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装饰器
闭包函数
思考练习
def addx(x):
def adder(y):return x+y
return adder
c = addx(8)
print(c(10))
要计算这段代码的结果，首先需要具备“python中一切皆对象”的思想。在python中，函数也是一样可以被赋值传参加入运算的。这就成为闭包函数实现前提，因为闭包的梗概（我理解）就在于：定义一个函数，并且返回值为子函数方法。
上述代码中addx(x)是一个需要传参x进入的函数，并且有一个子函数adder(y)同样需要被传参y。addx的返回值就是adder方法。
我们都知道函数名称后面跟‘()’就是运行函数，函数通常会运算并且得出一个值，当你暂时不需要这个值的时候，你可以先return func，而不添加()，这样做的意义就在于，保留返回了这个函数运算的方法，在需要传参进入时候再进行传参。
当然也可以直接输出这个func，这样的结果就是这个函数在内存的存储位置。
上述代码中，c = addx(8)完成了addx中对x的传参，传入x之后adder(y)返回的语句就相当于8+y，并且adder返回给addx的方法，仍然是adder(y)
所以分解输出式子：
c(10)==addx(8)(10)==【adder(10)且已知x = 8】==8+10==18
为什么要使用装饰器
python中装饰器的多种用途：
输出日志、参数检查、代理设置、计数计时、结果缓存等。
装饰器可以在不影响原代码的前提下，为原代码输出结果附加一些内容
开放封闭原则：软件实体应该对扩展开放，而对修改封闭。开放封闭原则是所有面向对象原则的核心。软件设计本身所追求的目标就是封装变化，降低耦合，而开放封闭原则正是对这一目标的最直接体现。
开放封闭原则主要体现在两个方面：
对扩展开放，意味着有新的需求或变化时，可以对现有代码进行扩展，以适应新的情况。
对修改封闭，意味着类一旦设计完成，就可以独立其工作，而不要对类尽任何修改。
装饰器范例代码：
（一）老师教的定义方式
import time #载入time函数库
def timer(func): #定义装饰器名称
def wrapper(): #定义用于返回闭包的内建函数
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print('func run time is %s'%(end_time-start_time))
return wrapper #返回闭包函数的方法，后面添加括号的话，就执行这个方法并且获得结果
@timer #语法糖，注意这个@语法要在‘def’前面使用
def index():
time.sleep(1)
print('this is a test func')
index()
（二）网上的花活
# 构建装饰器
def logging(func):
@functools.wraps(func)
def decorator():
print("%s called" % func.__name__)
result = func()
print("%s end" % func.__name__)
return result
return decorator
# 使用装饰器
@logging
def test01():
return 1
# 测试用例
print(test01())
print(test01.__name__)
上面这个functools在IDE中有报错，可能是一个外部调用方法，所以这种方法暂时不管，下次看到的时候，只要知道这是在定义一个装饰器就可以了。
考虑到装饰器需要适配多种参数的函数，提高复用率。
所以需要这样定义装饰器：
import time
def timer(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
func(*args,**kwargs)
end_time = time.time()
print('======')
return wrapper
结合闭包的概念，梳理一下装饰器运行的逻辑：
定义一个装饰器名称函数
定义一个装饰器wrapper，可以提供多种参数的传参
装饰器功能，
装饰目标函数，和wrapper相同的传参条件
装饰器效果（可有可无）
返回wrapper不加括号
我所理解的不加括号的意义，就是暂时不调用这个闭包内的函数，直到在外部调用时，手动添加上'()'，就执行这个函数的功能。这个方法刚好和return func()相反，因为添加括号后，返回的就是一个结果值。而不添加，就是一种运算。
有参装饰器
def auth():
def wrapper(*args,**kwargs):
name = input('username:')
password = input('password:')
if name =='scott' and password =='123':
print('auth successful')
res = func(*args,**kwargs)
return res
else:
print('auth error')
return wrapper
@auth #index = auth(index)
def index():
print('welcome to index page')
思考：
有一个运行时间计数函数装饰器
有一个用户登录认证装饰器
能否实现“当运行时间计数超过一定时间后，提示用户登录认证失败”
理清装饰器运行的包裹层关系：
@time
@auth_check
def func()
func() = time(auth_check(func))
但是如果需要校验函数的运行时间是否超时，就应该把time放在里面
@auth_check
@time
def func()
虽然这样看起来递进关系对了，但是装饰器能否向被定义的函数进行传参，或者装饰器之间能否进行传参？
老师回答：装饰器并不能向装饰的函数进行传参或者运算
如果需要一个对函数运行时间进行判断并且输出结果的装饰器：
import time
def timer(func):
def wrapper():
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
res = end_time-start_time
if res<= 60:
print('函数在时限内运行完成')
else:
print('函数运行超时')
print('func run %s'%(end_time-start_time))
return wrapper
@timer
