python中的装饰器

Python中的装饰器可以很方便的对已有的函数进行改写或者优化，从某种程度上可以将函数看成类，装饰器的作用就是类继承的过程。

def log(func):    def wrapper(*arg,**kw):        print('call %s' % func.__name__)        return func(*arg,**kw)    return wrapper@logdef now():    print('2017-1-7')now()

运行的结果是：

call now2017-1-7

代码中的@语法相当于now=log(now)。我们可以将上面的代码写成下面的形式：

def log(func):    def wrapper(*arg,**kw):        print('call %s' % func.__name__)        return func(*arg,**kw)    return wrapperdef now():    print('2017-1-7')log(now)()

结果依然是：

call now2017-1-7

从上面两段代码可以看出@xxx的作用等价于now=xxx(now)，也就是log是一个将紧跟他下面的函数作为参数的函数。无论函数xxx里有多少层函数，跟在@后面的函数或其所指向的函数必须是以函数作为参数的。我们来看下面一段代码：

def log(text):    if isinstance(text,str):        def decorator(func):            def wrapper(*args, **kw):                print('%s %s():' % (text, func.__name__))                return func(*args, **kw)            return wrapper        return decorator    else:        def wrapper(*args, **kw):            print('call %s()' % text.__name__)            return text(*args, **kw)        return wrapper        @logdef now1():    print('2017-1-7')@log('excute')def now2():    print('2017-1-7')now1()now2()

运行结果如下：

call now()2017-1-7excute now():2017-1-7

上面的这段代码中的装饰器，除了正常的功能外，还可以加参数，这是为什么呢？在函数log中，先判断的是参数text的类型，先不论text是那种类型，函数log或其所指向的函数必须都是以函数作为参数的。@log的作用等价于now1=log(now1)，now1是函数类型，不是字符串类型，所以执行的是这段代码：

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

在@xxx中xxx就是一个函数，因此@log('excute')中log('excute')就是一个函数，所以log('excute')的作用等价于now2=log('excute')(now2)。但是，'excute'先传进去的所以经判断执行的是这段代码：

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

在这还有最后一个问题就是now的__name__属性会变成wrapper，还是因为now2=log('excute')(now2)。log('excute')(now2)指向的函数就是wrapper，因此完整的代码就是：

import functoolsdef log(text):    if isinstance(text,str):        def decorator(func):            @functools.wraps(func)            def wrapper(*args, **kw):                print('%s %s():' % (text, func.__name__))                return func(*args, **kw)            return wrapper        return decorator    else:        @functools.wraps(text)        def wrapper(*args, **kw):            print('call %s()' % text.__name__)            return text(*args, **kw)        return wrapper        @logdef now1():    print('2017-1-7')@log('excute')def now2():    print('2017-1-7')now1()now2()

@functools.wraps(func)的作用就是wrapper.__name__ = func.__name__。