• Python装饰器学习（九步入门）

    原文：http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html

    这是在Python学习小组上介绍的内容，现学现卖、多练习是好的学习方式。

    第一步：最简单的函数，准备附加额外功能

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''
     
    def myfunc():
        print("myfunc() called.")
     
    myfunc()
    myfunc()

    第二步：使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能

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    '''示例2: 替换函数(装饰)
    装饰函数的参数是被装饰的函数对象，返回原函数对象
    装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)'''
     
    def deco(func):
        print("before myfunc() called.")
        func()
        print("  after myfunc() called.")
        return func
     
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
     
    myfunc = deco(myfunc)
     
    myfunc()
    myfunc()

    第三步：使用语法糖@来装饰函数

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例3: 使用语法糖@来装饰函数，相当于“myfunc = deco(myfunc)”
    但发现新函数只在第一次被调用，且原函数多调用了一次'''
     
    def deco(func):
        print("before myfunc() called.")
        func()
        print("  after myfunc() called.")
        return func
     
    @deco
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
     
    myfunc()
    myfunc()

    第四步：使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用

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    '''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用，
    内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
     
    def deco(func):
        def _deco():
            print("before myfunc() called.")
            func()
            print("  after myfunc() called.")
            # 不需要返回func，实际上应返回原函数的返回值
        return _deco
     
    @deco
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
        return 'ok'
     
    myfunc()
    myfunc()

    第五步：对带参数的函数进行装饰

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    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例5: 对带参数的函数进行装饰，
    内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
     
    def deco(func):
        def _deco(a, b):
            print("before myfunc() called.")
            ret = func(a, b)
            print("  after myfunc() called. result: %s" % ret)
            return ret
        return _deco
     
    @deco
    def myfunc(a, b):
        print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
        return a + b
     
    myfunc(1, 2)
    myfunc(3, 4)

    第六步：对参数数量不确定的函数进行装饰

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    '''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰，
    参数用(*args, **kwargs)，自动适应变参和命名参数'''
     
    def deco(func):
        def _deco(*args, **kwargs):
            print("before %s called." % func.__name__)
            ret = func(*args, **kwargs)
            print("  after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))
            return ret
        return _deco
     
    @deco
    def myfunc(a, b):
        print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
        return a+b
     
    @deco
    def myfunc2(a, b, c):
        print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
        return a+b+c
     
    myfunc(1, 2)
    myfunc(3, 4)
    myfunc2(1, 2, 3)
    myfunc2(3, 4, 5)

    第七步：让装饰器带参数

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    '''示例7: 在示例4的基础上，让装饰器带参数，
    和上一示例相比在外层多了一层包装。
    装饰函数名实际上应更有意义些'''
     
    def deco(arg):
        def _deco(func):
            def __deco():
                print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
                func()
                print("  after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
            return __deco
        return _deco
     
    @deco("mymodule")
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
     
    @deco("module2")
    def myfunc2():
        print(" myfunc2() called.")
     
    myfunc()
    myfunc2()

    第八步：让装饰器带 类 参数

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    '''示例8: 装饰器带类参数'''
     
    class locker:
        def __init__(self):
            print("locker.__init__() should be not called.")
             
        @staticmethod
        def acquire():
            print("locker.acquire() called.（这是静态方法）")
             
        @staticmethod
        def release():
            print("  locker.release() called.（不需要对象实例）")
     
    def deco(cls):
        '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
        def _deco(func):
            def __deco():
                print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))
                cls.acquire()
                try:
                    return func()
                finally:
                    cls.release()
            return __deco
        return _deco
     
    @deco(locker)
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
     
    myfunc()
    myfunc()

    第九步：装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中，同时演示了对一个函数应用多个装饰器

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    '''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''
     
    class mylocker:
        def __init__(self):
            print("mylocker.__init__() called.")
             
        @staticmethod
        def acquire():
            print("mylocker.acquire() called.")
             
        @staticmethod
        def unlock():
            print("  mylocker.unlock() called.")
     
    class lockerex(mylocker):
        @staticmethod
        def acquire():
            print("lockerex.acquire() called.")
             
        @staticmethod
        def unlock():
            print("  lockerex.unlock() called.")
     
    def lockhelper(cls):
        '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
        def _deco(func):
            def __deco(*args, **kwargs):
                print("before %s called." % func.__name__)
                cls.acquire()
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                finally:
                    cls.unlock()
            return __deco
        return _deco
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    '''示例9: 装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中
    同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''
     
    from mylocker import *
     
    class example:
        @lockhelper(mylocker)
        def myfunc(self):
            print(" myfunc() called.")
     
        @lockhelper(mylocker)
        @lockhelper(lockerex)
        def myfunc2(self, a, b):
            print(" myfunc2() called.")
            return a + b
     
    if __name__=="__main__":
        a = example()
        a.myfunc()
        print(a.myfunc())
        print(a.myfunc2(1, 2))
        print(a.myfunc2(3, 4))

    下面是参考资料，当初有不少地方没看明白，真正练习后才明白些：

    1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421

    2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html

    3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338
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