16. 装饰器

定义函数：

>>> 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'

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）。

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

借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：

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

调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志：

>>> now()
call now():
2015-3-25

把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：now = log(now)

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('2015-3-25')

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，返回值是wrapper函数，此时形参text = 'execute'，func = now。

问题：经过decorator装饰器之后的函数，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。

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