在python中常看到在定义函数是使用@func. 这就是装饰器, 装饰器是把一个函数作为参数的函数,常常用于扩展已有函数,即不改变当前函数状态下增加功能.

def run(): print "I'm run."

我有这么一个函数, 我想知道这个函数什么时候开始什么时候结束. 我应该这么写

def run(): print time.ctime() print "I'm run." print time.ctime()

但是如果不允许修改函数的话就需要装饰器了

def count(func): def wrapper(): print time.ctime() ret = func() print time.ctime() return ret return wrapper@countdef run(): print "I'm run." # print '2015-4-10'

eg：

def now(): print '2015-4-10'f = nowf()

函数有一个__name__ 对象 可通过 dir(func) func为定义的函数名

now.__name__ # print 'now'f.__name__ # print 'now'print f # print '<function now at 0x000000000213A908>'print now # print '<function now at 0x000000000213A908>'

我们通过装饰器打印log日志

def log(func): def wrapper(*args, **kwargs): print "call %s()" % func.__name__ return func(*args, **kwargs) return wrapper@logdef now(): print '2015-4-10'now() # print 'call now()'

其实装饰器修饰函数相当于, now = log(now) 也就是装饰器函数把被修饰的函数当参数后赋给同名的变量

functools.wraps 函数

当我们使用了装饰器后now的__name__值发生了改变

# 没有使用前now.__name__ # print 'now'# 使用后now.__name__ # print 'wrapper'

当我们使用装饰器前,now.__name__使用的是当前now函数,但使用后 now这个函数其实是 log(now) 也就是log函数的返回值也就是被包裹的wrapper. 解决方法是functools.wraps函数.

装饰闭包,使用前得调用 import functools

def log(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): ...

带参数的装饰器

如果decorator需要传入参数, 那就需要在写一个返回decorator的高阶函数. 写出来更复杂.

def login(level): def _deco(func): def wrapper(*args, **kwargs): if level >= 5: print '用户 VIP 等级 %d' % int(level-5) else: print '用户 屌丝 等级 %d' % abs(level-5) return func(*args, **kwargs) return wrapper return _deco@login(5)def user(username): print 'welcome, %s' % username# 用户vip 等级0# welcome, minkuser('mink')

带参数的decorator等于func = 装饰器函数(装饰器参数)(func)

装饰器类

通过类的__call__可以想使用函数一样使用类

class A(object): def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self): return self.func() ** 2@Adef foo(): return 10print foo() # print 100