python裝飾器！還能怎麼用？原諒我的孤陋寡聞

裝飾者模式是常用的軟體設計模式之一。通過此設計模式，我們能夠在不修改任何底層**情況下，給已有物件賦予新的職責。python中可以用裝飾器簡單地實現裝飾者模式。

在c/c++中，函式指標可以將函式作為引數傳遞給另一函式。而在python中，函式也是物件的一種，函式可以被引用，也可直接作為引數傳入函式，以及作為容器物件的元素。python中可以採用如下方法實現裝飾者模式：

#!/usr/bin/env python3.6

# -*- coding: utf-8 -*-
def add(x, y):
result = x+y
return result
def log(func):
result = func(*args)
print(func.__name__,'has been called\n')
return result
if __name__ == '__main__':
print(log(add)(1,2))

上面的實現方法有些繁雜，所有呼叫被裝飾的函式之處的**，都要進行相應修改，自然不符合python簡潔易讀的特性。因此python中給出相應語法糖來增加可讀性和易用性，那便是「裝飾器」。

#!/usr/bin/env python3.6

# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import wraps
def log(func):
#@wraps(func)
result = func(*args)
print(func.__name__,'has been called')
return result
#等價於add = log(add)
@log
def add(x, y):
result = x+y
return result
if __name__ == '__main__':
print(add(1,2))
print(add.__name__)

>>print(add(1,2))

add has been called
3>>print(add.__name__)

>>print(add(1,2))

add has been called
3>>print(add.__name__)
add

#!/usr/bin/env python3.6

# -*- coding: utf-8 -*-
import functools
import time
def metric(func):
@functools.wraps(func)
print('decorator1')
f = func(*args,**kv)
return f
def logging(func):
@functools.wraps(func)
print('decorator2')
f = func(*args,**kv)
return f
@metric
@logging
def normalize(name):
sname = name[0:1].upper() + name[1:].lower()
print(sname)
if __name__ == '__main__':
normalize('hello')

>>normalize('hello')

decorator1
decorator2
hello
decorator2
world

from functools import wraps

def log(text):
def decorator(func):
@wraps(func) 
print('%s %s():'%(text,func.__name__))
return func(*args,**kv)
return decorator
@log('run')
def normalize(name):
sname = name[0:1].upper() + name[1:].lower()
print(sname)

normalize = log('run')(normalize)

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