1.题目：

2.代码：

3.结果：

其实,python 中的装饰器本质上就是一个函数,这个函数接收其他的函数作为参数,并将其以一个全新的修改后的函数替换它
关于装饰器的知识是python面试中比较常见的,对于装饰器的理解可以看这篇文章:理解Python中的装饰器,理解之后,再手写一遍下面的8种装饰器加深理解以后使用就更轻松多了!

1.最简单的函数

def myfunc()
	print "i am a function"

myfunc()

2.初步了解装饰函数的调用结构

在函数执行前和执行后分别计时,打印函数运行消耗的时间

import datetime
import time
def out(fun):
	start = datetime.datetime.now()
	fun()
	end = datetime.datetime.now()
	print (end-start)
	return fun
def inner():
    time.sleep(1)
    print ("i am inner func")

myfunc = out

myfunc(inner)

3.尝试引用@语法糖来调用装饰函数

import datetime,time
def out(func):
    start =datetime.datetime.now()
    func()
    end = datetime.datetime.now()
    print(end-start)
    return func

@out
def myfunc():
    time.sleep(1)
    print("zhangkun inner")

4.使用内嵌的包装函数

使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用,内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象

import datetime,time

def out(func):
    def inner():
        start = datetime.datetime.now()
        func()
        end = datetime.datetime.now()
        print(end-start)
        print("out and inner")
    return inner

@out
def myfunc():
    time.sleep(1)
    print("zhangkun")

myfunc()

5.对带参数的函数使用装饰器

内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象

import datetime,time

def out(func):
    def inner(*args):
        start = datetime.datetime.now()
        func(*args)
        end = datetime.datetime.now()
        print(end-start)
        print("out and inner")
    return inner

@out
def myfunc(*args):
    time.sleep(1)
    print("args is{}".format(args))

myfunc("lalalal")

6.给装饰器参数

和上一示例相比在外层多了一层包装

#coding:utf-8
def outermost(*args):
	def out(func):
		print ("装饰器参数{}".format(args))
		def inner(*args):
			print("innet start")
			func(*args)
			print ("inner end")
		return inner
	return out

@outermost(666)
def myfun(*args):
	print ("试试装饰器和函数都带参数的情况,被装饰的函数参数{}".format(args))

myfun("zhangkun")

7.带类参数的装饰器

class locker:
    def __init__(self):
        print("locker.__init__() should be not called")

    @staticmethod
    def acquire():
        print("locker.acquire() static method be called")

    @staticmethod
    def release():
        print("locker.release() static method be called")

def outermost(cls):
    def out(func):
        def inner():
            cls.acquire()
            func()
            cls.release()
        return inner
    return out

@outermost(locker)
def myfunc():
    print("myfunc called")

myfunc()

8.对一个函数应用多个装饰器

class mylocker:
    def __init__(self):
        print("mylocker.__init__() called.")

    @staticmethod
    def acquire():
        print("mylocker.acquire() called.")

    @staticmethod
    def unlock():
        print("  mylocker.unlock() called.")

class lockerex(mylocker):
    @staticmethod
    def acquire():
        print("lockerex.acquire() called.")

    @staticmethod
    def unlock():
        print("  lockerex.unlock() called.")

def lockhelper(cls):
    def _deco(func):
        def __deco2(*args, **kwargs):
            print("before %s called." % func.__name__)
            cls.acquire()
            try:
                return func(*args, **kwargs)
            finally:
                cls.unlock()
        return __deco2
    return _deco

class example:
    @lockhelper(mylocker)
    @lockhelper(lockerex)
    def myfunc2(self, a, b):
        print(" myfunc2() called.")
        print(a+b)

a = example()
a.myfunc2(1,2)

9.作为一个类

虽然装饰器几乎总是可以用函数实现,但是在某些情况下,使用用户自定义的类可能会更好,如果装饰器需要复杂的参数化或者依赖特定状态,那么这种说法往往是对的
非参数化装饰器用作类的通用模式如下

class DerocatorAsClass:
    def __init__(self,funcation):
        self.funcation = funcation

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        # 调用函数之前,做点什么
        result = self.funcation(*args,**kwargs)
        # 在调用之后做点什么并且返回结果
        return result

python装饰器函数传参 

装饰器

装饰器是一个返回函数的高阶函数。

• 装饰器常见用法：
  打印日志

def logger(func):
	def wrapper(*args, **kw):
		print 'do {}'.format(func.__name__)

		func(*args, **kw)

		print 'finish'
	return wrapper

@logger
def add(x,y):
	print '{} + {} = {}'.format(x,y,x+y)

add(3,5)

