装饰器

#装饰器:本质上是函数,(装饰其他函数)就是为其他函数添加附加功能
#原则: 1.不能修改被装饰的函数的源代码
# 2.不能修改被装饰的函数的调用方式 #实现装饰器知识储备
#1.函数即变量
#2.高阶函数
# a.把一个函数名当做实参传给另外一个函数(在不修改被修改函数的源代码的情况下为其添加功能)
# b.返回值包含函数名(不修改函数的调用方式)
#3.嵌套函数
#小结:高阶函数+嵌套函数=>装饰器!

由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数。

>>> def now():
... print('2015-3-25')
...
>>> f = now
>>> f()
2015-3-25

函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字:

>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'

现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。

本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可以定义如下:

def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper

观察上面的log,因为它是一个decorator,所以接受一个函数作为参数,并返回一个函数。我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:

@log
def now():
print('2015-3-25')

@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:

now = log(now)

由于log()是一个decorator,返回一个函数,所以,原来的now()函数仍然存在,只是现在同名的now变量指向了新的函数,于是调用now()将执行新函数,即在log()函数中返回的wrapper()函数。

wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw),因此,wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内,首先打印日志,再紧接着调用原始函数。

如果decorator本身需要传入参数,那就需要编写一个返回decorator的高阶函数,写出来会更复杂。比如,要自定义log的文本:

def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator

这个3层嵌套的decorator用法如下:

@log('execute')
def now():
print
#执行结果如下: >>> now()
execute now():
2015-3-25 #和两层嵌套的decorator相比,3层嵌套的效果是这样的:
>>> now = log('execute')(now)

我们来剖析上面的语句,首先执行log('execute'),返回的是decorator函数,再调用返回的函数,参数是now函数,返回值最终是wrapper函数。

以上两种decorator的定义都没有问题,但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象,它有__name__等属性,但你去看经过decorator装饰之后的函数,它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'

>>> now.__name__
'wrapper'

因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper',所以,需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中,否则,有些依赖函数签名的代码执行就会出错。

不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码,Python内置的functools.wraps就是干这个事的,所以,一个完整的decorator的写法如下:

import functools

def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
或者针对带参数的decorator:

import functools

def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator

import functools是导入functools模块。模块的概念稍候讲解。现在,只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。

参考:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014318435599930270c0381a3b44db991cd6d858064ac0000

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