Python高階函式 裝飾器

2021-08-18 13:35:06 字數 2027 閱讀 4524

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

>>> def now():

... print('2018-4-11')

...>>> f = now

>>> f()

2018-4-11

>>>

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:

>>> def log(func):

... 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

... def now():

... print('2018-4-11')

...

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():

2018-4-11

把@log放到now()函式定義處,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):

def decorator(func):

print('%s%s():'%(text,func.__name__))

return func(*args,**kw)

return decorator

@log('execute')

def now():

print('2018-4-11')

now()

executenow():

2018-4-11

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

>>> def log(func):

... @functools.wraps(func)

... print('call %s():'%fuc.__name__)

... return func(*args,**kw)

...

或是針對帶引數的decorator:

>>> import functools

>>> def log(text):

...     def decorator(func):

...         @functools.wraps(func)

...             print('%s %s():'%(text,func.__name__))

...             return func(*args,**kw)

...     return decorator

...

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