裝飾器到底有啥用？

我們要增強乙個已經完成的函式的功能，比如，在now()函式呼叫前後自動列印日誌，但又不希望修改now()函式的定義，這種在**執行期間動態增加功能的方式，稱之為「裝飾器」（decorator）。

本質上，decorator就是乙個返回函式的高階函式。

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

觀察上面的log，因為它是乙個decorator，所以接受乙個函式作為引數，並返回乙個函式。我們要借助python的@語法，把decorator置於函式的定義處：

@log
defnow
(): print('2015-3-25')

呼叫now()函式，不僅會執行now()函式本身，還會在執行now()函式前列印一行日誌：

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

把@log放到now()函式的定義處，相當於執行了語句：

now = log(now)

如果decorator本身需要傳入引數，那就需要編寫乙個返回decorator的高階函式，寫出來會更複雜。比如，要自定義log的文字：

def
log(text):
defdecorator
(func):
def(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return decorator

這個3層巢狀的decorator用法如下：

@log('execute')
defnow
(): print('2015-3-25')

執行結果如下：

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

和兩層巢狀的decorator相比，3層巢狀的效果是這樣的：

>>> now = log('execute')(now)

>>> now.__name__

import functools
deflog
(func):
@functools.wraps(func)
def(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)

或者針對帶引數的decorator：

import functools
deflog
(text):
defdecorator
(func):
@functools.wraps(func)
def(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return decorator

小結

在物件導向（oop）的設計模式中，decorator被稱為裝飾模式。oop的裝飾模式需要通過繼承和組合來實現，而python除了能支援oop的decorator外，直接從語法層次支援decorator。python的decorator可以用函式實現，也可以用類實現。

decorator可以增強函式的功能，定義起來雖然有點複雜，但使用起來非常靈活和方便。

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