引言

软件开发中，当需要创建高度重复的代码时，需要寻求一种优雅的解决方案。python中的元编程即解决这类问题，通过创建函数和类来修改、生成或包装已有的代码。装饰器就是python中用来包装函数的一种机制。

内建装饰器

python提供了一些内建装饰器，比如我们常用的@staticmethod、@classmethod、@property。

• 装饰器内部的代码一般会涉及创建一个新的函数，利用*args，**kwargs接收任意参数，在该函数内部会调用被包装的函数，并返回被包装函数的结果；最后这个新创建的函数作为装饰器的结果返回。
• 需要注意的一点，装饰器通常不会修改被包装函数的返回结果。

自定义装饰器

例1：统计函数执行时间

import time
from functools import wraps

# 定义装饰器函数:统计函数执行时间
def timethis(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(func.__name__, end-start)
        return result
    return wrapper

# 使用装饰器
@timethis
def count(n):
    while n > 0:
        n -= 1
        print(n)

if __name__ == '__main__':
    count(5)

结果输出如下：

4
3
2
1
0
count 0.0

例2：记录日志

import time
from functools import wraps

# 定义装饰器函数：日志记录
def logthis(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(func.__name__, 'start run..................')
        result = func(*args, **kwargs)
        print(func.__name__, 'finished!!!!!!!!!!!!!!!!!!!')
        return result
    return wrapper

# 使用装饰器
@logthis
def count(n):
    while n > 0:
        n -= 1
        print(n)

if __name__ == '__main__':
    count(5)

结果输出如下：

count start run…
4
3
2
1
0
count finished!!!

例3：使用多个装饰器

如果我们对一个函数同时使用两个装饰器，会发生什么呢？还是用例1和例2中定义的装饰器，

# 使用装饰器
@logthis
@timethis
def count(n):
    while n > 0:
        n -= 1
        print(n)

if __name__ == '__main__':
    count(5)

结果输出如下：

count start run…
4
3
2
1
0
count 0.0
count finished!!!

如果我们在使用装饰器时，调换下装饰器的顺序，结果会有不同。

# 使用装饰器，此处调换装饰器的顺序
@timethis
@logthis
def count(n):
    while n > 0:
        n -= 1
        print(n)

if __name__ == '__main__':
    count(5)

输出结果如下：

count start run…
4
3
2
1
0
count finished!!!
count 0.0

可以看出，timethis装饰器的输出内容在最外面。可以理解为，装饰器是可以多层嵌套使用的。