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  • 装饰器

    由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以没通过变量也能调用改函数。

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

    函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字:

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

    现在我们要假设增强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Now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加公能的方式,称之为“”装饰器“”(Decorator)

    本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数,所以,我们要定义一个能打印日志的dectortor,可以定义如下:

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

    观察上面的log(),因为他是一个decorator,所以接收一个函数作为参数,并返回一个函数。我们就要接住Python的@语法,吧decorator至于函数的定义处:

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

    调用now()函数,不精会运行now()函数本身,还会在运行now()函数前前打印一行日志:

    把@log放到now()韩式的定义处,相当于执行了语句:

    now = log(now)

    由于log()shi 一个decorator,返回一个函数,所以,原来的now()函数任然存在,只是现在同名的now变量指向新的函数,于是调用now()执行新函数,即在log()函数中返回的wrapper()函数。

    wrapper()函数的参数定义是(*args,**kw),因此,wrapper()函数可以接受任意的参数的调用,在wrapper()函数内们首先打印日志,在紧接着调用原始函数。

    如果decorator本身需要传入参数,那就需要编写一哥返回decorator的高阶函数,写出来会更繁杂,比如,要定义log的文本:

    def log(text):
        def decorator(func):
            def wrapper(*args,**kw):
                print("%s %s():"% (text,func.__name__))
                return func(*args,**kw)
            return wrapper
        return decorator

    这个三层嵌套的decorator用法如下:

    @log("execute")
    def now():
        print("2019-4-1")

    执行结果如下:

    >>>now()
    execute now()
    2019-4-1

    和两层前阿涛的dencorator相比,3层嵌套的效果是这样的:

    >>>now = log("execute")(now)

    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。

    以上两种decorator的定义都没有问题,但还差最后一步,因为我们讲了函数也是对象,它有__name__等属性,但你去看经过decoratoe装饰之后的函数,他们的__name__已经从原来的“”now“”变成了“”wrapper“:

    >>>now.__name__
    "arwepper"

    因为返回的那个wrapper()函数名字就是“”wrapper“,所以,需要吧原始函数的__name__等属性赋值到wrapper()函数中,否则,有些依赖函数签名的代码执行就会出错,

    不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__ 这样的代码,Python内置的functools。wraps就是干这个事的,所以,一个完整的decorator的写法如下:

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