开放封闭原则:

• 开放：对源码的拓展是开放的。
• 封闭：对源码的修改是封闭的。

装饰器：完全遵循开放封闭原则，即在不改变原函数的代码以及调用方式的前提下，为其增加新的功能。（装饰器的本质是闭包）

• 举例：计算func1函数的运行效率。

def func1():
    for i in range(10000):
        i+=1

此问题相当于为函数func1增加一个方法，可以计算函数的运行时间。用简单的time模块就可以完成，如下：

import time
time.perf_counter()
func1()
print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')

但这样做不满足开放封闭原则，可更改为如下：

import time
def timer(f):
    def inner():
		time.perf_counter()
        f()
        print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
    return inner
func1=timer(func1)
func1()   #这样在不改变原函数的调用方式下为原函数增加了新的功能。即为原始的装饰器模型。在运行大型平台时非常有用。

#装饰器的本质是闭包
import time
def timer(f):
    f=func1   #f为自由变量，指向函数func1的内存地址。
    def inner():
		time.perf_counter()
        f()
        print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
    return inner
func1=timer(func1)
func1() 

但如果想要测试另一个函数（例如func3)的效率，则仍然需要增加一句语法：func3=timer(func3)。假设要测试的函数过多的话，就会比较麻烦。

原始装饰器模型的升级版本：python做了一个优化，提出了一个‘语法糖’的概念。即在编写了装饰器后，需要将装饰器代码放在所有代码的前方。

import time
#装饰器函数
def timer(f):
    def inner():
		time.perf_counter()
        f()
        print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
    return inner


#当要对装饰器函数调用时，在要装饰函数的前方使用@+装饰器函数名，如下：


@timer    #相当于func1=timer(func1)
def func1():
    for i in range(10000):
        i+=1
        
func1()


#此时即使有func3，也可以直接在函数前调用装饰器：
@timer      #会将两行并为一行读取：func3=timer(func3)
def func3():
    pass

当函数有返回值时（被装饰函数有返回值时）：

import time
#装饰器函数
def timer(f):
    def inner():
		time.perf_counter()
        f()
        print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
    return inner

@timer
def func1():
    for i in range(10000):
        i+=1
    return i
print(func1())    #None,无法打印出函数func1的返回值。

此时要对装饰器进行改进：

import time
#装饰器函数
def timer(f):
    def inner():
		time.perf_counter()
        r = f()    #将返回值赋值给r
        print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
        return r   #将返回值给inner函数。
    return inner

@timer
def func1():
    for i in range(10000):
        i+=1
    return i
print(func1())     #10000

加上装饰器不应该改变原函数的返回值，所有func1的返回值i应该返回给inner函数。

当函数有参数时（被装饰函数带参数）：

import time
#装饰器函数
def timer(f):
    def inner(*arg,**kargs):      #*的聚合
		time.perf_counter()  
        r = f(*arg,**kargs)       #*的打散   ，并将返回值传给inner函数。
        print(f'程序运行的时间为：{time.perf_counter()}')
        return r   #将返回值给inner函数。
    return inner

@timer
def func1(num1,num2):
    for i in range(num1,num2):
        i+=1
    return i
print(func1())     #

标准版的装饰器：

def wrapper(f):
    def inner(*arg,**kargs):
        '''添加额外的功能：执行被装饰函数之前的操作'''
        ret = f(*arg,**kargs)
        '''添加额外的功能：执行被装饰函数之前的操作'''
        return ret
    return inner

#装饰器的调用
@wrapper
def func():
    pass