python裡的裝飾器

裝飾器是乙個函式，其主要用途是包裝另乙個函式或類。這種包裝的首要目的是透明地修改或增強包裝物件的行為。表示裝飾器的語法是特殊符號@，如下所示：

@trace
def square(x):
return x*x

上面的**可以簡化為：

def square(x): 
return x*x
square = trace(square)

這個例子中定義了函式square()。但在定義之後，函式物件本身就立即被傳遞給函式trace(),後者返回乙個物件替代原始的square。現在，讓我們考慮trace的實現，從而說明這樣做的用處：

enable_tracing = true
if enable_tracing:
debug_log = open('debug.log','w')
def trace(func):
if enable_tracing:
def callf(*args, **kwargs):
debug_log.write("calling %s: %s, %s\n" % (func.__name__, args, kwargs))
r = func(*args, **kwargs)
debug_log.write("%s returned %s\n" % (func.__name__, r))
return r
return callf
else:
return func

在這段**中，trace()建立了寫有一些除錯輸出的包裝器函式。然後呼叫了原始函式物件。因此如果呼叫square()函式，看到的將是包裝器中write()方法的輸出。trace()函式返回的函式callf是乙個閉包，用於替換原始的函式。關於這種實現的乙個有趣方面是，跟蹤功能本身只能像上面這樣使用全域性變數enable_tracing來啟用。如果把這個變數設定為false，trace()裝飾器只是返回未修改的原始函式。因此，禁用跟蹤時，使用裝飾器不會增加效能負擔。

使用裝飾器時，他們必須出現在函式或類定義之前的單獨行上。可以同時使用多個裝飾器，例如：

@foo
@bar
@spam
def grok(x):
pass

在這個例子中，裝飾器按照他們出現的先後順序應用，結果是：

def grok(x):
pass
grok = foo(bar(spam(grok)))

裝飾器也可以接受引數，例如：

@eventhandler('button')
def handle_button(msg):
...@eventhandler('reset')
def handle_reset(msg):
...

如果提供引數，裝飾器的語義如下所示：

def handle_button(msg):
...temp = eventhandler('button')        #使用提供的引數呼叫裝飾器
handle_button = temp(handle_button)  #呼叫裝飾器返回的函式

在這個例子中，裝飾器函式只接受帶有@描述符的引數。它接著返回在呼叫時使用函式作為引數的函式。下面給出了乙個例子：

#事件處理程式裝飾器
event_handlers = {}
def eventhandler(event):
def register_function(f):
event_handlers[event] = f
return f
return register_function

裝飾器也可以應用於類定義，例如：

@foo
class bar(object):
def __init__(self, x):
self.x = x
def spam(self):
statements

對於類裝飾器，應該讓裝飾器函式始終返回類物件作為結果。需要使用原始類定義的**可能要直接引用類成員，如bar.spam。如果裝飾器函式foo()返回乙個函式，這種引用就是不正確的

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