Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数,它接收一个函数作为参数,然后,返回一个新函数。

使用 decorator 用Python提供的 @ 语法,这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。

考察一个@log的定义:

def log(f):
def fn(x):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(x)
return fn

对于阶乘函数,@log工作得很好:

@log
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)

结果:

call factorial()...
3628800

但是,对于参数不是一个的函数,调用将报错:

@log
def add(x, y):
return x + y
print add(1, 2)

结果:

Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 15, in <module>
print add(1,2)
TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given)

因为 add() 函数需要传入两个参数,但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。

要让 @log 自适应任何参数定义的函数,可以利用Python的 *args 和 **kw,保证任意个数的参数总是能正常调用:

def log(f):
def fn(*args, **kw):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(*args, **kw)
return fn

现在,对于任意函数,@log 都能正常工作。

练习:

编写一个@performance,它可以打印出函数调用的时间

import time
def performance(f):
a = time.time()
def fn(*argc, **kw):
print f(*argc, **kw)
print time.time() - a
return fn
@performance
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)

结果:

3628800
0.0189998149872
None

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