Python装饰器以及高级用法( 二 ) _Python装饰器

也就是说，get_function()返回的值x本身就是一个函数。
尝试再次运行B和C行。请注意，每次重复此过程时，返回的returned_function地址都是不同。每次调用get_function都会生成新的returned function 。
d
因为x是函数，所以就可以调用它。调用x就是调用returned_function的一个实例。这里输出的是：
inside returned_function1也就是说，它打印字符串，并返回值1 。
回到时间问题
你现在仍然在看么？如此我们有了新的知识，那么我们如何解决我们的老问题？我建议我们创建一个函数，让我们调用它并称为time_this，它将接收另一个函数作为参数，并将参数函数封装在某些计时代码中。有点像：
def time_this(original_function): # 1 def new_function(*args,**kwargs): # 2 before = datetime.datetime.now() # 3 x = original_function(*args,**kwargs) # 4 after = datetime.datetime.now() # 5 print("Elapsed Time = {0}".format(after-before)) # 6 return x # 7 return new_function() # 8我承认它有点疯狂，所以让我们一行一行的看下去：
1这只是time_this的原型。time_this是一个函数就像任何其他函数一样，并且只有一个参数。 2我们在内部定义一个函数time_this 。每当time_this执行时它都会创建一个新函数。 3计时代码，就像之前一样。 4我们调用原始函数并保留结果以供日后使用。 5,6剩余的计时代码。 7new_function必须像原始函数一样运行，因此返回存储的结果。 8返回在time_this中创建的函数。
现在我们要确保我们的函数是计时的：
def func_a(stuff): do_important_things_1() do_important_things_2() do_important_things_3()func_a = time_this(func_a) # <---------def func_b(stuff): do_important_things_4() do_important_things_5() do_important_things_6()func_b = time_this(func_b) # <---------def func_c(stuff): do_important_things_7() do_important_things_8() do_important_things_9()func_c = time_this(func_c) # <---------看看func_a，当我们执行时func_a = time_this(func_a)我们用time_this返回的函数替换func_a 。所以我们用一个函数替换func_A该函数执行一些计时操作（上面的第3行），将func a的结果存储在一个名为x的变量中（第4行），执行更多的计时操作（第5行和第6行），然后返回func_a返回的内容。换句话说func_a，仍然以相同的方式调用并返回相同的东西，它也只是被计时了。是不是感觉很整洁？
介绍装饰器我们所做的工作很好，而且非常棒，但是很难看，非常难读懂。所以Python可爱的作者给了我们一种不同的，更漂亮的写作方式：
@time_thisdef func_a(stuff): do_important_things_1() do_important_things_2() do_important_things_3()完全等同于：
def func_a(stuff): do_important_things_1() do_important_things_2() do_important_things_3()func_a = time_this(func_a)这通常被称为语法糖。@没有什么神奇的。这只是一个已达成一致的惯例。沿着这条路上的某个地方决定了。
总结
装饰器只是一个返回函数的函数。如果这些东西看起来非常的 - 那么请确保以下主题对你有意义然后再回到本教程：

Python函数
范围
Python作为第一类对象（甚至可以查找lambda函数，它可能使它更容易理解）。

另一方面，如果你对更多的话题感兴趣的话，你可能会发现：

如装饰类：

python @add_class_functionality class MyClass: ...

具有更多参数的装饰器，例如：

python @requires_permission(name="edit") def save_changes(stuff): ...
下面就是我要介绍的高级装饰器的主题。
装饰器的高级用法介绍
下面这些旨在介绍装饰器的一些更有趣的用法。具体来说，如何在类上使用装饰器，以及如何将额外的参数传递给装饰器函数。
装饰者与装饰者模式
装饰器模式是一种面向对象的设计模式，其允许动态地将行为添加到现有的对象当中。当你装饰对象时，你将以独立于同类的其他实例方式扩展它的功能。
Python装饰器不是装饰器模式的实现。Python装饰器在定义时向函数和方法添加功能，它们不用于在运行时添加功能。装饰器模式本身可以在Python中实现，但由于Python是Duck-teped的，因此这是一件非常简单的事情。
一个基本的装饰
这是装饰器可以做的一个非常基本的例子。我只是把它作为一个参考点。在继续之前，请确保你完全理解这段代码。
def time_this(original_function):def new_function(*args,**kwargs): import datetimebefore = datetime.datetime.now()x = original_function(*args,**kwargs)after = datetime.datetime.now()print （"Elapsed Time = {0}".format(after-before)）return xreturn new_function @time_thisdef func_a(stuff): import time time.sleep(3)func_a(1)