装饰器的万能公式

小白在学习装饰器时，会遇到一些地方不太理解或者不太清楚，这是因为一开始你就直接撸装饰器的缘故，那么怎样才能将装饰器理解并且弄懂呢？
所以在学装饰器之前必须要弄懂函数的嵌套以及闭包，接下来我用嵌套--->闭包--->装饰器这个顺序来讲解，希望对各位有用。

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函数的嵌套

1、首先要弄懂，函数的作用域的概念：Python中以函数为作用域，在作用域中定义的相关数据只能被当前作用域或子作用域使用。
同时函数也是定义在作用域中的数据，在执行函数时候，也同样遵循：优先在自己作用域中寻找，没有则向上一作用域寻找

def func():
    print("你好")
    
func()

def execute():
    print("开始")
    func()
    print("结束")

def func():
    print(666)

func()
execute()

认真执行上面的代码，你就能发现函数在全局作用域中的一些规则。也就是函数名相同的函数，新的函数会覆盖就的函数。
2、上述示例中的函数均定义在全局作用域，其实函数也可以定义在局部作用域，这样函数被局部作用域和其子作用于中调用（函数的嵌套）。

def func():
    print("")

def inner():
    print("-------------")

def handler():
    print("")
    def inner():
        print("")
    inner()
    func()
    print("")

handler()

分析上面可知：函数先调用自己作用域内部的函数，若作用域内部没有，则从外部去找。
现在的你可能有疑问：为什么要这么嵌套定义？把函数都定义在全局不好吗？
其实，大多数情况下我们都会将函数定义在全局，不会嵌套着定义函数。不过，当我们定义一个函数去实现某功能，想要将内部功能拆分成N个函数，又担心这个N个函数放在全局会与其他函数名冲突时（尤其多人协同开发）可以选择使用函数的嵌套。

嵌套引发的作用域的问题

1、基于内存和执行过程分析作用域。
直接看2个例子，基本就可以理解了，我这边并没有去运行，可以的话，大家最好去亲自运行，看看与自己理解的是不是一样。
这边要注意一个问题：外部函数在return返回内部的函数名时，并没有执行函数，而是只返回函数名，仅此而已。看下面的例子：

name = "dack"

def run():
    name = "dack_deng"
    def inner():
        print(name)
    return inner  # run函数仅仅只是返回的一个函数名而已
    
v1 = run()  # 现在v1是执行了run()函数，返回inner这个函数名，即v1==inner
v1()  # v1()==inner(),开始执行函数inner，输出“dack_deng”

v2 = run()  # 同理
v2()

3、总结：
三句话搞定作用域：

• 优先在自己的作用域找，自己没有就去上级作用域。
• 在作用域中寻找值时，要确保此次此刻值是什么。
• 分析函数的执行，并确定函数作用域链。（函数嵌套）

闭包

闭包，简而言之就是将数据封装在一个包（区域）中，使用时再去里面取。（本质上闭包是基于函数嵌套搞出来一个特殊的嵌套）
也是看下面2个例子：

"""例子1"""
def task(arg):
    def inner():
        print(arg)
    return inner  # 函数仅仅只是返回inner函数名而已

v1 = task(11)  # v1 == inner，此时agr == 11
v2 = task(22)  # v2 == inner，此时agr == 22
v3 = task(33)  # v3 == inner，此时agr == 33
v1()  # 调用函数inner(),此时agr == 11，输出：11
v2()  # 调用函数inner(),此时agr == 22，输出：22
v3()  # 调用函数inner(),此时agr == 33，输出：33

"""例子2"""
def task(arg):
    def inner():
        print(arg)
    return inner

inner_func_list = []
for val in [11,22,33]:
    inner_func_list.append( task(val) )  # 执行玩for循环之后：inner_func_list == [inner, inner, inner]
    
inner_func_list[0]() # 11  # 函数调用inner_func_list中的第一个函数，并且第一函数调用时arg==11，输出：11
inner_func_list[1]() # 22  # 函数调用inner_func_list中的第一个函数，并且第一函数调用时arg==22，输出：22
inner_func_list[2]() # 33  # 函数调用inner_func_list中的第一个函数，并且第一函数调用时arg==33，输出：33

