python學習之路（20）

裝飾器

由於函式也是乙個物件，而且函式物件可以被賦值給變數，所以，通過變數也能呼叫該函式。

>>> def

now():
print('
2019.0519
')    
>>> f =now()
2019.0519
>>> f =now
>>>f()
2019.0519

函式物件有乙個__name__屬性，可以拿到函式的名字：

>>> now.__name__

'now
'>>> f.__name__
'now
'

現在，假設我們要增強now()函式的功能，比如，在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。所以，我們要定義乙個能列印日誌的decorator，可以定義如下：

>>> def

log(func):
print('
cll %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
defnow():
print('
2019.0519
')

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

>>>now()

call now():
2019.0519

把@log放到now()函式的定義處，相當於執行了語句：

now =log(now)

>>>now()
cll now():
2019.0519
>>> now.__name__

>>> def

log(text):
defdecorator(func):
print('
%s %s()
' %(text,func.__name__
))            
return func(*args,**kw)
return
return
decorator
>>> @log('
我的函式')
defnow():
print('
2019.0519')
>>>now()
我的函式 now()
2019.0519

這個3層巢狀的decorator用法如下：

>>> @log('

我的函式')
defnow():
print('
2019.0519
')

執行結果如下：

>>>now()

我的函式 now()
2019.0519

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__

''

'__name__ = func.__name__這樣的**

，python內建的functools.wraps就是幹這個事的，所以，乙個完整的decorator的寫法如下：

import

functools

deflog(func):

@functools.wraps(func)

print

'call %s():

' % func.__name__

return func(*args, **kw)

return

或者針對帶引數的decorator：

import

functools

deflog(text):

defdecorator(func):

@functools.wraps(func)

print

'%s %s():

' % (text, func.__name__

)

return func(*args, **kw)

return

return

decorator

小結

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。
請編寫乙個decorator，能在函式呼叫的前後列印出
'begin call
'和'end call
'的日誌。
再思考一下能否寫出乙個@log的decorator，使它既支援：
@log
deff():
pass
又支援：
@log(
'execute')
deff():
pass

寫法如下：

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