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需求：
一个加法函数，想增强它的功能，能够输出加法函数的日志信息
def add(x, y): return x + y
增加信息输出功能：
def add(x, y): print("call add,x + y") #日志输出到控制台 return x + y
上面的加法函数是完成了需求，但是有以下的缺点：
打印日志信息是一个功能，这条语句和 add 函数耦合太高；
加法函数属于业务功能，而输出日志信息的功能，属于非业务功能代码，不该放在业务函数 add 中；
下面代码做到了业务功能分离，但是 fn 函数调用传参是个问题：
def add(x, y): return x + y def logger(fn): print(‘before‘) print(‘add function:{} {}‘.format(4, 5)) ret = fn(4, 5) print(‘after‘) return ret print(logger(add))
解决了传参的问题，进一步改变：
def add(x, y): return x + y def logger(fn, *args, **kwargs): print(‘before‘) print(‘add function:{} | {}‘.format(args, kwargs)) ret = fn(*args, **kwargs) # 参数解构 print(‘after‘) return ret print(logger(add, 4, 5)) print(logger(add, x=4, y=6)) print(logger(add, 4, y=15))
柯里化：
def add(x, y): return x + y def logger(fn): def wrapper(*args, **kwargs): print(‘before‘) print(‘add function:{} | {}‘.format(args, kwargs)) ret = fn(*args, **kwargs) # 参数解构 print(‘after‘) return ret return wrapper print(logger(add)(4, 5)) # 换一种写法： ‘‘‘ add = logger(add) print(add(x=5, y=10)) ‘‘‘ # 1.先算等式右边,logger(add) # 2.add函数对象被fn记住 # 3.logger函数返回 wrapper,即add = wrapper # 4.调用add(4, 5)即wrapper(4, 5) # 5.ret = fn(*args, **kwargs),此处的fn记住的是最原始的add函数对象
装饰器语法糖：
def logger(fn): def wrapper(*args, **kwargs): print(‘before‘) print(‘add function:{} | {}‘.format(args, kwargs)) ret = fn(*args, **kwargs) # 参数解构 print(‘after‘) return ret return wrapper @logger # 等价于add = logger(add) def add(x, y): return x + y print(add(20, 30)) ‘‘‘ 可以采用逆推思维： 1.add(20, 30) 2.包装add(20, 30)为：wrapper(20, 30) 3.实现日志增强功能：logger(add)(20, 30) 即：add(20, 30) => wrapper(20, 30) => logger(add)(20, 30) def logger(fn): def wrapper(*args, **kwargs): val = fn(*args, **kwargs) return val return wrapper @logger def add(x, y): return x + y ‘‘‘
@logger是什么?这就是装饰器语法
装饰器和高阶函数
装饰器可以是高阶函数，但装饰器是对传入函数的功能的装饰（功能增强）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zyybky/p/12918913.html
