我們要增強乙個已經完成的函式的功能,比如,在now()函式呼叫前後自動列印日誌,但又不希望修改now()函式的定義,這種在**執行期間動態增加功能的方式,稱之為「裝飾器」(decorator)。
本質上,decorator就是乙個返回函式的高階函式。
def
log(func):
def(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
觀察上面的log,因為它是乙個decorator,所以接受乙個函式作為引數,並返回乙個函式。我們要借助python的@語法,把decorator置於函式的定義處:
@log呼叫now()函式,不僅會執行now()函式本身,還會在執行now()函式前列印一行日誌:defnow
(): print('2015-3-25')
>>> now()
call
now():
2015-3-25
把@log放到now()函式的定義處,相當於執行了語句:
now = log(now)
如果decorator本身需要傳入引數,那就需要編寫乙個返回decorator的高階函式,寫出來會更複雜。比如,要自定義log的文字:
def
log(text):
defdecorator
(func):
def(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return decorator
這個3層巢狀的decorator用法如下:
@log('execute')
defnow
(): print('2015-3-25')
執行結果如下:
>>> now()
execute
now():
2015-3-25
和兩層巢狀的decorator相比,3層巢狀的效果是這樣的:
>>> now = log('execute')(now)
>>> now.__name__
import functools
deflog
(func):
@functools.wraps(func)
def(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
或者針對帶引數的decorator:
import functools小結deflog
(text):
defdecorator
(func):
@functools.wraps(func)
def(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return decorator
在物件導向(oop)的設計模式中,decorator被稱為裝飾模式。oop的裝飾模式需要通過繼承和組合來實現,而python除了能支援oop的decorator外,直接從語法層次支援decorator。python的decorator可以用函式實現,也可以用類實現。
decorator可以增強函式的功能,定義起來雖然有點複雜,但使用起來非常靈活和方便。
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