谈到python装饰器，一般都先提到函数式编程，但是其实运用python装饰器，和知不知道他是函数式编程没啥关系。
例子
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('我是装饰器呦')
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@decorator
def test():
print('我是test')
test()
输出如下:
我是装饰器呦
我是test
其实就这么简单，完全可以把代码里的@理解为我们聊天中用的@，在调用某一个函数的时候@你想调用的装饰器函数，然后就可以在函数自身代码不变的情况下、增添一些具有普适性的功能。
应用
那么装饰器能做什么呢？emmm。。。最简单的一个应用，计算函数运行时间啊。
import time
def run_time(func):
def wrapper(*args, **kw):
t = time.time()
ans = func(*args, **kw)
t = time.time() - t
return ans, t
return wrapper
@run_time
def test():
x=1
for i in range(10 ** 6):
x += 1
return x
test()
输出如下:
(1000001, 0.08555388450622559)
曾几何时，我为了计算每种目标跟踪算法处理一帧图片的时间，写了多少重复代码，这不是优雅多了==！
当然，装饰器的应用不止如此，它还可以传递参数，著名的用法比如web框架flask的路由配置，有兴趣可以阅读一下它的源码，很漂亮。
所需基础
为了彻底理解装饰器，有两个基础知识要巩固一下。一个是闭包函数，一个是可变参数。这里放上两个链接，个人觉得讲得比较好。
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431752945034eb82ac80a3e64b9bb4929b16eeed1eb9000
https://foofish.net/python-closure.html
补充
- 我们给上面的装饰器加一个参数:
import time
def run_time(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
t = time.time()
ans = func(*args, **kwargs)
t = time.time() - t
if t>text:
return ans, '太慢'
else:
return ans, '正常'
return wrapper
return decorator
@run_time(1)
def test():
x=1
for i in range(10 ** 6):
x += 1
return x
test( )
- python 包wrapt: 可以更简洁的使用装饰器https://pypi.python.org/pypi/wrapt
- 关于python函数式编程:http://yangcongchufang.com/高级python编程基础/python-functional.html#dir10
