python學習筆記 廖雪峰（26 裝飾器）

2021-09-12 23:16:44 字數 2708 閱讀 1833

這種在**執行期間動態增加功能的方式，稱之為「裝飾器」（decorator）。

>>> 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'
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)
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('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):


def decorator(func):


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')


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)
>>> now.__name__
import functools


def log(func):


@functools.wraps(func)


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


return func(*args, **kw)
或者針對帶引數的decorator：

import functools


def log(text):


def decorator(func):


@functools.wraps(func)


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


return func(*args, **kw)


return decorator
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：

@log


def f():


pass
又支援：

@log('execute')


def f():


pass
import time


def metric(fn):


print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__, fn(*args, **kw)))


return fn(*args, **kw)

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