这篇文章给大家分享的是有关Python函数式编程装饰器的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
一、装饰器的本质：
装饰器（decorator）本质是函数闭包（function closure）的语法糖（Syntactic sugar）
函数闭包（function closure）：
函数闭包是函数式语言（函数是一等公民，可作为变量使用）中的术语。函数闭包：一个函数，其参数和返回值都是函数，用于增强函数功能，面向切面编程（AOP）
import time# 控制台打印100以内的奇数：def print_odd(): for i in range(100): if i % 2 == 1: print(i)# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：def count_time_wrapper(func): def improved_func(): start_time = time.time() func() end_time = time.time() print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!") return improved_funcif __name__ == '__main__': # 调用count_time_wrapper增强函数 print_odd = count_time_wrapper(print_odd) print_odd()闭包本质上是一个函数，闭包函数的传入参数和返回值都是函数，闭包函数得到返回值函数是对传入函数增强后的结果。
日志装饰器：
def log_wrapper(func): """ 闭包,用于增强函数func: 给func增加日志功能 """ def improved_func(): start_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())) # 起始时间 func() # 执行函数 end_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())) # 结束时间 print("Logging: func:{} runs from {} to {}".format(func.__name__, start_time, end_time)) return improved_func二、装饰器使用方法：
通过装饰器进行函数增强，只是一种语法糖，本质上跟上个程序（使用函数闭包）完全一致。
import time# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：def count_time_wrapper(func): def improved_func(): start_time = time.time() func() end_time = time.time() print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!") return improved_func# 控制台打印100以内的奇数：@count_time_wrapper # 添加装饰器def print_odd(): for i in range(100): if i % 2 == 1: print(i)if __name__ == '__main__': # 使用 @装饰器（增强函数名） 给当前函数添加装饰器，等价于执行了下面这条语句： # print_odd = count_time_wrapper(print_odd) print_odd()装饰器在第一次调用被装饰函数时进行增强，只增强一次，下次调用仍然是调用增强后的函数，不会重复执行增强！
保留函数参数和返回值的函数闭包：
之前所写的函数闭包，在增强主要功能函数时，没有保留原主要功能函数的参数列表和返回值。
一个保留参数列表和返回值的函数闭包写法：
def general_wrapper(func): def improved_func(*args, **kwargs): # 增强函数功能： ret = func(*args, **kwargs) # 增强函数功能： return ret return improved_func优化装饰器（参数传递、设置返回值）：
import time# 函数闭包：用于增强函数func：给函数func增加统计时间的功能：def count_time_wrapper(func): # 增强函数： def improved_func(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"It takes {end_time - start_time} S to find all the odds in range !!!") # 原函数返回值 return result return improved_func# 计算0-lim奇数之和：@count_time_wrapperdef count_odds(lim): cnt = 0 for i in range(lim): if i % 2 == 1: cnt = cnt + i return cntif __name__ == '__main__': result = count_odds(10000000) print(f"计算结果为{result}!")三、多个装饰器的执行顺序：
# 装饰器1：def wrapper1(func1): print("set func1") # 在wrapper1装饰函数时输出 def improved_func1(*args, **kwargs): print("call func1") # 在wrapper1装饰过的函数被调用时输出 func1(*args, **kwargs) return None return improved_func1# 装饰器2：def wrapper2(func2): print("set func2") # 在wrapper2装饰函数时输出 def improved_func2(*args, **kwargs): print("call func1") # 在wrapper2装饰过的函数被调用时输出 func2(*args, **kwargs) return None return improved_func2@wrapper1@wrapper2def original_func(): passif __name__ == '__main__': original_func() print("------------") original_func()
这里得到的执行结果是，wrapper2装饰器先执行，原因是因为：程序从上往下执行，当运行到：
@wrapper1@wrapper2def original_func(): pass这段代码时，使用函数闭包的方式解析为：
original_func = wrapper1(wrapper2(original_func))所以先进行wrapper2装饰，然后再对被wrapper2装饰完成的增强函数再由wrapper1进行装饰，返回最终的增强函数。
四、创建带参数的装饰器：
装饰器允许传入参数，一个携带了参数的装饰器将有三层函数，如下所示：
import functoolsdef log_with_param(text): def decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('call %s():' % func.__name__) print('args = {}'.format(*args)) print('log_param = {}'.format(text)) return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator@log_with_param("param!!!")def test_with_param(p): print(test_with_param.__name__)if __name__ == '__main__': test_with_param("test")将其 @语法 去除，恢复函数调用的形式：
# 传入装饰器的参数，并接收返回的decorator函数decorator = log_with_param("param!!!")# 传入test_with_param函数wrapper = decorator(test_with_param)# 调用装饰器函数wrapper("I'm a param")感谢各位的阅读！关于“Python函数式编程装饰器的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
