装饰器的语法为 @dec_name ，置于函数定义之前。如：
import atexit
@atexit.register
def goodbye():
print('Goodbye!')
print('Script end here')
atexit.register 是一个装饰器，它的作用是将被装饰的函数注册为在程序结束时执行。函数 goodbye 是被装饰的函数。
程序的运行结果是：
Script end here
Goodbye!
可见函数 goodbye 在程序结束后被自动调用。
另一个常见的例子是 @property ，装饰类的成员函数，将其转换为一个描述符。
class Foo:
@property
def attr(self):
print('attr called')
return 'attr value'
foo = Foo()
等价语法
语句块
@atexit.register
def goodbye():
print('Goodbye!')
等价于
def goodbye():
print('Goodbye!')
goodbye = atexit.register(goodbye)
这两种写法在作用上完全等价。
从第二种写法，更容易看出装饰器的原理。装饰器实际上是一个函数（或callable），其输入、返回值为：
| 说明 | 示例中的对应 | |
|---|---|---|
| 输入 | 被装饰的函数 | goodbye |
| 返回值 | 变换后的函数或任意对象 |
返回值会被赋值给原来指向输入函数的变量，如示例中的 goodbye 。此时变量 goodbye 将指向装饰器的返回值，而不是原来的函数定义。返回值一般为一个函数，这个函数是在输入参数函数添加了一些额外操作的版本。
如下面这个装饰器对原始函数添加了一个操作：每次调用这个函数时，打印函数的输入参数及返回值。
def trace(func):
def wrapper(*args, **kwargs): 1
print('Enter. Args: %s, kwargs: %s' % (args, kwargs)) 2
rv = func(*args, **kwargs) 3
print('Exit. Return value: %s' % (rv)) 4
return rv
return wrapper
@trace
def area(height, width):
print('area called')
return height * width
area(2, 3) 5
- 1 ：定义一个新函数，这个函数将作为装饰器的返回值，来替换原函数
- 2, 4 ： 打印输入参数、返回值。这是这个装饰器所定义的操作
- 3 ：调用原函数
- 5 ：此时
area实际上是 1 处定义的wrapper函数
程序的运行结果为：
Enter. Args: (2, 3), kwargs: {}
area called
Exit. Return value: 6
如果不使用装饰器，则必须将以上打印输入参数及返回值的语句直接写在 area 函数里，如：
def area(height, width):
print('Enter. Args: %s, %s' % (height, width))
print('area called')
rv = height * width
print('Exit. Return value: %s' % (rv))
return rv
area(2, 3)
程序的运行结果与使用装饰器时相同。但使用装饰器的好处为：
- 打印输入参数及返回值这个操作可被重用
如对于一个新的函数
foo，装饰器trace可以直接拿来使用，而无须在函数内部重复写两条print语句。@trace def foo(val): return 'return value'
一个装饰器实际上定义了一种可重复使用的操作
- 函数的功能更单纯
area函数的功能是计算面积，而调试语句与其功能无关。使用装饰器可以将与函数功能无关的语句提取出来。 因此函数可以写地更小。使用装饰器，相当于将两个小函数组合起来，组成功能更强大的函数
修正名称
以上例子中有一个缺陷，函数 area 被 trace 装饰后，其名称变为 wrapper ，而非 area 。 print(area) 的结果为：
<function wrapper at 0x10df45668>
wrapper 这个名称来源于 trace 中定义的 wrapper 函数。
可以通过 functools.wraps 来修正这个问题。
from functools import wraps
def trace(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Enter. Args: %s, kwargs: %s' % (args, kwargs))
rv = func(*args, **kwargs)
print('Exit. Return value: %s' % (rv))
return rv
return wrapper
@trace
def area(height, width):
print('area called')
return height * width
即使用 functools.wraps 来装饰 wrapper 。此时 print(area) 的结果为：
<function area at 0x10e8371b8>
函数的名称能够正确显示。
接收参数
以上例子中 trace 这个装饰器在使用时不接受参数。如果想传入参数，如传入被装饰函数的名称，可以这么做：
from functools import wraps
def trace(name):
def wrapper(func):
@wraps(func)
def wrapped(*args, **kwargs):
print('Enter %s. Args: %s, kwargs: %s' % (name, args, kwargs))
rv = func(*args, **kwargs)
print('Exit %s. Return value: %s' % (name, rv))
return rv
return wrapped
return wrapper
@trace('area')
def area(height, width):
print('area called')
return height * width
area(2, 3)
程序的运行结果为：
Enter area. Args: (2, 3), kwargs: {}
area called
Exit area. Return value: 6
将函数名称传入后，在日志同时打印出函数名，日志更加清晰。
@trace('area') 是如何工作的？
这里其实包含了两个步骤。 @trace('area') 等价于：
dec = trace('area')
@dec
def area(height, width): ...
即先触发函数调用 trace('area') ，得到一个返回值，这个返回值为 wrapper 函数。 而这个函数才是真正的装饰器，然后使用这个装饰器装饰函数。
多重装饰器
装饰器可以叠加使用，如：
@dec1
@dec2
def foo():pass
等价的代码为：
def foo():pass
foo = dec2(foo)
foo = dec1(foo)
即装饰器依次装饰函数，靠近函数定义的装饰器优先。相当于串联起来。
如果你一路读到这里，我相信你已经掌握了关于Python 装饰器80%的知识，并能够应用到工作学习中。你知道了装饰器的工作原理，以及如何自己编写一个装饰器，及避免常见的编写错误。
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