python中装饰器理解

装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说：他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短！

由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。

>>> 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'

现在，假设我们要增强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）。

本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：

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

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。我们要借助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)

由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。

wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。

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，返回值最终是wrapper函数。

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'：

>>> 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，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：

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

import functools是导入functools模块。只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。

请编写一个decorator，能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。

思考一下能否写出一个@log的decorator，使它既支持：

@log
def f():
    pass

又支持：

@log('execute')
def f():
    pass

from functools import wraps


def log(path=''):
    def border(fun):
        @wraps(fun)
        def wrapper(*args_1, **kwargs):
            result = fun(*args_1, **kwargs)
            if not path:
                s = '当前函数名称为%s,日志输出路径为%s' % (fun.__name__, './')
            else:
                 s = '当前函数名称为%s,日志输出路径为%s' % (fun.__name__, path)
            print(s)
            return result

        return wrapper

    return border


@log()
def test1():
    return ("我是无参数函数")


@log('c:\zhuomian')
def test2():
    return ("我是无参数函数")


# print(test1())
# print(test2())


@log()
def test3(name):
    return ("我是有参数函数",name)


@log('c:\zhuomian')
def test4(name):
    return ("我是有参数函数",name)


# print(test3('小王'))
# print(test4('小组'))

class SG:
    log()
    def test5(self,name):
        return ("我是实例化函数",name)

    def decorato(self,fun):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            result = fun(*args,**kwargs)
            s = '当前函数名称为%s,日志输出路径为' % (fun.__name__)
            return result
        return wrapper

# print(SG().test5("实例"))

#选择实例化函数为装饰器，SG().decorato
s = SG()
@s.decorato
def test6(name):
    return name
print(test6("我怎么这么棒"))

转载自：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017451662295584