python装饰器底层原理详解

1 python装饰器的作用

被装饰对象加上装饰器（戴了个帽子），被装饰对象获得了更强大的功能。

2 python装饰器的原理

• python装饰器本身是一个函数

• 这个函数的参数是一个函数对象

• 这个函数的返回值也是一个函数对象，这个函数的功能更强

• 大python装饰器是python的一个语法糖（更简便的语法）

3 python装饰器的实现

3.1 最简陋的装饰器

# 自定义装饰器
def super_(func):
   def wrapper():
       print('把内裤穿到外面来，变身超人')
       func()
       print('会飞！')
   return wrapper
@super_
def man():
   print('会走')
# @super_原始语法结构
# man = super_(man)
man()

运行结果如下：

3.2 给有返回值的函数加上装饰器

'''
   给有返回值的函数加上装饰器
'''
import time
def decorate(func):
   def wrapper():
       print('开始执行时间：' + time.strftime('％Y-％m-％d ％H:％M:％S'))
       result = func()
       print('结束执行时间：' + time.strftime('％Y-％m-％d ％H:％M:％S'))
       return result
   return wrapper
@decorate
def normal_func():
   time.sleep(1)
   print('normal_func执行中......')
   return 2 + 2
# @decorate原始语法结构
# normal_func = decorate(normal_func)
print(normal_func())

运行结果如下：

3.3 给有返回值和参数的函数加上装饰器

'''
   给有返回值和参数的函数加上装饰器
'''
import time
def decorate(func):
   def wrapper(*args, **kwargs):
       print('开始执行时间：' + time.strftime('％Y-％m-％d ％H:％M:％S'))
       result = func(*args, **kwargs)
       print('结束执行时间：' + time.strftime('％Y-％m-％d ％H:％M:％S'))
       return result
   return wrapper
@decorate
def normal_func1(a, b):
   time.sleep(1)
   print('normal_func1执行中......')
   return a + b
@decorate
def normal_func2(a, b, c):
   time.sleep(1)
   print('normal_func2执行中......')
   return a + b + c
# @decorate原始语法结构
# normal_func1 = decorate(normal_func1)
# normal_func2 = decorate(normal_func2)
print(normal_func1(1, 2))
print(normal_func2(1, 2, 3))

运行结果如下：

可变参数原理：

1 定义时使用可变参数：在函数定义时使用args，在函数调用时，所有未匹配到的位置参数，会被放到args这个元组当中。
在函数定义时使用**kwargs，在函数调用时，所有未匹配到的关键字参数，会被放到kwargs这个字典当中。
2 调用时使用可变参数：在函数调用时使用args，是把args这个元组解包，元组内的每个元素作为函数的位置参数传递。
在函数调用时使用**kwargs，是把kwargs这个字典解包，字典内的每个元素作为函数的关键字参数传递。

def test1(a, b, c, d):
   print(a+b+c+d)

print('传统调用'.center(60, '='))
test1(1, 2, 3, 4)    # 位置参数
test1(b=2, c=3, d=4, a=1)    # 关键字参数

# 在函数定义时使用*args，在函数调用时，所有未匹配到的位置参数，会被放到args这个元组当中
# 在函数定义时使用**kwargs，在函数调用时，所有未匹配到的关键字参数，会被放到kwargs这个字典当中
def test2(*args, **kwargs):
   print(args)
   print(type(args))
   print(kwargs)
   print(type(kwargs))
print('定义时使用可变参数'.center(60, '='))
test2(1, 2, 3, 4, b=5, c=6)
# 在函数调用时使用*args，是把args这个元组解包，元组内的每个元素作为函数的位置参数传递。
# 在函数调用时使用**kwargs，是把kwargs这个字典解包，字典内的每个元素作为函数的关键字参数传递。
print('调用时使用可变参数'.center(60, '='))
test1(*(1, 2, 3, 4))
test1(**{'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4})
test1(*(1, 2), **{'c':3, 'd':4})

运行结果如下：

3.4 让我还是那个我

'''
   让我还是那个我
'''
import time
from functools import wraps
def decorate(func):
   @wraps(func)    # 把wrapper的内置属性转换成func的内置属性(name/doc)
   def wrapper(*args, **kwargs):
       print('开始执行时间：' + time.strftime('％Y-％m-％d ％H:％M:％S'))
       result = func(*args, **kwargs)
       print('结束执行时间：' + time.strftime('％Y-％m-％d ％H:％M:％S'))
       return result
   # wrapper.__name__ = func.__name__
   # wrapper.__doc__ = func.__doc__
   return wrapper
@decorate
def normal_func(a, b):
   '''
       这是一个测试函数
   '''
   time.sleep(1)
   print('normal_func1执行中......')
   return a + b
print(normal_func.__name__)
print(normal_func.__doc__)

4 python装饰器在自动化测试框架中的应用

4.1 从一个需求开始

对自动化测试脚本需要增加日志打印功能：

• 测试用例执行前打印：测试用例【xxx】开始执行

• 测试用例执行完打印：测试用例【xxx】执行完毕

• 测试用例执行完打印：测试用例【xxx】执行耗时：xx秒

• 测试用例执行完打印分割线

import time
from functools import wraps

def log_decorator(func):
   @wraps(func)    # 把wrapper的内置属性转换成func的内置属性(name/doc)
   def wrapper(*args, **kwargs):
       print('测试用例[{}]开始执行'.format(func.__name__))
       time_start = time.time()
       result = func(*args, **kwargs)
       time_end = time.time()
       print('测试用例[{}]执行完毕'.format(func.__name__))
       print('测试用例[{}]执行耗时：％.2f秒'.format(func.__name__) ％ (time_end - time_start))
       print('分割线'.center(60, '='))
       return result
   return wrapper

来源：https://blog.csdn.net/weixin_49026134/article/details/124050313