2.3.12 Python 函数进阶-装饰器

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:


import time

def log(func):
def wrapper(*args, **kargs):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kargs)
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(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime()))


now()
 

 

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:

1 call now():
2 2018-08-13 11:08:45

@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:

1 now = log(now)

 

带参数装饰器

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:

import time

def log(text):
    def decorator(func):
        def warapper(*args, **kargs):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kargs)
        return warapper
    return decorator

#3层嵌套的decorator用法
@log('execute')
def now():
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime()))



now()

执行结果:

execute now():
2018-08-13 11:22:36

和两层嵌套的decorator相比,3层嵌套的效果是这样的:

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

我们来剖析上面的语句,首先执行log('execute'),返回的是decorator函数,再调用返回的函数,参数是now函数,返回值最终是wrapper函数。

以上两种decorator的定义都没有问题,但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象,它有__name__等属性,但你去看经过decorator装饰之后的函数,它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'

>>> 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 functools

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

或者针对带参数的decorator:

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

import functools是导入functools模块。模块的概念稍候讲解。现在,只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。

posted @ 2018-08-13 10:30  DevopsXin  阅读(134)  评论(0编辑  收藏  举报