各位小伙伴们，欢迎大家来到装百科装修课堂， 本文介绍了Python中的装饰器，它是一种用于扩展函数功能的功能。装饰器本质上也是一个函数，但它的特殊之处在于它的返回值也是一个函数。通过使用Python装饰器，我们可以方便地给函数添加新的功能，而无需在原始函数上进行修改。在实际开发中，装饰器具有很大的灵活性和可扩展性，能够提高程序的可读性和可维护性。因此，理解装饰器的概念和用法对于Python开发者来说非常重要。如下为pythonproperty装饰器，python为什么要用property的文章内容，供大家参考。
1、关于Python的property怎么理解呢？ 老是理解不了
这个，没编程经验的人确实难理解。。。
因为它涉及了两个东西
1。面对对象的封装
2。python的装饰器思想
面向对象里面，一般是只提供方法去操作对象的属性，而不是直接操作。所以对任意一个熟悉，一般都有对于的getxx（）和setxx（）方法，意思是指获取某个属性的值和设置某个属性的值。
装饰器的意思是对原有函数，多做点事。它本质上也是一个函数，只不过输入是函数，返回的也是函数，只是在中间会多做点其他事情，这里会涉及到一个闭包的概念。
所以python的property，就是简化了用户需要设置或者获取某个属性的时候，需要知道getxx（）和setxx（）之类的函数，直接把对象的某个属性傻瓜式操作了，通过对象，直接对某个赋值，取值就行。 你好！
property是一个函数，它以类的方法为参数，将这些方法操控的特性设置为属性，这样在访问这些特性是会自动调用这些方法
仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。
2、怎么样去理解 Python 中的装饰器
可以理解成用@符号把“购买”这个两个字像用口香糖粘在了物品名称上一样，这回有点像“装饰”的意思了吧。
机器人看到@的标签，就会按@里的动作来执行。
代码如下：
1、 2
3、 4
5、 6
7、 8
9、 10
11、 12
13、 14
15、 16
17、 18
19、 defGoumai（Dongxi）：
defDongzuo（）：
print（‘询价‘）
Dongxi（）
print（‘购买成功！‘）
returnDongzuo
@Goumai
defZhu（）：
print（‘猪‘）
@Goumai
defDaxiang（）：
print（‘大象‘）
@Goumai
defChangjinglu（）：
print（‘长颈鹿‘）
Zhu（）
Daxiang（）
Changjinglu（） 简言之，打个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？这个时候就用到了装饰器。
python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，比较直接的办法就是侵入代码里面修改。
而且装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，不懂就太说不过去啦。
讲完装饰器，相信大家对于Python的发展前景也比较感兴趣，随着人工智能的发展，Python作为人工智能的首选语言，自然也是发展得如火如荼。现在入行，肯定是一个好时机！
3、python装饰器是什么意思
装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能 有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，这个都 不会，别跟人家说你会Python， 看了下面的文章，保证你学会装饰器。
1、先明白这段代码
#### 第一波 ####
def foo（）：
print ‘foo‘
foo #表示是函数
foo（） #表示执行foo函数
#### 第二波 ####
def foo（）：
print ‘foo‘
foo = lambda x： x + 1
foo（） # 执行下面的lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为函数 foo 被重新定义了
2、需求来了
初创公司有N个业务部门，1个基础平台部门，基础平台负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下：
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1（）：
print ‘f1‘
def f2（）：
print ‘f2‘
def f3（）：
print ‘f3‘
def f4（）：
print ‘f4‘
############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############
f1（）
f2（）
f3（）
f4（）
############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############
f1（）
f2（）
f3（）
f4（）
目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。
老大把工作交给 Low B，他是这么做的：
跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。
当天Low B 被开除了…
老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def f1（）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print ‘f1‘
def f2（）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print ‘f2‘
def f3（）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print ‘f3‘
def f4（）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
print ‘f4‘
############### 业务部门不变 ###############
### 业务部门A 调用基础平台提供的功能###
f1（）
f2（）
f3（）
f4（）
### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###
f1（）
f2（）
f3（）
f4（）
过了一周 Low BB 被开除了…
老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：
只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改
############### 基础平台提供的功能如下 ###############
def check_login（）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
pass
def f1（）：
check_login（）
print ‘f1‘
def f2（）：
check_login（）
print ‘f2‘
def f3（）：
check_login（）
print ‘f3‘
def f4（）：
check_login（）
print ‘f4‘
老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：
老大说：
写代码要遵循开发封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：
封闭：已实现的功能代码块
开放：对扩展开发
如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f
2、f
3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：
def w1（func）：
def inner（）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func（）
return inner
@w1
def f1（）：
print ‘f1‘
@w1
def f2（）：
print ‘f2‘
@w1
def f3（）：
print ‘f3‘
@w1
def f4（）：
print ‘f4‘
对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？
老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了：
单独以f1为例：
def w1（func）：
def inner（）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func（）
return inner
@w1
def f1（）：
print ‘f1‘
当写完这段代码后（函数未被执行、未被执行、未被执行），python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：
def w1（func）： ==>将w1函数加载到内存
@w1
没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句，但是 @w1 这一句代码里却有大文章，@函数名 是python的一种语法糖。
如上例@w1内部会执行一下操作：
执行w1函数，并将 @w1 下面的 函数 作为w1函数的参数，即：@w1 等价于 w1（f1）
所以，内部就会去执行：
def inner：
#验证
return f1（） # func是参数，此时 func 等于 f1
return inner # 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数
