装饰器、函数调用 语句分析法

装饰器、函数调用 语句分析法

假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，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decorator，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，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的 @语法，把decorator置于函数的定义处：

@log
def now():
print '2013-12-25'

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

>>> now()
call now():
2013-12-25

把 @log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：

now = log(now)

由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数log(now)，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。
即调用now()为log(now)(),而log()中返回的是wrapper()函数。现在就是求wrapper(now)函数的()值。

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

从上分析，可以看出函数都是在调用中分析，所以就不断找函数、函数调用、参数、以及return语句。不断以return返回的函数来从后向前推。
所以通用的分析语句的方法是：

1. 把 @log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：now = log(now)
   即首先执行log(now).
2. 返回的是wrapper函数
3. 再调用返回的函数，参数是(),即None。
4. 返回值最终是原始函数now