Python装饰器

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。

装饰模式有很多经典的使用场景，例如插入日志、性能测试、事务处理等等，有了装饰器，就可以提取大量函数中与本身功能无关的类似代码，从而达到代码重用的目的。

1.不带参数的装饰器调用 

@是装饰器的语法糖,在定义的时候使用，防止再一次的赋值

通过装饰器log在调用函数前输出调用函数的名称

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


@log
def print1():
    print 1

print1()

结果为

call print1 !
1

由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的print1()函数仍然存在，只是现在同名的print1变量指向了新的函数，于是调用print1()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。

2.需要传入参数的装饰器

当装饰器需要传入参数时，需要三层返回函数的调用

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("excute")
def print1():
    print 1


print1()

excute print1 !
1

等同于：

print1 = log("excute")(print1)

首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是print1函数，返回值最终是wrapper函数

3.解决装饰器调用函数改变 函数属性 -- __name__ 的问题

print print1.__name__

输出

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。

在这我们使用functools 提供的 wrap方法

import functools


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("excute")
def print1():
    print 1


print1()
print print1.__name__

在wrapper函数前加上装饰器 @functools.wraps(func)即可

输出结果：

excute print1 !
1
print1

4.做一个廖大大课后小练习

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：

#import time,functools

def printcalltime(fun):
　　 @functools.wrap(fun)
    def wrapper(*args, **kw):
        start = time.time()
        res = fun(*args, **kw)
        end = time.time()
        print "%s excute time = %d ms !" %(fun.__name__, (end - start) * 1000)
　　　　　return res
    return wrapper


@printcalltime
def print1():
    time.sleep(2)
    print 1


print1()
print print1.__name__

结果为

1
print1 excute time = 1000 ms !
print1

5.多个装饰器的执行顺序

@a
@b
@c
def func():
    print "aaa"

等同于

a(b(c(fun)))

6.Python内置装饰器

@property  --  类似C++中private修饰 将类方法中的变量变为 静态 只读状态

@staticmethod -- 类似C++中静态函数 可以不用通过类实例调用被其装饰过的函数 即将函数自带的self参数去掉

@classmethod -- 类方法 将方法中的参数由self类实例 变为 cls即类名