Python学习札记(二十六) 函数式编程7 修饰器
修饰器
NOTE
1.函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字:
#!/usr/bin/env python3
def now():
print('2017/2/19')
def main():
f = now
f()
print(now.__name__)
print(f.__name__)
if __name__ == '__main__':
main()
sh-3.2# ./decorator1.py
2017/2/19
now
now
2.增强now函数的功能,又不想重新对now函数进行定义,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,装饰器就是一个返回函数的高阶函数:
#!/usr/bin/env python3
def log(func):
def wrapper():
print('call %s():' % func.__name__)
return func()
return wrapper
@log
def now():
print('2017/2/19')
def main():
f = now
f()
print(now.__name__)
print(f.__name__)
if __name__ == '__main__':
main()
sh-3.2# ./decorator1.py
call now():
2017/2/19
wrapper
wrapper
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。
now -> now()
=>
now -> wrapper()
把函数名看成指向函数的指针变量就好了。
3.将wrapper()函数的参数定义修改为(*args, **kw),使wrapper()函数可以接受任意参数的调用。
4.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。
eg.使用Flask web框架的时候,需要传入参数(路径)制定路由。
@app.route('/')
def index()
return '<h1>Hello</h1>'
这种传入参数的实现是三个函数的嵌套:
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('wasdns')
def now():
print('2017/2/19')
wasdns now()
2017/2/19
wrapper
wrapper
@log('wasdns')
:
now = log('wasdns')(now)
首先执行log('wasdns'),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。
一层一层解开。
5.函数也是Object,它有__name__等属性,但是在上面折腾之后,它的__name__属性变为:
wrapper
避免有些依赖函数签名的代码执行出错 => 需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中 => 调用Python内置的functools.wraps。
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
sh-3.2# ./decorator1.py
call now():
2017/2/19
now
now
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
sh-3.2# ./decorator2.py
wasdns now()
2017/2/19
now
now
加在最里层的函数首部(最后返回的是最里层的函数),修改其属性就达到了我们的目的。
decorator可以增强函数的功能,定义起来虽然有点复杂,但使用起来非常灵活和方便。
Practice
请编写一个decorator,能在函数调用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。
#!/usr/bin/env python3
import functools
def log1(func):
print('begin call')
func()
def wrapper(*args, **kw):
print('end call')
return wrapper
@log1
def func():
print('Hey Girl')
def main():
func()
if __name__ == '__main__':
main()
sh-3.2# ./decorator3.py
begin call
Hey Girl
end call
再思考一下能否写出一个@log的decorator,使它既支持:
@log
def f():
pass
又支持:
@log('execute')
def f():
pass
2017/2/19