装饰器的万能公式

通过上面的函数嵌套和闭包的理解，接下来讲装饰器基本更好理解了。
装饰器就是在不修改原函数内容的前提下，通过@函数可以实现在函数前后自定义执行一些功能（批量操作会更有意义），类似于自动化测试中的前置和后置，这就更好理解了它是个啥东西了。
话不多说，先将装饰器之前，先上装饰器的万能公式，所有的装饰器都是基于这个公式去套用的。

"""装饰器的万能公式"""
def outer(origin):
    def inner(*args, **kwargs):  # 这里的*args和**kwargs不固定，可根据自己的项目中去指定
        # 执行前
        res = origin(*args, **kwargs)  #调用原来的func函数
        # 执行后
        return res
    return inner

@outer  # 一定要记住这个：func = outer(func) ==========> func == innner
def func():
    pass

func()

接下来直接上题：

"""1, 请为以下所有函数编写一个装饰器，添加上装饰器后可以实现，执行func时，先执行func函数内部代码
再输出”after“"""
def outer(origin):
    def inner(*args, **kwargs):
        res = origin(*args, **kwargs)
        print("after")
        return res
    return inner
@outer
def func(a1):
    print("func")
    return a1 + "哈哈"

@outer
def base(a1, a2):
    print("base")
    return a1 + a2 + "呵呵"

@outer
def foo(a1, a2, a3, a4):
    print("foo")
    return a1 + a2 + a3 + a4 + "嘻嘻"

func("1")
base("1", "2")
foo("1","2","3","4")

"""2, 编写装饰器，添加上装饰器后实现：将被装饰的函数执行5次，将每次执行函数的结果按照顺序放到
列表中，最终返回列表"""
import random

def outer(origin):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("before")
        res = origin(*args, **kwargs)
        print("after")
        return res
    return inner
@outer
def func():
    return random.randint(1, 4)
list = []
for i in range(5):
    print(i)
    result = func()
    list.append(result)# 内部自动执行5次，并将每次执行的结果追加到列表最终返回给result
print(list)

"""3, 编写函数装饰器，添加上装饰器后可以实现：检查文件所在路径（文件夹）是否存在，如果不存在
自动创建文件夹（保证写入文件不报错）"""
import os
file_path = os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)), 'usr', 'bin', 'xxx')
def outer(origin):
    def inner(*args, **kwargs):
        # 函数执行前的操作
        if not os.path.exists(file_path):
            os.makedirs(file_path)
        res = origin(*args, **kwargs)  # 执行被装饰的原函数
        # 执行完函数的下一步操作
        return res
    return inner
@outer
def writer_user_info(path):
    with open(path, mode='w', encoding='utf-8') as file_obj:
        for i in range(10):
            file_obj.write("dack\n")

writer_user_info('usr/bin/xxx/xxx.txt')

总结：
我的那种写法就称为装饰器。

• 实现原理：基于@语法和函数闭包，将原函数封装在闭包中，然后将函数赋值为一个新的函数（内层函数），执行函数时再在内层函数中执行闭包中的原函数。

• 实现效果：可以在不改变原函数内部代码 和 调用方式的前提下，实现在函数执行和执行扩展功能。

• 适用场景：多个函数系统统一在 执行前后自定义一些功能

装饰器的重要补充:functools

先看下面这些实例：

"""示例1"""
def handler():
    pass

handler()
print(handler.__name__) # handler

"""示例2"""
def auth(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return inner

@auth
def handler():
    pass

handler()
print(handler.__name__) # inner

"""示例3"""
import functools

def auth(func):
    @functools.wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return inner

@auth
def handler():
    pass

handler()
print(handler.__name__)  # handler

所以，一般情况下大家不用functools也可以实现装饰器的基本功能，但后期在项目开发时，不加functools会出错（因为内部会读取__name__，且__name__重名的话就报错），所以在此大家就要规范起来自己的写法。
所以装饰器的万能公式，我们就可以更新如下所示：

import functools

def outer(func):
    @functools.wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
         # 函数执行前的操作
        res = func(*args, **kwargs)  # 执行原函数
         # 函数执行后的操作
        return res
    return inner
@outer  # func = outer(func)
func()
  pass

func()

关于装饰器的知识，到此全部讲完啦，希望对大家有所帮助！ 如果有不对的地方，欢迎各位小伙伴指出，感谢！