理解带参数的装饰器

参考文章 Python精进-装饰器与函数对象

加了装饰器这段代码从一个函数定义（不会执行任何东西，在内存单元中保存一段代码）变成了一条赋值语句（修改被装饰函数所在内存单元中的内容）exit

1. 从运维角度看是装饰器补充了函数的功能， 从开发角度看是装饰器将函数作为参数
2. 函数返回的函数无法被直接调用，除非将其返回值赋值个一个变量；列表就相当于这个函数，他的元素必须通过带参数执行这个函数获得。
   
3. 该用函数还是装饰器，可以看是谁调用谁，从参数传递的方向也可以判断。

第一步： 定义装饰函数

def foo(a):
    def decorator(func):
        def wrap(*args):
            if not callable(a):
                print(a)
            return func(*args)
        return wrap
    if callable(a):
        return decorator(a)
    return decorator

# 装饰器带参数可以使得被装饰函数的改变有两种可能

第二步：使用装饰器装饰函数，调用新函数

第一种可能用法

@foo('hello')
def bar(c):
    print(c)
    return 0

装饰器的处理过程

装饰的作用是获得一个新函数

• bar = foo('hello')(bar)
• 先执行 foo('hello') 得到 decorator 函数
• 然后让decorator 函数带着(bar) 一起飞
• 就变成了 bar = decorator(bar)
• decorator(bar) 执行得到一个函数 wrap（名字不重要，为了得到内存中的地址而已）
• 这个新函数可以有多个参数(因为原函数带参数，装饰后也要带参数啊)
• 额外多说一句，函数里定义的函数是可变的（内存块里存的代码是可变的）
• wrap 怎么写呢？根据外面的decorator函数的参数变着来：
  重点来了，开始改写bar：
• 因为a='hello' not callable 所以有一行 print('hello') 的代码
• 代码很少，接下来就 return了，return 的是被装饰函数的执行结果。
• 为理解为wrap函数定义为这个时候去被装饰函数定义的内存块执行，并将被装饰函数的返回值返回出去。不知道这样说是否准确？？？
• 相当于bar函数的函数体（内存中的块内容）变成了：

def bar(c):
    print(a)
    # 执行被装饰函数体
    print(c)
    # 将被装饰函数的返回值作为新函数的返回值，还是0
    return 0

调用被装饰后的函数显然应该为：

>>> bar('wold')
hello
world
0

第二种用法

@foo
def bar(c):
    print(c)
    return 0

装饰的作用是获得一个新函数

• foo 函数是带参数的，所以把 bar作为参数执行 foo 函数 得到：
• bar = foo(bar)
• 仔细看foo的函数，如果参数是 callable 则返回 decorator 函数并且带上这个 foo 的参数，所以：
• foo(bar) 变成了 decorator(bar) bar = decorator(bar)
• 先执行 foo('hello') 得到 decorator
• 于是 bar = decorator(bar)
• decorator(bar) 执行得到的是一个 wrap 函数，说白了它的名字不重要，重要的是它里面的内容：
• 里面的内容就这样来写 因为 a 是callable的，所以就不执行 print(a) 了，仅仅执行 func(*args)，也就是将新函数的参数，被装饰函数返回它的返回值
• 装饰器啥也没干，直接把被装饰器的代码拿去充数了。
• 相当于bar函数的函数体（内存中的块内容）变成了：

def bar(c):
    # 执行被装饰函数
    print(c)
    # 将被装饰函数的返回值作为新函数的返回值，还是0
    return 0

调用被装饰后的函数应该为：

>>> bar('wold')
world
0

思考

定义一个函数其实是分配一个内存空间来装代码。
decorator() 函数执行的过程就是干这个事情：
创建一个 wrap 函数，最好把函数对象的引用丢出去。
这个函数干什么嗯
它先把print('hello') 这段代码记录下来。
再看decorator 的参数 func 是哪个，去他的代码块执行它，然后把返回值返回。

[参考]
https://www.jianshu.com/p/016573e8f63e