在函数执行前，打印一行日志do...；函数执行结束，打印一行日志finish。执行结果如下：

do add
3 + 5 = 8
finish

计算时间

import time

def timer(func):
	def wrapper(*args, **kw):
		t1 = time.time()
		func(*args,**kw)
		t2 = time.time()

		cost_time = t2 - t1
		print 'cost time: {} s'.format(cost_time)

	return wrapper

@timer
def cost_time(sleep_time):
	time.sleep(sleep_time)

cost_time(10)

• 带参数的函数装饰器

def say_hello(country):
	def wrapper(func):
		def decorate(*args,**kw):
			if country == 'en':
				print 'hello'
			elif country == 'usa':
				print 'hi'
			else:
				return
			func(*args,**kw)
		return decorate
	return wrapper

@say_hello("usa")
def usa():
	print 'i am from usa'

@say_hello("en")
def en():
	print 'i am from england'

usa()
print '----------------------'
en()

装饰器本身是一个函数，使用两层嵌套传参，执行结果如下：

hi
i am from usa
----------------------
hello
i am from england

• 不带参数的类装饰器
  基于类装饰器的实现，必须实现__call__和__init__两个内置函数。
  __init__ ：接收被装饰函数
  __call__ ：实现装饰逻辑

class logger(object):
	def __init__(self,func):
		self.func = func

	def __call__(self,*args,**kwargs):
		print 'the function {}() is running...'\
			.format(self.func.__name__)
		return self.func(*args,**kwargs)

@logger
def say(something):
	print 'say {}!'.format(something)

say('hello')

运行结果如下：

the function say() is running...
say hello!

• 带参数的类装饰器
  带参数和不带参数的类装饰器有很大的不同。
  __init__ ：不再接收被装饰函数，而是接收传入参数
  __call__ ：接收被装饰函数，实现装饰逻辑

class logger(object):
	def __init__(self,level='INFO'):
		self.level = level

	def __call__(self,func):
		def wrapper(*args,**kwargs):
			print '{level}: the function {func} () is running...'\
				.format(level=self.level, func=func.__name__)

			func(*args,**kwargs)
		return wrapper

@logger(level='WARNING')
def say(something):
	print 'say {}!'.format(something)

say('hello')

运行结果如下：

WARNING: the function say () is running...
say hello!

函数的参数

• 位置参数

def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

power(x, n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋值给参数x和n。

• 默认参数

def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

power(x, n)函数有两个参数：x和n，如果想在不传入n值时，默认计算x的平方，此时可以将n设为默认值2。

• 可变参数(*args)

def function(f_arg, *args):
	print f_arg, type(f_arg)
	print args, type(args)
nums = ['a','b','c']
function(1,2,*nums)

定义可变参数时，需要在参数前面加一个*号，可变参数的个数是可变的。在函数内部，参数*args接收到的是一个tuple。输出结果如下：

1 <type 'int'>
(2, 'a', 'b', 'c') <type 'tuple'>

• 关键字参数(**kwargs)

def person(name,age,**kwargs):
	print 'name:',name,'age:',age,'other:',kwargs,type(kwargs)

person('mark',30,city='shanghai')

**kwargs允许将不定长度的键值对，作为参数传递给一个函数，关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。输出结果如下：

name: mark age: 30 other: {'city': 'shanghai'} <type 'dict'>

• 将函数作为参数传递给另一个函数

def hi():
	return 'hi friends'

def function(func):
	print 'just test'
	print func()

function(hi)

function()函数将hi函数作为参数接收，输出结果如下：

just test
hi friends

time模块

• 获取当前时间

>>> time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=8, tm_mday=21, tm_hour=14, tm_min=31, tm_sec=18, tm_wday=2, tm_yday=233, tm_isdst=0)

• 获取格式化的时间

>>> time.ctime()
'Wed Aug 21 14:51:28 2019'
>>> time.asctime()
'Wed Aug 21 14:51:34 2019'

• 格式化日期

>>> time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime())
'2019-08-21 14:35:02'
>>> time.strftime('%a %b %d %H:%M:%S %Y',time.localtime())
'Wed Aug 21 14:36:09 2019'

• 计算运行时间

import time
start = time.time()
time.sleep(2)
end = time.time()
print end-start

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