一直不理解裝飾器原理，在知乎上找到一篇詳細(xì)的講解文章，原文貼了上來。
知乎裝飾器原文鏈接

1. Python中一切皆對象

這恐怕是學(xué)習(xí)Python最有用的一句話。想必你已經(jīng)知道Python中的list, tuple, dict等內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，當(dāng)你執(zhí)行：
alist = [1, 2, 3]
時，你就創(chuàng)建了一個列表對象，并且用alist這個變量引用它：

image

class House(object):
    def __init__(self, area, city):
        self.area = area
        self.city = city

    def sell(self, price):
        [...]  #other code
        return price

然后創(chuàng)建一個類的對象：
house = House(200, 'Shanghai')

OK，你立馬就在上海有了一套200平米的房子，它有一些屬性(area, city)，和一些方法(init, self)：

image

2. 函數(shù)是第一類對象

和list, tuple, dict以及用House創(chuàng)建的對象一樣，當(dāng)你定義一個函數(shù)時，函數(shù)也是對象：

def func(a, b):
    return a+b

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在全局域，函數(shù)對象被函數(shù)名引用著，它接收兩個參數(shù)a和b，計算這兩個參數(shù)的和作為返回值。

所謂第一類對象，意思是可以用標(biāo)識符給對象命名，并且對象可以被當(dāng)作數(shù)據(jù)處理，例如賦值、作為參數(shù)傳遞給函數(shù)，或者作為返回值return 等

因此，你完全可以用其他變量名引用這個函數(shù)對象：
add = func

image

這樣，你就可以像調(diào)用func(1, 2)一樣，通過新的引用調(diào)用函數(shù)了：

print func(1, 2)
print add(1, 2)  #the same as func(1, 2)

或者將函數(shù)對象作為參數(shù)，傳遞給另一個函數(shù)：

def caller_func(f):
    return f(1, 2)

if __name__ == "__main__":
    print caller_func(func)

image

可以看到，

• 函數(shù)對象func作為參數(shù)傳遞給caller_func函數(shù)，傳參過程類似于一個賦值操作f=func；
• 于是func函數(shù)對象，被caller_func函數(shù)作用域中的局部變量f引用，f實際指向了函數(shù)func；cc
• 當(dāng)執(zhí)行return f(1, 2)的時候，相當(dāng)于執(zhí)行了return func(1, 2)；

因此輸出結(jié)果為3。

3. 函數(shù)對象 vs 函數(shù)調(diào)用

無論是把函數(shù)賦值給新的標(biāo)識符，還是作為參數(shù)傳遞給新的函數(shù)，針對的都是函數(shù)對象本身，而不是函數(shù)的調(diào)用。

用一個更加簡單，但從外觀上看，更容易產(chǎn)生混淆的例子來說明這個問題。例如定義了下面這個函數(shù)：

def func():
    return "hello,world"

然后分別執(zhí)行兩次賦值：

ref1 = func      #將函數(shù)對象賦值給ref1
ref2 = func()       #調(diào)用函數(shù)，將函數(shù)的返回值("hello,world"字符串)賦值給ref2

很多初學(xué)者會混淆這兩種賦值，通過Python內(nèi)建的type函數(shù)，可以查看一下這兩次賦值的結(jié)果：

In [4]: type(ref1)
Out[4]: function

In [5]: type(ref2)
Out[5]: str

可以看到，ref1引用了函數(shù)對象本身，而ref2則引用了函數(shù)的返回值。通過內(nèi)建的callable函數(shù)，可以進一步驗證ref1是可調(diào)用的，而ref2是不可調(diào)用的：

In [9]: callable(ref1)
Out[9]: True

In [10]: callable(ref2)
Out[10]: False

傳參的效果與之類似。

4. 閉包&LEGB法則

所謂閉包，就是將組成函數(shù)的語句和這些語句的執(zhí)行環(huán)境打包在一起時，得到的對象

聽上去的確有些復(fù)雜，還是用一個栗子來幫助理解一下。假設(shè)我們在foo.py模塊中做了如下定義：

#foo.py
filename = "foo.py"

def call_func(f):
    return f()    #如前面介紹的，f引用一個函數(shù)對象，然后調(diào)用它

在另一個func.py模塊中，寫下了這樣的代碼：

#func.py
import foo      #導(dǎo)入foo.py

filename = "func.py"
def show_filename():
    return "filename: %s" % filename

if __name__ == "__main__":
    print foo.call_func(show_filename)  #注意：實際發(fā)生調(diào)用的位置，是在foo.call_func函數(shù)中

