【Python学习】装饰器

装饰器(decorator)是一种高级Python语法。装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。在Python中，我们有多种方法对函数和类进行加工，比如在Python闭包中，我们见到函数对象作为某一个函数的返回结果。相对于其它方式，装饰器语法简单，代码可读性高。因此，装饰器在Python项目中有广泛的应用。

装饰器最早在Python 2.5中出现，它最初被用于加工函数和方法这样的可调用对象(callable object，这样的对象定义有__call__方法)。在Python 2.6以及之后的Python版本中，装饰器被进一步用于加工类。

装饰函数和方法

我们先定义两个简单的数学函数，一个用来计算平方和，一个用来计算平方差：

# get square sum
def square_sum(a, b):
    return a**2 + b**2

# get square diff
def square_diff(a, b):
    return a**2 - b**2

print(square_sum(3, 4))
print(square_diff(3, 4))

在拥有了基本的数学功能之后，我们可能想为函数增加其它的功能，比如打印输入。我们可以改写函数来实现这一点：

# modify: print input

# get square sum
def square_sum(a, b):
    print("intput:", a, b)
    return a**2 + b**2

# get square diff
def square_diff(a, b):
    print("input", a, b)
    return a**2 - b**2

print(square_sum(3, 4))
print(square_diff(3, 4))

我们修改了函数的定义，为函数增加了功能。

现在，我们使用装饰器来实现上述修改：

def decorator(F):
    def new_F(a, b):
        print("input", a, b)
        return F(a, b)
    return new_F

# get square sum
@decorator
def square_sum(a, b):
    return a**2 + b**2

# get square diff
@decorator
def square_diff(a, b):
    return a**2 - b**2

print(square_sum(3, 4))
print(square_diff(3, 4))

装饰器可以用def的形式定义，如上面代码中的decorator。装饰器接收一个可调用对象作为输入参数，并返回一个新的可调用对象。装饰器新建了一个可调用对象，也就是上面的new_F。new_F中，我们增加了打印的功能，并通过调用F(a, b)来实现原有函数的功能。

定义好装饰器后，我们就可以通过@语法使用了。在函数square_sum和square_diff定义之前调用@decorator，我们实际上将square_sum或square_diff传递给decorator，并将decorator返回的新的可调用对象赋给原来的函数名(square_sum或square_diff)。 所以，当我们调用square_sum(3, 4)的时候，就相当于：

square_sum = decorator(square_sum)
square_sum(3, 4)

我们知道，Python中的变量名和对象是分离的。变量名可以指向任意一个对象。从本质上，装饰器起到的就是这样一个重新指向变量名的作用(name binding)，让同一个变量名指向一个新返回的可调用对象，从而达到修改可调用对象的目的。

与加工函数类似，我们可以使用装饰器加工类的方法。

如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用decorator来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。

含参的装饰器

在上面的装饰器调用中，比如@decorator，该装饰器默认它后面的函数是唯一的参数。装饰器的语法允许我们调用decorator时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。

# a new wrapper layer
def pre_str(pre=''):
    # old decorator
    def decorator(F):
        def new_F(a, b):
            print(pre + "input", a, b)
            return F(a, b)
        return new_F
    return decorator

# get square sum
@pre_str('^_^')
def square_sum(a, b):
    return a**2 + b**2

# get square diff
@pre_str('T_T')
def square_diff(a, b):
    return a**2 - b**2

print(square_sum(3, 4))
print(square_diff(3, 4))

上面的pre_str是允许参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有环境参量的闭包。当我们使用@pre_str('^_^')调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。该调用相当于:

square_sum = pre_str('^_^') (square_sum)

装饰类

在上面的例子中，装饰器接收一个函数，并返回一个函数，从而起到加工函数的效果。在Python 2.6以后，装饰器被拓展到类。一个装饰器可以接收一个类，并返回一个类，从而起到加工类的效果。

def decorator(aClass):
    class newClass:
        def __init__(self, age):
            self.total_display   = 0
            self.wrapped         = aClass(age)
        def display(self):
            self.total_display += 1
            print("total display", self.total_display)
            self.wrapped.display()
    return newClass

@decorator
class Bird:
    def __init__(self, age):
        self.age = age
    def display(self):
        print("My age is",self.age)

eagleLord = Bird(5)
for i in range(3):
    eagleLord.display()

在decorator中，我们返回了一个新类newClass。在新类中，我们记录了原来类生成的对象（self.wrapped），并附加了新的属性total_display，用于记录调用display的次数。我们也同时更改了display方法。

通过修改，我们的Bird类可以显示调用display的次数了。

总结

装饰器的核心作用是name binding。这种语法是Python多编程范式的又一个体现。大部分Python用户都不怎么需要定义装饰器，但有可能会使用装饰器。鉴于装饰器在Python项目中的广泛使用，了解这一语法是非常有益的。

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from functools import wraps #用于解决装饰器影响被装饰函数__name__,__doc__等内置函数的返回值


def log1(level):
    """
    第一种方式
    :param level:
    :return:
    """
    def debug(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print "[{}]: enter {}()".format(level, func.__name__)
            if level == "level1":
                print "curent is %s" % level
                return func(*args, **kwargs)
            else:
                print "not exec func"
        return wrapper
    return debug


class Log2:
    """
    第二种方式
    """
    def __init__(self, level):
        self.level = level

    def __call__(self, func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print "[{}]: enter {}()".format(self.level, func.__name__)
            if self.level == "level1":
                print "curent is %s" % self.level
                return func(*args, **kwargs)
            else:
                print "not exec func"
        return wrapper


@Log2("level1")
def say_hello(*args, **kwargs):
    print("args=%s" % args)
    for k, v in kwargs.items():
        print("k=%s,v=%s" % (k, v))
    print "hello!"


say_hello((1,2,3), a=1)
type(say_hello)
print say_hello.__name__

import inspect
print inspect.getargspec(say_hello)  # failed
#print inspect.getsource(say_hello)  # failed

from decorator import decorator

class Counter:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.count = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.count += 1
        return self.func(*args, **kwargs)

@Counter
def foo():
    pass

for i in range(10):
    foo()

print(foo.count)  # 10