装饰器
样例代码
import functools
装饰器
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print(‘call %s():’ % func.name)
return func(*args, **kw)
return wrapper
装饰器
def log_text(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print(‘%s %s():’ % (text, func.name))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
装饰器，如果使用上面两个装饰器，获取 name 属性的时候得到的是 wrapper，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
def log_new(func):
@functools.wraps(func) # import functools 使用这个定义即可将参数传递下去。
def wrapper(*args, **kw):
print(‘call %s():’ % func.name)
return func(*args, **kw)
return wrapper
在这里使用装饰器，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 = log(now)
@log
def now():
print(“2019-12-09”)
可以收受参数的装饰器
@log_text(“Execute”)
def now_text():
print(“2019-12-09”)
if name == ‘main’:
# 函数也是一个对象，函数对象可以被赋值给变量，通过变量也能调用函数。
# 函数对象有一个 name 属性，可以得到函数的名字。
print(now.name)
# 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。
now()
now_text()
在面向对象（OOP）的设计模式中，decorator被称为装饰模式。
OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现，而Python除了能支持OOP的decorator外，直接从语法层次支持decorator。
Python的decorator可以用函数实现，也可以用类实现。
decorator可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，但使用起来非常灵活和方便。
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待讨论内容
author = ‘Kaiming’
装饰器按照装饰函数是否带参数和被装饰函数是否带参数可以分为4类
import functools
P1——两者都不带参数
定义装饰函数，被装饰函数作为参数
def decorator_one(f1):
print(‘start’)
print(‘call ’ + f1.name)
print(‘end’)
# 被装饰函数不带参数，返回被装饰函数,最外层函数必须接受一个返回函数
return f1
@decorator_one
采取和上面定义不同的名字，否则会出错
def f1():
pass
f1()
P2——装饰函数不带参数，被装饰函数带参数
定义装饰函数，被装饰函数作为参数
def decorator_two(f2):
# 定义包装函数，用于传递给被装饰函数当做参数,使用可变参数和关键字参数可以提升灵活性
def wrapper_two(*args, **kw):
print(‘start’)
print(‘call’ + f2.name)
f2(*args, **kw)
print(‘end’)
# 这里的return返回的是decorator_two这个函数的返回值
return wrapper_two
@decorator_two
def f2(s):
print(s)
'''流程是:f2=decorator_two(f2),然后运行wrapper_two函数，在f2执行前后进行
处理,最后还要把函数最为一个返回值，这个是装饰函数要求的'''
f2(‘被装饰函数f2的参数’)
P3——装饰函数带参数，被装饰函数不带参数
装饰函数外层加一层函数，用来传递装饰函数的参数
def my_decorator_three(*args, **kw):
# 这里才是装饰函数开始的地方，传入装饰函数参数f3
def decorator_three(f3):
# @functools.wraps(f3) 这句在这里可加可不加，反正不会出现函数名字指定错误
print(‘start’)
print(‘f3的装饰器函数自带参数为:’, *args)
print(‘call ’ + f3.name)
print(‘end’)
# 这里需要返回被装饰函数本身f3,当做
return f3
return decorator_three
'''注意P3的调用逻辑是f3=my_decorator_three(*args,**kw)(f3)(),最后的(f3)在这里是
使用前面的返回函数decorator_three(f3),可以完成装饰函数自带参数实现的功能，最后的()实际上
再使用不带参数的f3()函数本身完成被装饰函数本身的功能'''
这里采用最外层的函数
@my_decorator_three(‘my_decorator_three’)
def f3():
pass
f3()
P4——装饰器函数和被装饰函数都带参数
这层传递的参数是装饰函数本身需要使用的参数
def my_decorator_four(*args_decorator, **kw_decorator):
# 这一层函数传递需要被装饰的函数f4
def decorator_four(f4):
@functools.wraps(f4)
# 这一层包装函数用于传递被装饰函数f4所需要的参数
def wrapper(*args, **kw):
print(‘start’)
print(f4.name + ’ is working’)
# 在这个函数内已经使用了带参数的被装饰函数f4，所以最后也不需要返回函数f4了
f4(*args, **kw)
print(‘end’)
return wrapper
return decorator_four
'''P4的调用逻辑是f4=my_decorator_four(**args_decorator,**kw_decorator)(f4)(*args,**kw);这个逻辑比较长，首
先是他用最外层的函数，传递装饰函数需要的参数；然后用于最外层函数返回的函数是decorator_four()，所以
后面的(f4)实际上等价于decorator_four(f4),然后由于decorator_four函数的返回值是wrapper,所以(*args,**kw)
等价于wrapper(*args,**kw)'''
@my_decorator_four(‘my_decorator_four’)
def f4(s):
print(s)
f4(‘被装饰函数f4的参数’)
P5 课后习题，通过分析课后习题可以知道，需要设计一个装饰函数带可变参数，被装饰函数不带参数的装饰器
为了保持前后的统一性，函数名我就不用log了，而是用my_decorator_five代替log,f5代替f
def my_decorator_five(*args, **kw):
def decorator_five(f5):
print(*args)
print(‘begin call’)
# 在函数中使用了被装饰函数，就不用再返回这个函数了，因为已经在这被执行过了
f5()
print(‘end call’)
return decorator_five
@my_decorator_five()
def f5():
pass
@my_decorator_five(‘execute’)
def f5():
pass
'''P5的装饰器函数调用逻辑实际上和P3类似，f5=my_decorator_five(*args,**kw)(f5),好P3的差别就是最后不用加()，因
为最后没有返回被装饰函数'''