當(dāng)我們用python func.py命令執(zhí)行func.py時輸出結(jié)果為：

chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py 
filename:func.py

很顯然show_filename()函數(shù)使用的filename變量的值，是在與它相同環(huán)境(func.py模塊)中定義的那個。盡管foo.py模塊中也定義了同名的filename變量，而且實際調(diào)用show_filename的位置也是在foo.py的call_func內(nèi)部。

而對于嵌套函數(shù)，這一機制則會表現(xiàn)的更加明顯：閉包將會捕捉內(nèi)層函數(shù)執(zhí)行所需的整個環(huán)境：

#enclosed.py
import foo
def wrapper():
    filename = "enclosed.py"
    def show_filename():
        return "filename: %s" % filename
    print foo.call_func(show_filename)    #輸出：filename: enclosed.py

實際上，每一個函數(shù)對象，都有一個指向了該函數(shù)定義時所在全局名稱空間的globals屬性：

#show_filename inside wrapper
#show_filename.__globals__

{
'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>,        #內(nèi)建作用域環(huán)境
'__file__': 'enclosed.py',         
'wrapper': <function wrapper at 0x7f84768b6578>,      #直接外圍環(huán)境
'__package__': None,            
'__name__': '__main__',        
'foo': <module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc'>,         #全局環(huán)境
'__doc__': None                   
}

當(dāng)代碼執(zhí)行到show_filename中的return "filename: %s" % filename語句時，解析器按照下面的順序查找filename變量：

• Local - 本地函數(shù)(show_filename)內(nèi)部，通過任何方式賦值的，而且沒有被global關(guān)鍵字聲明為全局變量的filename變量；
• Enclosing - 直接外圍空間(上層函數(shù)wrapper)的本地作用域，查找filename變量(如果有多層嵌套，則由內(nèi)而外逐層查找，直至最外層的函數(shù))；
• Global - 全局空間(模塊enclosed.py)，在模塊頂層賦值的filename變量；
• Builtin - 內(nèi)置模塊(_builtin_)中預(yù)定義的變量名中查找filename變量；

在任何一層先找到了符合要求的filename變量，則不再向更外層查找。如果直到Builtin層仍然沒有找到符合要求的變量，則拋出NameError異常。這就是變量名解析的：LEGB法則。

總結(jié)：
閉包最重要的使用價值在于：封存函數(shù)執(zhí)行的上下文環(huán)境；
閉包在其捕捉的執(zhí)行環(huán)境(def語句塊所在上下文)中，也遵循LEGB規(guī)則逐層查找，直至找到符合要求的變量，或者拋出異常。

5. 裝飾器&語法糖(syntax sugar)

那么閉包和裝飾器又有什么關(guān)系呢？

上文提到閉包的重要特性：封存上下文，這一特性可以巧妙的被用于現(xiàn)有函數(shù)的包裝，從而為現(xiàn)有函數(shù)增加功能。而這就是裝飾器。

還是舉個例子，代碼如下：

#alist = [1, 2, 3, ..., 100]  --> 1+2+3+...+100 = 5050
def lazy_sum():
    return reduce(lambda x, y: x+y, alist)

我們定義了一個函數(shù)lazy_sum，作用是對alist中的所有元素求和后返回。alist假設(shè)為1到100的整數(shù)列表：
alist = range(1, 101)

但是出于某種原因，我并不想馬上返回計算結(jié)果，而是在之后的某個地方，通過顯示的調(diào)用輸出結(jié)果。于是我用一個wrapper函數(shù)對其進行包裝：

def wrapper():
    alist = range(1, 101)
    def lazy_sum():
        return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
    return lazy_sum

lazy_sum = wrapper()        #wrapper() 返回的是lazy_sum函數(shù)對象

if __name__  == "__main__":
    lazy_sum()           #5050

這是一個典型的Lazy Evaluation的例子。我們知道，一般情況下，局部變量在函數(shù)返回時，就會被垃圾回收器回收，而不能再被使用。但是這里的alist卻沒有，它隨著lazy_sum函數(shù)對象的返回被一并返回了(這個說法不準(zhǔn)確，實際是包含在了lazy_sum的執(zhí)行環(huán)境中，通過_globals_)，從而延長了生命周期。

