1. python中函数的特性

python中，一切皆对象，函数也不例外，故python中函数的以下4个核心特性也就不难理解了：

  • 函数可作为变量进行传递

  • 函数可作为入参进行传递

  • 函数可作为返回值进行传递

  • 嵌套函数可以跨域访问(闭包)

  1. def func():
  2.     return '函数func'
  4. def outer(x):                           # 函数作为入参进行传递
  5.     def inner():
  6.         return '戴了inner帽子的' + x()    # 嵌套函数inner跨域访问x
  7.     return inner                        # 函数作为返回值进行传递
  9. closure = outer(func)                   # 函数作为变量进行传递
  11. print(func())
  12. print(closure())

2. python装饰器

第一部分的实例，即是装饰器的雏形了。
装饰器主要用于将 待装饰对象 进行一次外部封装，可以理解为在调用待装饰对象前后各安置一个钩子，在不改变 待装饰对象及其调用方式的前提下 进行封装。

2.1 装饰器必须要遵守的两原则

由以上描述，可以看出，装饰器必须要满足以下两个原则才能够满足需求：

  1. 不修改被装饰函数的源码；

  2. 不修改被装饰函数的调用方式。

以上两点并不难理解，在既有庞大代码中，如果无法满足上述两点中的任何一点，在使用时都将需要对现有代码做较大调整，这无疑是失败的设计。

2.2 函数装饰器实现

将以上例子进行稍微改造，即可满足装饰器遵守原则：

  1. def func():
  2.     return '原型函数func，装饰器不应该影响我'
  4. def outer(x):
  5.     def inner():
  6.         print("我是装饰函数前置钩子") 
  7.         return x()                 # 满足原则1
  8.     return inner
  10. In [3]: repr(func)
  11. Out[3]: '<function func at 0x6fffd3ef268>'
  13. func = outer(func)                 # 满足原则2
  14. print(func())
  16. 输出：
  17. 我是装饰函数前置钩子
  18. 原型函数func，装饰器不应该影响我
  20. In [5]: repr(func)
  21. Out[5]: '<function outer.<locals>.inner at 0x6fffd50cea0>'

将原型func以入参形式传入outer；
outer内部的嵌套函数inner首先调用前置钩子(此处以简单的print代替)，再调用原型函数func，并将其返回值传出，但此时并没有真正执行函数，因为 return x() 实际是定义在嵌套函数中，并未真正执行；
outer将嵌套函数inner作为函数对象传出，待真正调用时执行；
为了满足装饰器原则2，需要将outer返回的函数对象(inner)重命名为func，以便在现有源代码不变的前提下，将调用装饰函数inner修改为调用原函数func，但此时的func，已经非原型函数func了，可以从前后两次的 repr(func) 看出，对象已经发生改变。

经过以上实例，已经可以看到装饰器实现的原型及基本原理了。

2.3 装饰器的执行时机

当模块被load时，被装饰的函数即会执行装饰函数，成为 import time

@outer
def func()

实际上等价于 outer = outer(func)