python 装饰器 Decorator

2018-06-17 23:54:39来源:未知 阅读 ()

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一、装饰器定义

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。

 1 >>> def log(func):
 2 ...     def wrapper(*args, **kw):
 3 ...         print('call %s:' % func.__name__)
 4 ...         return func(*args, **kw)
 5 ...     return wrapper
 6 ... 
 7 >>> @log
 8 ... def now():
 9 ...     print('2017-12-16')
10 ... 
11 >>> now()
12 call now:
13 2017-12-16
14 >>> 

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。要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处。

@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:

1 >>>now = log(now)

二、带传参的装饰器

 1 >>> def log(text):
 2 ...     def decorator(func):
 3 ...         def wrapper(*args, **kw):
 4 ...             print('%s %s:' % (text, func.__name__))
 5 ...             return func(*args, **kw)
 6 ...         return wrapper
 7 ...     return decorator
 8 ... 
 9 >>> @log('execute')
10 ... def now():
11 ...     print('2017-12-16')
12 ... 
13 >>> now()
14 execute now:
15 2017-12-16

和两层嵌套的decorator相比,3层嵌套的效果是这样的:

1 >>> now = log('execute')(now)

三、functools.wraps

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'

1 >>> now.__name__
2 '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:

1 import functools
2 
3 def log(func):
4     @functools.wraps(func)
5     def wrapper(*args, **kw):
6         print('call %s():' % func.__name__)
7         return func(*args, **kw)
8     return wrapper
 1 import functools
 2 
 3 def log(text):
 4     def decorator(func):
 5         @functools.wraps(func)
 6         def wrapper(*args, **kw):
 7             print('%s %s():' % (text, func.__name__))
 8             return func(*args, **kw)
 9         return wrapper
10     return decorator

 

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