Python自动化面试必备 之 你真明白装饰器么？

http://3060674.blog.51cto.com/3050674/1736959

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

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：

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：

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：
1
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    passdef 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 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：
1234567891011121314151617181920
defw1(func):   definner():       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc()   returninner@w1deff1():   print'f1'@w1deff2():   print'f2'@w1deff3():   print'f3'@w1deff4():   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：
1234567891011
defw1(func):   definner():       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc()   returninner@w1deff1():   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？
def w1(func):    def inner(arg):        # 验证1        # 验证2        # 验证3        return func(arg)    return inner@w1def f1(arg):    print 'f1'
def w1(func):    def inner(arg1,arg2):        # 验证1        # 验证2        # 验证3        return func(arg1,arg2)    return inner@w1def f1(arg1,arg2):    print 'f1'
def w1(func):    def inner(arg1,arg2,arg3):        # 验证1        # 验证2        # 验证3        return func(arg1,arg2,arg3)    return inner@w1def 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？
1234567891011
defw1(func):   definner(*args,**kwargs):       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc(*args,**kwargs)   returninner@w1deff1(arg1,arg2,arg3):   print'f1'
问题：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？
123456789101112131415161718192021
defw1(func):   definner(*args,**kwargs):       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc(*args,**kwargs)   returninnerdefw2(func):   definner(*args,**kwargs):       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc(*args,**kwargs)   returninner@w1@w2deff1(arg1,arg2,arg3):   print'f1'
问题：还有什么更吊的装饰器吗？
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132
#!/usr/bin/env python#coding:utf-8defBefore(request,kargs):   print'before'    defAfter(request,kargs):   print'after'defFilter(before_func,after_func):   defouter(main_func):       defwrapper(request,kargs):                       before_result=before_func(request,kargs)           if(before_result !=None):               returnbefore_result;                       main_result=main_func(request,kargs)           if(main_result !=None):               returnmain_result;                       after_result=after_func(request,kargs)           if(after_result !=None):               returnafter_result;                   returnwrapper   returnouter    @Filter(Before, After)defIndex(request,kargs):   print'index'
好啦，至此， 面试时任何装饰器的问题都 难不到道 你啦！
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只对基础平台的代码进行重构，让N业务部门无需做任何修改
############### 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：
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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    passdef 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 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：
1234567891011121314151617181920
defw1(func):   definner():       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc()   returninner@w1deff1():   print'f1'@w1deff2():   print'f2'@w1deff3():   print'f3'@w1deff4():   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：
1234567891011
defw1(func):   definner():       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc()   returninner@w1deff1():   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？
def w1(func):    def inner(arg):        # 验证1        # 验证2        # 验证3        return func(arg)    return inner@w1def f1(arg):    print 'f1'
def w1(func):    def inner(arg1,arg2):        # 验证1        # 验证2        # 验证3        return func(arg1,arg2)    return inner@w1def f1(arg1,arg2):    print 'f1'
def w1(func):    def inner(arg1,arg2,arg3):        # 验证1        # 验证2        # 验证3        return func(arg1,arg2,arg3)    return inner@w1def 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？
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defw1(func):   definner(*args,**kwargs):       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc(*args,**kwargs)   returninner@w1deff1(arg1,arg2,arg3):   print'f1'
问题：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？
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defw1(func):   definner(*args,**kwargs):       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc(*args,**kwargs)   returninnerdefw2(func):   definner(*args,**kwargs):       # 验证1       # 验证2       # 验证3       returnfunc(*args,**kwargs)   returninner@w1@w2deff1(arg1,arg2,arg3):   print'f1'
问题：还有什么更吊的装饰器吗？
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#!/usr/bin/env python#coding:utf-8defBefore(request,kargs):   print'before'    defAfter(request,kargs):   print'after'defFilter(before_func,after_func):   defouter(main_func):       defwrapper(request,kargs):                       before_result=before_func(request,kargs)           if(before_result !=None):               returnbefore_result;                       main_result=main_func(request,kargs)           if(main_result !=None):               returnmain_result;                       after_result=after_func(request,kargs)           if(after_result !=None):               returnafter_result;                   returnwrapper   returnouter    @Filter(Before, After)defIndex(request,kargs):   print'index'