其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中
将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
w1函数的返回值是：
def inner：
#验证
return 原来f1（） # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后，将此返回值再重新赋值给 f1，即：
新f1 = def inner：
#验证
return 原来f1（）
所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行 新f1 函数，在 新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
如此一来， 即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！
先把上述流程看懂，之后还会继续更新…
3、问答时间
问题：被装饰的函数如果有参数呢？
#一个参数
def w1（func）：
def inner（arg）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func（arg）
return inner
@w1
def f1（arg）：
print ‘f1‘
#两个参数
def w1（func）：
def inner（arg1，arg2）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func（arg1，arg2）
return inner
@w1
def f1（arg1，arg2）：
print ‘f1‘
#三个参数
def w1（func）：
def inner（arg1，arg2，arg3）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func（arg1，arg2，arg3）
return inner
@w1
def f1（arg1，arg2，arg3）：
print ‘f1‘
问题：可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器？
def w1（func）：
def inner（*args，**kwargs）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func（*args，**kwargs）
return inner
@w1
def f1（arg1，arg2，arg3）：
print ‘f1‘
问题：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？
def w1（func）：
def inner（*args，**kwargs）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func（*args，**kwargs）
return inner
def w2（func）：
def inner（*args，**kwargs）：
# 验证1
# 验证2
# 验证3
return func（*args，**kwargs）
return inner
@w1
@w2
def f1（arg1，arg2，arg3）：
print ‘f1‘
问题：还有什么更吊的装饰器吗？
#！/usr/bin/env python
#coding：utf-8
def Before（request，kargs）：
print ‘before‘
def After（request，kargs）：
print ‘after‘
def Filter（before_func，after_func）：
def outer（main_func）：
def wrapper（request，kargs）：
before_result = before_func（request，kargs）
if（before_result ！= None）：
return before_result；
main_result = main_func（request，kargs）
if（main_result ！= None）：
return main_result；
after_result = after_func（request，kargs）
if（after_result ！= None）：
return after_result；
return wrapper
return outer
@Filter（Before， After）
def Index（request，kargs）：
print ‘index‘ 简言之，打个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？这个时候就用到了装饰器。
python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，比较直接的办法就是侵入代码里面修改。
而且装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，不懂就太说不过去啦。
讲完装饰器，相信大家对于Python的发展前景也比较感兴趣，随着人工智能的发展，Python作为人工智能的首选语言，自然也是发展得如火如荼。现在入行，肯定是一个好时机！
4、python函数中的装饰器有何用途？
扯蛋，函数自己实现复合函数的。装饰器只是加了一个语法糖，看起来好看 可以写个类似AOP的东西，简单的说把，可以在一些方法上统一加权限校验。 装饰器也是一个函数，只不过它以另一个函数作为参数由此可见，装饰器实现了类似数学中的复合函数的功能。【 本帖最后由 ypyf3000 于 2024-10-31 13：59 编辑 】
5、Python中如何通过函数名获得此函数是否有装饰器？装饰器的名字是什么
而python使用了一种相对于decorator pattern和annotation来说非常优雅的方法，这种方法不需要你去掌握什么复杂的oo模型或是annotation的各种类库规定，完全就是语言层面的玩法：一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》，你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么，而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。（如果你不了解函数式编程，那在读本文之前，还请你移步去看看《函数式编程》） 好了，我们先来点感性认识，看一个python修饰器的hello world的代码。
所谓装饰器函数包装函数添加些附加功能装饰器函数参数包装函数返包装函数：试：
6、请教Python 使用装饰器实现单例模式的原理
@deco
def func（）：
。。。
是下面代码的简写
func = deco（func）
这就是装饰器做的事情
【0】
private = 0
a simple fun
private = 1
a simple fun
private = 2
a simple fun
private = 3
a simple fun
private = 4
a simple fun
【0】
private = 0
a simple2 fun
private = 1
a simple2 fun
private = 2
a simple2 fun
private = 3
a simple2 fun
private = 4
a simple2 fun
#！/usr/bin/python2
# coding： utf-8
def deco（f）：
private = 【0】
print private
# wrap 是一个closure
def wrap（）：
print ‘private = ‘， private【0】
f（）
private【0】 += 1
return wrap
@deco
def simple（）：
print “a simple fun“
for i in xrange（5）：
simple（）
def simple2（）：
print “a simple2 fun“
# @deco
# def simple（）：
# 。。。
# 是下面代码的简写
# simple = deco（simple）
# 这就是装饰器做的事情
simple2 = deco（simple2）
for i in xrange（5）：
simple2（） 你好！
简单来讲，可以不严谨地把Python的装饰器看做一个包装函数的函数。 比如，有一个函数： def func（）： print ‘func（） run。‘ if ‘__main__‘ == __name__： func（） 运行后将输出： func（） run。 现在需要在函数运行前后打印一条日志
如有疑问，请追问。
7、python 装饰器如何装饰引用模块中的函数
而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法，这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定，完全就是语言层面的玩法：一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》，你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么，而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。（如果你不了解函数式编程，那在读本文之前，还请你移步去看看《函数式编程》） 好了，我们先来点感性认识，看一个Python修饰器的Hello World的代码。 所谓装饰器函数包装函数添加些附加功能装饰器函数参数包装函数返包装函数：试：
