pyhotn3入门基础-15 装饰器与偏函数

函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字:

>>> def now():print('2017-6-15')>>> f = now>>> f()2017-6-15>>> f.__name__'now'>>> now.__name__'now'

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）

decorator就是一个返回函数的高阶函数

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

要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：

>>> @logdef now():print('2017-06-15')

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():2017-06-15

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，于是调用now()将执行新函数，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。

如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义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

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

结果：

>>> now()execute now():2015-3-25

效果等同于

>>> now = log('execute')(now)

>>> now.__name__'wrapper'

因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到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 functoolsdef log(func):    @functools.wraps(func)    def wrapper(*args, **kw):        print('call %s():' % func.__name__)        return func(*args, **kw)    return wrapper

import functoolsdef 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

偏函数

简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。