二十六裝飾器

裝飾器

由於函式也是乙個物件，而且函式物件可以被賦值給變數，所以，通過變數也能呼叫該函式。

>>> def now():... print('2015-3-25')...>>> f = now>>> f()2015-3-25

函式物件有乙個

__name__屬性，可以拿到函式的名字：

>>> now.__name__'now'>>> f.__name__'now'

現在，假設我們要增強

now()函式的功能，比如，在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。所以，我們要定義乙個能列印日誌的decorator，可以定義如下：

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：

@logdef now(): 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) 由於

log()是乙個decorator，返回乙個函式，所以，原來的

now()函式仍然存在，只是現在同名的

now變數指向了新的函式，於是呼叫

now()將執行新函式，即在

log()函式中返回的

(*args, **kw)，因此，

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：

這個3層巢狀的decorator用法如下：

@log('execute')def now(): 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)

我們來剖析上面的語句，首先執行

log('execute')，返回的是

decorator函式，再呼叫返回的函式，引數是

now函式，返回值最終是

以上兩種decorator的定義都沒有問題，但還差最後一步。因為我們講了函式也是物件，它有

__name__等屬性，但你去看經過decorator裝飾之後的函式，它們的

__name__已經從原來的

'now'變成了

因為返回的那個

__name__等屬性複製到

不需要編寫

functools.wraps就是幹這個事的，所以，乙個完整的decorator的寫法如下：

或者針對帶引數的decorator：

import functools是匯入

functools模組。模組的概念稍候講解。現在，只需記住在定義

@functools.wraps(func)即可。練習

# -*- coding: utf-8 -*-import time, functools

# 測試@metricdef fast(x, y): time.sleep(0.0012) return x + y;@metricdef slow(x, y, z): time.sleep(0.1234) return x * y * z;f = fast(11, 22)s = slow(11, 22, 33)if f != 33: print('測試失敗!')elif s != 7986: print('測試失敗!')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。

請編寫乙個decorator，能在函式呼叫的前後列印出

'begin call'和

'end call'的日誌。

再思考一下能否寫出乙個

@log的decorator，使它既支援：

@logdef f(): pass

又支援：

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

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每日程式設計（二十六）

出差（二十六）調節

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