Python装饰器(decorator)系列 --- 编写无参数的装饰器

装饰器系列：

[1]. Python装饰器(decorator)系列 — 面向对象以及装饰器
[2]. Python装饰器(decorator)系列 — 编写无参数的装饰器
[3]. Python装饰器(decorator)系列 — 编写带参数的装饰器

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功能：使用装饰器可以对已有的函数增加新的功能，避免多次编写相同功能的函数

Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数

使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写像 f = decorate(f) 这样调用函数的代码

栗子1：
基础公共功能函数：

def f1(x):
    return x * 2

装饰器函数：

def new_fn(f):   # 装饰器函数
    def fn(x):
        print('call ' + f.__name__ + '()...')
        return f(x)
    return fn

如何调用？
方法一：

L1 = new_fn(f1)  # 函数名可以作为参数传入另外一个函数
print(L1(5))

方法二：

# f1的原始定义被隐藏起来了
f1 = new_fn(f1)
print(f1(5))

由于python 内置的@语法是为了简化装饰器的调用，故有：

@new_fn
def f1(x):
    return x * 2

#相当于
def f1(x):
    return x * 2
f1 = new_fn(f1)

即将 f1 = new_fn(f1) 语句转化为@new_fn，并写在基础公共功能函数上方。
故实现函数功能总的代码为：

def new_fn(f):   # 装饰器函数
    def fn(x):
        print('call ' + f.__name__ + '()...')
        return f(x)
    return fn

@new_fn
def f1(x):   # 基础公共功能函数
    return x * 2

print(f1(5))

结果为：
call f1()…
10

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栗子2： 在实现阶乘函数功能前打印一句话
一般代码为：

from functools import reduce

def factorial(n):     # 基础公共功能函数
    return reduce(lambda x, y: x*y, range(1, n+1))

def log(f):            # 装饰器函数
    def fn(x):
        print('call ' + f.__name__ + '()...')
        return f(x)
    return fn

factorial = log(factorial)
print(factorial(10))

装饰器之后的代码为：

from functools import reduce

def log(f):
    def fn(x):
        print('call ' + f.__name__ + '()...')
        return f(x)
    return fn

@log
def factorial(n):
    return reduce(lambda x, y: x*y, range(1, n+1))

print(factorial(10))

结果为：
call factorial()…
3628800

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但是，对于参数不是一个的函数，调用将出错
栗子3：

def log(f):
    def fn(x):
        print('call ' + f.__name__ + '()...')
        return f(x)
    return fn

@log
def add(x, y):
    return x + y
print(add(1, 2))

TypeError: fn() takes 1 positional argument but 2 were given

分析：因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。

要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：

def log(f):
    def fn(*args, **kw):
        print('call ' + f.__name__ + '()...')
        return f(*args, **kw)
    return fn

@log
def add(x, y):
    return x + y
print(add(1, 2))

结果为：
call add()…
3

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练习： 打印出函数调用的时间

import time
from functools import reduce

def performance(f):
    def fn(*args, **kw):
        print('call %s() in %fs' % (f.__name__, (time.time())))
        return f(*args, **kw)
    return fn

@performance
def factorial(n):
    return reduce(lambda x, y: x*y, range(1, n+1))

print(factorial(10))

结果为：

call factorial() in 1563424902.087462s
3628800

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大家加油！
学习链接： https://www.imooc.com/video/6064
https://www.imooc.com/code/6065