Python中装饰器的理解和实现

装饰器的简单理解：

装饰器本质上是一个callable object，它可以在让其他函数在不需要做任何代码的变动的前提下增加额外的功能。

装饰器的应用场景：

装饰器的返回值也是一个函数的对象，它经常用于以下的场景。比如：插入日志，性能测试，事务处理，缓存。权限的校验等场景，有了装饰器就可以抽离出大量的与函数功能本身无关的雷同代码并发并继续使用。

举例1：

编写一个带定长参数的装饰器：

def new_func(func):
    def wrappedfun(username, passwd):
        if username == 'root' and passwd == '123456789':
            print('通过认证')
            print('开始执行附加功能')
            return func()
       	else:
            print('用户名或密码错误')
            return
    return wrappedfun

@new_func
def origin():
    print('开始执行函数')
origin('root','123456789')

运行结果：

通过认证
开始执行附加功能
开始执行函数

举例2：

带不定长参数的装饰器

def new_func(func):
    def wrappedfun(*parts):
        if parts:
            counts = len(parts)
            print('本系统包含 ', end='')
            for part in parts:
                print(part, ' ',end='')
            print('等', counts, '部分')
            return func()
        else:
            print('用户名或密码错误')
            return func()
    return wrappedfun

举例3：

写出一个计时器记录方法执行性能的装饰器

import time
from functools import wraps
def time_this_function(func):
    #作为装饰器使用，返回函数执行需要花费的时间
    @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
if __name__=='__main__':
    @time_this_function
    def count_number(n):
        while n>0:
            time.sleep(0.1)
            n+=-1
    count_number(10)

运行结果：

count_number 1.0461959838867188