装饰器、函数调用 语句分析法
装饰器、函数调用 语句分析法
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)。
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:
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
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 '2013-12-25'
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():
2013-12-25
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log(now),于是调用now()将执行新函数,即在log()函数中返回的wrapper()函数。
即调用now()为log(now)(),而log()中返回的是wrapper()函数。现在就是求wrapper(now)函数的()值。
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。return now(args, **kw)
从上分析,可以看出函数都是在调用中分析,所以就不断找函数、函数调用、参数、以及return语句。不断以return返回的函数来从后向前推。
所以通用的分析语句的方法是:
- 把 @log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:now = log(now)
即首先执行log(now). - 返回的是wrapper函数
- 再调用返回的函数,参数是(),即None。
- 返回值最终是原始函数now