python 的装饰器(Decorator)

先看一个例子

#这个是一个闭包，闭包前面已经说了
def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

@log
def now():
    print('2015-3-25')


#调用函数
now()   
#输出
call now():
2015-3-25

在我们调用这个函数的时候，第一件事并不是执行这个函数，而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子我们称之为装饰函数 或 装饰器，如上面的log()函数

装饰器的使用方法：

1.先定义一个装饰器（帽子），可以用类或者函数实现

2.再定义你的业务函数或者类

3.最后把帽子戴在这个函数头上

上面的例子log()函数是一个装饰器，返回的是一个函数，如果装饰器本身需要传入参数，则需要定义一个三层嵌套的函数

如：

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))  #函数真正执行的地方
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log('execute')   #log函数传入参数'execute'
def now():
    print('2015-3-25')


now()
#输出
execute now():
2015-3-25

我们来剖析上面的语句，首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数

使用funltools标准库中的wraps装饰器

#使用函数的属性__name__
now.__name__
#输出
'wrapper'

函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字，为啥返回值是wrapper，这是因为不管怎么嵌套，最终还是回到最里面那层，为了避免理解错误，就使用wraps装饰器

functools .wraps 装饰器，它的作用就是将 被修饰的函数(now) 的一些属性值赋值给 修饰器函数(log) ，最终让属性的显示更符合我们的直觉

import functools

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


#带参数的装饰器
import functools

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

wraps 其实是一个偏函数对象（partial），源码如下

def wraps(wrapped,
     assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
     updated = WRAPPER_UPDATES):
  return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,
          assigned=assigned, updated=updated)

练习：请设计一个decorator，它可作用于任何函数上，并打印该函数的执行时间：

import time, functools
def metric(fn):
    @functools.wraps(fn)
    def wrapper(*args, **kw):
        start_time = time.time()
        e = fn(*args, **kw)
        end_time = time.time()
        print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__, end_time-start_time))
        return e
    return wrapper
 
 
@metric
def fast(x, y):
    time.sleep(0.0012)
    return x + y;

@metric
def 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('测试失败!')
elif s != 7986:
    print('测试失败!') 

类的装饰器后面在聊