由于函數(shù)也是一個(gè)對(duì)象，而且函數(shù)對(duì)象可以被賦值給變量，所以，通過(guò)變量也能調(diào)用該函數(shù)。
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>>> def now():... print '2013-12-25'...>>> f = now>>> f()2013-12-25 |
函數(shù)對(duì)象有一個(gè)__name__屬性，可以拿到函數(shù)的名字：
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>>> now.__name__'now'>>> f.__name__'now' |
現(xiàn)在，假設(shè)我們要增強(qiáng)now()函數(shù)的功能，比如，在函數(shù)調(diào)用前后自動(dòng)打印日志，但又不希望修改now()函數(shù)的定義，這種在代碼運(yùn)行期間動(dòng)態(tài)增加功能的方式，稱之為“裝飾器”（Decorator）。
本質(zhì)上，decorator就是一個(gè)返回函數(shù)的高階函數(shù)。所以，我們要定義一個(gè)能打印日志的decorator，可以定義如下：
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def log(func): def wrapper(*args, **kw): print 'call %s():' % func.__name__ return func(*args, **kw) return wrapper |
觀察上面的log，因?yàn)樗且粋€(gè)decorator，所以接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，并返回一個(gè)函數(shù)。我們要借助Python的@語(yǔ)法，把decorator置于函數(shù)的定義處：
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@logdef now(): print '2013-12-25' |
調(diào)用now()函數(shù)，不僅會(huì)運(yùn)行now()函數(shù)本身，還會(huì)在運(yùn)行now()函數(shù)前打印一行日志：
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>>> now()call now():2013-12-25 |
把@log放到now()函數(shù)的定義處，相當(dāng)于執(zhí)行了語(yǔ)句：
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now = log(now) |
由于log()是一個(gè)decorator，返回一個(gè)函數(shù)，所以，原來(lái)的now()函數(shù)仍然存在，只是現(xiàn)在同名的now變量指向了新的函數(shù)，于是調(diào)用now()將執(zhí)行新函數(shù)，即在log()函數(shù)中返回的wrapper()函數(shù)。
wrapper()函數(shù)的參數(shù)定義是(*args, **kw)，因此，wrapper()函數(shù)可以接受任意參數(shù)的調(diào)用。在wrapper()函數(shù)內(nèi)，首先打印日志，再緊接著調(diào)用原始函數(shù)。
如果decorator本身需要傳入?yún)?shù)，那就需要編寫(xiě)一個(gè)返回decorator的高階函數(shù)，寫(xiě)出來(lái)會(huì)更復(fù)雜。比如，要自定義log的文本：
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def log(text): def decorator(func): def wrapper(*args, **kw): print '%s %s():' % (text, func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator |
這個(gè)3層嵌套的decorator用法如下：
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@log('execute')def now(): print '2013-12-25' |
執(zhí)行結(jié)果如下：
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>>> now()execute now():2013-12-25 |
和兩層嵌套的decorator相比，3層嵌套的效果是這樣的：
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>>> now = log('execute')(now) |
我們來(lái)剖析上面的語(yǔ)句，首先執(zhí)行l(wèi)og('execute')，返回的是decorator函數(shù)，再調(diào)用返回的函數(shù)，參數(shù)是now函數(shù)，返回值最終是wrapper函數(shù)。
以上兩種decorator的定義都沒(méi)有問(wèn)題，但還差最后一步。因?yàn)槲覀冎v了函數(shù)也是對(duì)象，它有__name__等屬性，但你去看經(jīng)過(guò)decorator裝飾之后的函數(shù)，它們的__name__已經(jīng)從原來(lái)的'now'變成了'wrapper'：
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>>> now.__name__'wrapper' |
因?yàn)榉祷氐哪莻€(gè)wrapper()函數(shù)名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函數(shù)的__name__等屬性復(fù)制到wrapper()函數(shù)中，否則，有些依賴函數(shù)簽名的代碼執(zhí)行就會(huì)出錯(cuò)。
不需要編寫(xiě)wrapper.__name__ = func.__name__這樣的代碼，Python內(nèi)置的functools.wraps就是干這個(gè)事的，所以，一個(gè)完整的decorator的寫(xiě)法如下：
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import functoolsdef log(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print 'call %s():' % func.__name__ return func(*args, **kw) return wrapper |
或者針對(duì)帶參數(shù)的decorator：
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import functoolsdef 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是導(dǎo)入functools模塊。模塊的概念稍候講解。現(xiàn)在，只需記住在定義wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。
小結(jié)
在面向?qū)ο螅∣OP）的設(shè)計(jì)模式中，decorator被稱為裝飾模式。OOP的裝飾模式需要通過(guò)繼承和組合來(lái)實(shí)現(xiàn)，而Python除了能支持OOP的decorator外，直接從語(yǔ)法層次支持decorator。Python的decorator可以用函數(shù)實(shí)現(xiàn)，也可以用類實(shí)現(xiàn)。
decorator可以增強(qiáng)函數(shù)的功能，定義起來(lái)雖然有點(diǎn)復(fù)雜，但使用起來(lái)非常靈活和方便。
請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)decorator，能在函數(shù)調(diào)用的前后打印出'begin call'和'end call'的日志。
再思考一下能否寫(xiě)出一個(gè)@log的decorator，使它既支持：
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@logdef f(): pass |
又支持：
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@log('execute')def f(): pass |
