python3.x 浅谈修饰器

#装饰器用法，好处
#简化代码，避免重复性代码
#打印日志 @log
#检测性能 @performance
#数据库事务 @transaction
#URL路由 @post('/register')

简单例子：

@new_addlog
def function(x):
　　return x*2
等价于===>>
def function(x):
　　return x*2
function=new_addlog(function)

#修饰器用法1
'''
def reducedata(x):
　　return x*2

def addlog(f):
　　def newFunction(data):
　　　　print('call: '+f.__name__+'()...',data)
　　　　return (f(data))
　　return newFunction

reducedata = addlog(reducedata)
print(reducedata(5))
'''

#修饰器用法2  tips:先定义修饰器，在使用@绑定
def addLOG(f):#指针地址不能带参
　　　def log(x,y):
　　　　print('call: '+f.__name__)
　　　　return f(x,y)
　　return log

@addLOG　　　　#需要先定义
def add(x,y):
　　return x+y

print(add(5,6))

#按照道理应该cpp也能这么做，但逻辑太复杂，py风格比较好理解，

#将需要扩展的api封装起来，增加需要的功能，完成之后，在执行封装的api，就这么简单

 扩展functools.wraps(),先看下原型api

>>> from functools import wraps
>>> def my_decorator(f):
...     @wraps(f)
...     def wrapper(*args, **kwds):
...         print('Calling decorated function')
...         return f(*args, **kwds)
...     return wrapper
...
>>> @my_decorator
... def example():
...     """Docstring"""
...     print('Called example function')
...
>>> example()
Calling decorated function
Called example function
>>> example.__name__
'example'
>>> example.__doc__
'Docstring'

wraps把原函数所有必要的属性复制到新函数上，与原来简单的装饰器相比不只是增加了新功能，还

保留原函数的属性。