Python装饰器--decorator

装饰器

装饰器实质是一个函数，其作用就是在不改动其它函数代码的情况下，增加一些功能。
如果我们需要打印函数调用前后日志，可以这么做

def log(func):
    print('%s is running' % func.__name__)
    func()

def bar():
    print('bar')
#将bar作为函数log参数传入
>>>log(bar)
bar is running
bar

这样写下来一个函数打印一个函数的日志是没有问题的，但是很多呢？

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


def bar():
    print('bar')


bar = log(bar)

bar()

借助decorator的语法糖，一个@就可以解决

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

@log   #相当于bar = log(bar)
def bar():
    print('this is bar')

@log
def bar2():
    print('this is bar2')

装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。

装饰器是允许带参数的，装饰器的语法可以使我们在调用时，提供其他参数。

import functools
def log(level):
    def decorator(func):
        #@functools.wraps(func)  #这里先注释一下
        def wrapper(*args,**kw):
            print('%s %s()'% (level,func.__name__))
            return func(*args,**kw)
        return wrapper
    return decorator
@log('execute')
def bar():
    print('bar')

>>>bar()
execute bar()
bar

>>>print(bar.__name__)
wrapper

这里的@log('execute')相当于    bar = log('execute')(bar)

函数对象可以通过__name__属性拿到名称

bar.__name__  拿到的是wrapper，这是因为bar函数经过装饰器装饰之后，最终返回了wrapper函数

 

如果不更改bar.__name__的属性，在一些依赖函数签名的代码中就会出错

Python自带的functools.wraps就是将原始函数__name__赋值给wrapper

import functools
def log(level):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)  #这里删除注释
        def wrapper(*args,**kw):
            print('%s %s()'% (level,func.__name__))
            return func(*args,**kw)
        return wrapper
    return decorator
@log('execute')
def bar():
    print('bar')

>>>bar()
execute bar()
bar

>>>print(bar.__name__)
bar   #__name__还原成了bar

 

类的装饰器

 

 

 

 

 

 

参考链接知乎--Python装饰器