python 装饰器

在代码运行期间动态增加功能的方式，叫装饰器docorator

docorator 就是一个返回函数的高阶函数

# _*_ coding:utf-8 _*_
import functools
import time


# 编写装饰函数，在函数执行之前打印 call func.__name__
def log(func):#func是传入的函数，要执行的函数
    @functools.wraps(func)#加这行是为了使返回的函数名变成func.__name__,不加这行的话返回的函数名是 wrapper.__name__
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)#在函数执行之前打印‘call func.__name__’
        return func(*args, **kw)#执行func函数

    return wrapper


@log #在装饰函数之前加一个@来调用装饰函数，写在定义的函数now（）的前面，那么在执行now（）之前会先执行log()这个装饰函数
def now():
    print('2015-3-25')


f = now 
f()#调用now函数，相当于执行了语句 now= log（now）
print(f.__name__)

#如果docorator本身需要传入参数，函数如下，有3层的嵌套
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


@log('execute')
def now1():
    print('2018-01-12')


f1 = now1
f1()
print(f1.__name__)


# 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：
def metric(fn):
    @functools.wraps(fn)
    def wrapper(*args, **kw):
        start = time.time()
        result = fn(*args, **kw)
        end = time.time()
        print('%s executed in %.2fs ms' % (fn.__name__, (end - start) * 1000))
        return result

    return wrapper


@metric
def now2(x, y):
    time.sleep(1)
    return (x + y)


f = now2(10, 20)
if f == 30:
    print('pass')
else:
    print('failed')


# 请编写一个decorator，能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志
def printBeginEndCall(fn):
    @functools.wraps(fn)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('begin call')
        result = fn(*args, **kw)
        print('%s() is executed at %s' % (fn.__name__, time.asctime(time.localtime())))
        print('end call')
        return result

    return wrapper


@printBeginEndCall
def fast(num):
    return (num ** 2)


i = fast(3)
print(i)

#编写一个装饰函数，同时支持@log和@log（text）
#这个代码存在问题，但是我不知道为什么
def log(t):
    if isinstance(t, str):
        def decorator(fn):
            @functools.wraps(fn)
            def wrapper(*args, **kw):
                print('%s %s()' % (t, fn.__name__))
                return fn(*args, **kw)

            return wrapper

        return decorator

    else:
        @functools.wraps(t)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s() is executed' % t.__name__)
            return t(*args, **kw)

        return wrapper


@log('start executing')
def test(x):
    return x ** 3


f = test(6)
print(f)


@log()
def test2(y):
    return (y ** 3)


f1 = test2(10)
print(f1)