Python：decorator学习-优快云博客

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本文围绕Python装饰器展开，指出在无装饰器时，改造和升级大量函数工作量大且易出错。而使用装饰器，只需在函数声明前添加@装饰器函数名，函数就能自动升级，减少工作量并避免错漏。还提到Python函数可传函数引用当参数。

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修饰器/装饰器：学习链接：Python之修饰器 - 知乎。
下面是我自己的学习笔记：装饰器就是Decorator，假设有这样的场景，对于以前那些不够完善的函数，我们想对这些函数进行改造、增加一些功能，在没有装饰器的情况下，我们要对这些函数一个一个进行修改，修改完成以后再在主程序中每一个用到这些函数的地方，都将函数进行升级。如图一所示。如果这些函数的数量很多且在主程序中被调用了很多次，那么改造函数和升级函数的工作量就很大，还有可能出现错漏。如果有了装饰器，那么我们就可以写出装饰器的代码，然后在每一个函数声明前写上@装饰器函数名，函数加上了装饰器以后，在主程序中这些函数就会自动升级，不需要修改就可以自动升级，减少了工作量且也不会出现升级错漏的情况。

def hi():
    """hi func，假装是很复杂的函数"""
    return 'hi'

def aop(func):
    """aop func"""
    print('before func')
    print(func())
    print('after func')
    
if __name__ == '__main__':
    aop(hi)

图二：代码转载于：Python之修饰器 - 知乎

def aop(func):
    """aop func"""
    def wrapper():
        """wrapper func"""
        print('before func')
        func()
        print('after func')
    return wrapper

@aop
def hi():
    """hi func"""
    print('hi')
    
@aop
def hello():
    """hello func"""
    print('hello')

if __name__ == '__main__':
    hi()
    hello()