原创 古明地觉 2024-11-28 10:00 北京
装饰器是 Python 的一个亮点，但并不神秘，因为它本质上就是高阶函数加上闭包，只不过给我们提供了一个优雅的语法糖。
至于为什么要有装饰器，我觉得有句话说的非常好，装饰器存在的最大意义就是可以在不改动原函数的代码和调用方式的情况下，为函数增加一些新的功能。
def deco(func): print("都闪开，我要开始装饰了") def inner(*args, **kwargs): print("开始了") ret = func(*args, **kwargs) print("结束") return ret return inner# 这一步等价于 foo = deco(foo)# 因此上来就会打印 deco 里面的 print@decodef foo(a, b): print(f"a = {a}，b = {b}")print("---------")"""都闪开，我要开始装饰了---------"""# 此时再调用 foo，已经不再是原来的 foo 了# 而是 deco 里面的闭包 innerfoo(1, 2)"""开始了a = 1，b = 2结束"""如果不使用装饰器的话：
def deco(func): print("都闪开，我要开始装饰了") def inner(*args, **kwargs): print("开始了") ret = func(*args, **kwargs) print("结束") return ret return innerdef foo(a, b): print(f"a = {a}，b = {b}")foo = deco(foo)"""都闪开，我要开始装饰了"""foo(1, 2)"""开始了a = 1，b = 2结束"""打印结果告诉我们，装饰器只是类似于 foo=deco(foo) 的一个语法糖罢了。
至于字节码这里就不看了，还是那句话，@ 只是个语法糖，它和我们直接调用 foo=deco(foo) 是等价的，所以理解装饰器（decorator）的关键就在于理解闭包（closure）。
另外函数在被装饰器装饰之后，整个函数其实就已经变了，而为了保留原始信息我们一般会从 functools 模块中导入一个 wraps 函数。当然装饰器还可以写的更复杂，比如带参数的装饰器、类装饰器等等，不过这些都属于 Python 层级的东西了，我们就不说了。
另外装饰器还可以不止一个，如果一个函数被多个装饰器装饰，会有什么表现呢？def deco1(func): def inner(): return f"<deco1>{func()}</deco1>" return innerdef deco2(func): def inner(): return f"<deco2>{func()}</deco2>" return innerdef deco3(func): def inner(): return f"<deco3>{func()}</deco3>" return inner@deco1@deco2@deco3def foo(): return "古明地觉"print(foo())解释器还是从上到下解释，当执行到 @deco1 的时候，肯定要装饰了，但它下面不是函数，也是一个装饰器，于是表示：要不哥们，你先装饰。然后执行 @deco2，但它下面还是一个装饰器，于是重复了刚才的话，把皮球踢给 @deco3。当执行 @deco3 的时候，发现下面终于是一个普通的函数了，于是装饰了。
deco3 装饰完毕之后，foo = deco3(foo)。然后 deco2 发现 deco3 已经装饰完毕，那么会对 deco3 装饰的结果再进行装饰，此时 foo = deco2(deco3(foo))；同理，再经过 deco1 的装饰，最终得到了 foo = deco1(deco2(deco3(foo)))。
于是最终输出：
<deco1><deco2><deco3>古明地觉</deco3></deco2></deco1>
所以当有多个装饰器的时候，会从下往上装饰；然后执行的时候，会从上往下执行。
以上就是装饰器相关的内容，可以说非常简单了，甚至有点水文章的嫌疑，因为核心都在上一篇介绍的闭包当中。还是那句话，理解装饰器的关键就在于理解闭包。
