python 装饰器的实际作用有哪些

终于知道python的装饰器是怎么回事，那在工作中，到底能干吗用呢？
尤其对我这个只会写写脚本又不做python开发的小测试/手动无辜脸。

先说结论，肯定是有用处滴。

一、自动化测试中使用

就拿写的自动化测试来说吧，如果我想统一的输出点东西，比如：case的运行时长，case名称等等，那就可以用起来。

首先，看下最简单的case，没有装饰器：

import pytest

def test_01():
 a = 1
 b = 2
 assert a < b

def test_02():
 a = 1
 b = 1
 assert a-b == 0

if __name__ == '__main__':
 pytest.main(['demo_test.py'])
 ```

<p>这个用例文件里有2个case，运行一下：</p>
<blockquote>
<p>============================= test session starts =============================<br>
platform win32 -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1<br>
rootdir: D:\练习<br>
collected 2 items</p>
<p>demo_test.py .. [100%]</p>
<p>============================== 2 passed in 0.01s ==============================<br>
[Finished in 0.4s]</p>
</blockquote>
<p>运行通过就是.，所以2个case都通过了，有2个.。</p>
<p>如果我想在运行结果里看到每个case的执行时长，那么就可以写一个装饰器去处理：</p>

```python  
import pytest
import functools
import time

def log_execute_time(func):
 @functools.wraps(func)
 def wrapper(*args, **kwargs):
  start = time.perf_counter()
  res = func(*args, **kwargs)
  end = time.perf_counter()
  print("{} 用时 {} ms".format(func.__name__, (end - start) * 1000))
  return res
 return wrapper

@log_execute_time
def test_01():
 a = 1
 b = 2
 assert a < b

@log_execute_time
def test_02():
 a = 1
 b = 1
 assert a-b == 0

if __name__ == '__main__':
 pytest.main(['-s','demo_test.py'])```

<p>运行一下：</p>
<blockquote>
<p>============================= test session starts =============================<br>
platform win32 -- Python 3.8.5, pytest-6.0.1, py-1.9.0, pluggy-0.13.1<br>
rootdir: D:\练习<br>
collected 2 items</p>
<p>demo_test.py <br>
test_01 用时 0.0007999999999674934 ms .<br>
test_02 用时 0.0012999999999818712 ms .</p>
<p>============================== 2 passed in 0.03s ==============================<br>
[Finished in 0.4s]</p>
</blockquote>
<p>可以看到，每个case执行会打印出执行耗时。</p>
<p>上述的这个例子是在实现自动化测试时的场景，具体还是要看你怎么去挖掘你的需求。</p>
<p><strong>二、其他python开发向的用法</strong></p>
<p>我也去查了下其他的用法，其实在python开发中，用途还是很多的，其中就还有大家熟悉的"身份认证"。</p>
<p>比如大家爱上博客园，你不登录账号也可以浏览博客。当你看着兴起，自己也想评论或者发文的时候，发现<br>
提示你需要登录，这种场景就可以用上装饰器。代码举例：</p>

```python  
import functools

def authenticate(func):
 @functools.wraps(func)
 def wrapper(*args, **kwargs):
  request = args[0]
  if check_user_logged_in(request): # 检查用户是否登录
   return func(*args, **kwargs) # 如果登录了，就可以执行函数post_comment() 发送评论
  else:
   raise Exception('Authentication failed') # 否则，身份验证失败
 return wrapper

@authenticate
def post_comment(request)
 pass

上述代码只是说了这个意思，辅助描述下场景。

除此之外，还可以在输入合理性检查、缓存等多个场景中使用，毕竟不是做开发的，这里就不再深入了。

三、装饰器小结

装饰器本质上是一个python函数或者类，可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下，增加额外的功能。
装饰器的返回值也是一个函数对象或者类对象。

有了装饰器，我们可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码到装饰器中，并且可以重用。
说到这，我感觉跟AOP面向切面编程有点像。

大家还知道哪些应用场景，也欢迎留言补充。

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