當(dāng)在if語句塊中調(diào)用lazy_sum()的時候，解析器會從上下文中(這里是Enclosing層的wrapper函數(shù)的局部作用域中)找到alist列表，計算結(jié)果，返回5050。

當(dāng)你需要動態(tài)的給已定義的函數(shù)增加功能時，比如：參數(shù)檢查，類似的原理就變得很有用：

def add(a, b):
    return a+b

這是很簡單的一個函數(shù)：計算a+b的和返回，但我們知道Python是 動態(tài)類型+強類型 的語言，你并不能保證用戶傳入的參數(shù)a和b一定是兩個整型，他有可能傳入了一個整型和一個字符串類型的值：

In [2]: add(1, 2)
Out[2]: 3

In [3]: add(1.2, 3.45)
Out[3]: 4.65

In [4]: add(5, 'hello')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/home/chiyu/<ipython-input-4-f2f9e8aa5eae> in <module>()
----> 1 add(5, 'hello')

/home/chiyu/<ipython-input-1-02b3d3d6caec> in add(a, b)
      1 def add(a, b):
----> 2     return a+b

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

于是，解析器無情的拋出了一個TypeError異常。

動態(tài)類型：在運行期間確定變量的類型，python確定一個變量的類型是在你第一次給他賦值的時候；
強類型：有強制的類型定義，你有一個整數(shù)，除非顯示的類型轉(zhuǎn)換，否則絕不能將它當(dāng)作一個字符串(例如直接嘗試將一個整型和一個字符串做+運算)；

因此，為了更加優(yōu)雅的使用add函數(shù)，我們需要在執(zhí)行+運算前，對a和b進行參數(shù)檢查。這時候裝飾器就顯得非常有用：

import logging

logging.basicConfig(level = logging.INFO)

def add(a, b):
    return a + b

def checkParams(fn):
    def wrapper(a, b):
        if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)):    #檢查參數(shù)a和b是否都為整型或浮點型
            return fn(a, b)             #是則調(diào)用fn(a, b)返回計算結(jié)果

        #否則通過logging記錄錯誤信息，并友好退出
        logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")   
        return
    return wrapper     #fn引用add，被封存在閉包的執(zhí)行環(huán)境中返回

if __name__ == "__main__":
    #將add函數(shù)對象傳入，fn指向add
    #等號左側(cè)的add，指向checkParams的返回值wrapper
    add = checkParams(add)      
    add(3, 'hello')     #經(jīng)過類型檢查，不會計算結(jié)果，而是記錄日志并退出

注意checkParams函數(shù)：

• 首先看參數(shù)fn，當(dāng)我們調(diào)用checkParams(add)的時候，它將成為函數(shù)對象add的一個本地(Local)引用；
• 在checkParams內(nèi)部，我們定義了一個wrapper函數(shù)，添加了參數(shù)類型檢查的功能，然后調(diào)用了fn(a, b)，根據(jù)LEGB法則，解釋器將搜索幾個作用域，并最終在(Enclosing層)checkParams函數(shù)的本地作用域中找到fn；
• 注意最后的return wrapper，這將創(chuàng)建一個閉包，fn變量(add函數(shù)對象的一個引用)將會封存在閉包的執(zhí)行環(huán)境中，不會隨著checkParams的返回而被回收；

當(dāng)調(diào)用add = checkParams(add)時，add指向了新的wrapper對象，它添加了參數(shù)檢查和記錄日志的功能，同時又能夠通過封存的fn，繼續(xù)調(diào)用原始的add進行+運算。

因此調(diào)用add(3, 'hello')將不會返回計算結(jié)果，而是打印出日志：

chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py 
WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added

有人覺得add = checkParams(add)這樣的寫法未免太過麻煩，于是python提供了一種更優(yōu)雅的寫法，被稱為語法糖：

@checkParams
def add(a, b):
    return a + b

這只是一種寫法上的優(yōu)化，解釋器仍然會將它轉(zhuǎn)化為add = checkParams(add)來執(zhí)行。

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