装饰器

装饰器功能，就是在运行原来原代码功能基础上，加上些其它功能，比如：
1、引入日志
2、函数执行时间统计
3、执行函数前预备处理
4、执行函数后清理功能
5、权限校验等场景
6、异常的处理
7、缓存等等。
不修改原来的代码，进行功能的扩展。

先明白下面的代码：

Paste_Image.png

写代码要遵循开放封闭原则
封闭：已实现的功能代码块
开放：对扩展开发

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。

def w1(func):
    def inner():
        print('验证1')
        func()
    return inner

@w1
def f1():
    print('f1')

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。

上例@w1内部会执行一下操作：
执行w1函数
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 1
    #验证 2
    #验证 3
    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
w1的返回值
将执行完的w1函数返回值 赋值 给@w1下面的函数的函数名f1 即将w1的返回值再重新赋值给 f1，即：

新f1 = def inner(): 
            #验证 1
            #验证 2
            #验证 3
            原来f1()
        return inner

接下来是多个装饰器的运用

多个装饰器，按照从内往外(从下往上)先后顺序执行
为了方便记忆：可以理解为先写后运行，先写后结束

def makeBold(fn):
    print('makeBold...')
    def wrapped():
        return "--1--" + fn() + "--1--"
    return wrapped

def makeItalic(fn):
    print('makeItalic...')
    def wrapped():
        return "--2--" + fn() + "--2--"
    return wrapped

@makeBold
def test1():
    return "hello world-1"

@makeItalic
def test2():
    return "hello world-2"

@makeBold
@makeItalic
def test3():
    return "hello world-3"

print(test1())
print(test2())
print(test3())

运行结果如下：

makeBold...
makeItalic...
makeItalic...
makeBold...
--1--hello world-1--1--
--2--hello world-2--2--
--1----2--hello world-3--2----1--