return wrapper

    # make_header返回装饰器
    return decorator

看了实现代码，装饰器的构造和调用的时序已经很清楚了。

>>> @make_header(2)
... def get_content():
...     return 'hello world'
...
Create decorator
Initialize
>>> get_content()
Call
'<h2>hello world</h2>'

2. 如何装饰有参数的函数？

为了有条理地理解装饰器，之前例子里的被装饰函数有意设计成无参的。我们来看个例子。

@make_bold
def get_login_tip(name):
    return 'Welcome back, {}'.format(name)

最直接的想法是把get_login_tip的参数透传下去。

class make_bold(object):
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, name):
        return '<b>{}</b>'.format(self.func(name))

       如果被装饰的函数参数是明确固定的，这么写是没有问题的。但是make_bold明显不是这种场景。它既需要装饰没有参数的get_content，又需要装饰有参数的get_login_tip。这时候就需要可变参数了。

class make_bold(object):
    def __init__(self, func):
        self.func = func
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        return '<b>{}</b>'.format(self.func(*args, **kwargs))

       当装饰器不关心被装饰函数的参数，或是被装饰函数的参数多种多样的时候，可变参数非常合适。可变参数不属于装饰器的语法内容，这里就不深入探讨了。

3. 一个函数能否被多个装饰器装饰？

下面这么写合法吗？

@make_italic
@make_bold
def get_content():
    return 'hello world'

合法。上面的的代码和下面等价，留意一下装饰的顺序。

def get_content():
    return 'hello world'
get_content = make_bold(get_content) # 先装饰离函数定义近的
get_content = make_italic(get_content)

4. functools.wraps有什么用？

       Python的装饰器倍感贴心的地方是对调用方透明。调用方完全不知道也不需要知道调用的函数被装饰了。这样我们就能在调用方的代码完全不改动的前提下，给函数patch功能。
       为了对调用方透明，装饰器返回的对象要伪装成被装饰的函数。伪装得越像，对调用方来说差异越小。有时光伪装函数名和参数是不够的，因为Python的函数对象有一些元信息调用方可能读取了。为了连这些元信息也伪装上，functools.wraps出场了。它能用于把被调用函数的__module__，__name__，__qualname__，__doc__，__annotations__赋值给装饰器返回的函数对象。

import functools
def make_bold(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return '<b>{}</b>'.format(func(*args, **kwargs))
    return wrapper

对比一下效果。

>>> @make_bold
... def get_content():
...     '''Return page content'''
...     return 'hello world'
>>>
# 不用functools.wraps的结果
>>> get_content.__name__
'wrapper'
>>> get_content.__doc__
>>>
# 用functools.wraps的结果
>>> get_content.__name__
'get_content'
>>> get_content.__doc__
'Return page content'

       实现装饰器时往往不知道调用方会怎么用，所以养成好习惯加上functools.wraps吧。