Python 装饰器

不带参数的装饰器

核心思想就是设计模式中的装饰者模式。

按照 Java 中的写法，我们一般是这么做的：

定义一个专门处理日志打印的函数，接受需要处理的函数：

def print_log(func):
    print 'call '+f.func_name+'()...'
    func()

使用：
print_log(func)

其实在我（ Java 程序员眼中）看来，这已经是非常的方便了，而且也没有破坏原函数的结构。

但是，对于 Python 来说还远远不够，它追求的是依然运行 func() 并且在不改变其内部结构的基础上扩展别的功能。

且 Python 还用语法糖简化了其使用过程。不过首先，也是非常关键的一点是要理解闭包的概念，上一篇的 Python 高级特性中介绍有提过。

用代码说话，下面就是一个简单的装饰器：

def log(f):
    def fn(x):
        print 'call ' + f.__name__ + '()...'
        return f(x)
    return fn

第一眼看真的是一脸懵逼，我花了大量的时间想弄清楚 return f(x) 到底是什么意思，有什么用，这个参数 x 又是什么意思。

于是我改造了一下，去掉了那个 return 和 x ，写成非常好理解的形式：

def log(f):
    def fn():
        print 'call ' + f.__name__ + '()...'
        f()
    return fn

def funcc():
    print 'i am funcc'

funcc = log(funcc)
funcc()

运行：

call funcc()...
i am funcc

并没有问题。函数 log() 的用意是接收一个函数，在不改变传进来的函数的情况下，打印该函数的信息。

print 'call ' + f.__name__ + '()...'

这行就是打印原函数的名称，也就是装饰器的装饰物。

最后就是赋值给原先的函数。

上面那个只是没有参数的函数的装饰，对于有参数的函数，我们需要这么写：

def log(f):
    def fn(*args, **kw):
        print 'call ' + f.__name__ + '()...'
        f(*args, **kw)
    return fn

def funcc():
    print 'i am funcc'

funcc = log(funcc)
funcc()

这个其实就是比较标准的 Python 装饰器了，除了一个地方，就是那个 return 。暂且我就当成是为了规范吧，因为对于函数 fn 来说好像通过 return 来获取传进来的函数 f 确实是没有用的啊。

上面那个代码，我运行之后发现，没有 return 是行不通的，所以这个 return 还是必须要加上去的，那为什么没有参数的就行的通呢

我好像突然想明白了 = =

理解了上面的代码之后，关于装饰器的语法糖就很好理解了，每次写：

funcc = log(funcc)
funcc()

肯定是觉得有点烦人的，所以 Python 提供了便捷方式：

要被装饰的函数可以这么写：

@log
def funcc():
    print 'i am funcc'

之后使用就是直接：funcc() 就好了。

这个 @ 后面跟的就是之前自己定义的装饰器的函数名称。

带参数的装饰器

这里说的参数指的是装饰器上面的参数，不是装饰器接受的函数是否带参数。

使用带参数的装饰器就是在外面再包一层：

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

那个 text 就是装饰器的参数，可以根据它来做增加一些业务逻辑，用法：

@log('参数')

类装饰器

相比函数装饰器，类装饰器更强大。。。

之后再补充吧，要炸了。