python之裝飾器詳解

這幾天翻看python語法，看到裝飾器這裡著實卡了一陣，最初認為也就是個函式指標的用法，但仔細研究後發現，不止這麼簡單。

首先很多資料將裝飾器定義為aop的範疇，也就是aspect oriented programming面向切面程式設計的概念，不懂aop不要緊，只要有函式指標的概念，又有巢狀函式的基礎知識，看懂此文一點壓力都沒有。

先說說為什麼要有裝飾器這麼個東西存在吧，這是一種設計模式，較為經典的有插入日誌、效能測試、事務處理等等。概括的講，裝飾器的作用就是為已經存在的物件新增額外的功能。

關於巢狀函式，c/c++程式設計師可能會覺得一頭霧水，因為譚老爺子的書明確指出函式不可以巢狀定義，在c++ primer也僅僅有巢狀類的講解，並不存在巢狀函式一說，但是在一些高階語言中，比如object c，swift都存在巢狀函式主題，感興趣的同學可以去翻一下，尤其是當下熱門swift，巢狀函式和閉包密不可分，可以方便的實現很多邏輯，比如返回乙個函式給呼叫者。

書歸正傳，所謂裝飾器，顧名思義，就是用來裝飾的神器，你有乙個函式a()，覺得它不夠漂亮，但是又不想重寫它，咋辦呢？裝飾器（decorator）這時候就派上用場了。

def funca():
print("i am funca()!")
def funcb():
print("i am funcb()")
return funcb
callsth=funca()//呼叫funca得到返回的funcb
callsth()//相當於呼叫funcb

值得說明一點，在python裡只要你不怕蛋疼，你可以任意巢狀，哪怕你巢狀個百十層直到棧溢位都沒問題。

如下：

def ppp():
print("return vlaue")
def first():
a=10// a被巢狀內的函式捕獲！
print("the first layer")
def second():
print("the second layer %d" % a)
def third():
print("the third layer %d " % a)
def forth():
print("the forth layer")
return ppp()
return forth
return third
return second 
aaa=first()()()//得到forth()
aaa()

關於巢狀函式是這樣執行的，先執行最外層的first()，返回second然後發現後面跟著()，那繼續返回third，以此類推，聰明如你，肯定明白了。巢狀函式就這樣，簡單到爆。如果到這裡諸君理解了，裝飾器基本上也就理解了。

下面正式開始裝飾器的概念（開啟摘抄模式）：

裝飾器的定義很是抽象，我們來看乙個小例子。

def foo():
print 'in foo()'
foo()

這是乙個很無聊的函式沒錯。但是突然有乙個更無聊的人，我們稱呼他為b君，說我想看看執行這個函式用了多長時間，好吧，那麼我們可以這樣做：

import time
def foo():
start = time.clock()
print 'in foo()'
end = time.clock()
print 'used:', end - start
foo()

很好，功能看起來無懈可擊。可是蛋疼的b君此刻突然不想看這個函式了，他對另乙個叫foo2的函式產生了更濃厚的興趣。

怎麼辦呢？如果把以上新增加的**複製到foo2裡，這就犯了大忌了~複製什麼的難道不是最討厭了麼！而且，如果b君繼續看了其他的函式呢？

以不變應萬變：還記得嗎，函式在python中是一等公民，那麼我們可以考慮重新定義乙個函式timeit，將foo的引用傳遞給他，然後在timeit中呼叫foo並進行計時，這樣，我們就達到了不改動foo定義的目的，而且，不論b君看了多少個函式，我們都不用去修改函式定義了！

import time
def foo():
print 'in foo()'
def timeit(func):
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
timeit(foo)

看起來邏輯上並沒有問題，一切都很美好並且運作正常！……等等，我們似乎修改了呼叫部分的**。原本我們是這樣呼叫的：foo()，修改以後變成了：timeit(foo)。這樣的話，如果foo在n處都被呼叫了，你就不得不去修改這n處的**。或者更極端的，考慮其中某處呼叫的**無法修改這個情況，比如：這個函式是你交給別人使用的。

既然如此，我們就來想想辦法不修改呼叫的**；如果不修改呼叫**，也就意味著呼叫foo()需要產生呼叫timeit(foo)的效果。我們可以想到將timeit賦值給foo，但是timeit似乎帶有乙個引數……想辦法把引數統一吧！如果timeit(foo)不是直接產生呼叫效果，而是返回乙個與foo引數列表一致的函式的話……就很好辦了，將timeit(foo)的返回值賦值給foo，然後，呼叫foo()的**完全不用修改！

乙個真正意義上的裝飾器誕生了：

#-*- coding: utf-8 -*-
import time
def foo():
print 'in foo()'
# 定義乙個計時器，傳入乙個，並返回另乙個附加了計時功能的方法
def timeit(func):
# 定義乙個內嵌的包裝函式，給傳入的函式加上計時功能的包裝
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
# 將包裝後的函式返回
foo = timeit(foo)
foo()

樣，乙個簡易的計時器就做好了！我們只需要在定義foo以後呼叫foo之前，加上foo = timeit(foo)，就可以達到計時的目的，這也就是裝飾器的概念，看起來像是foo被timeit裝飾了。在在這個例子中，函式進入和退出時需要計時，這被稱為乙個橫切面(aspect)，這種程式設計方式被稱為面向切面的程式設計(aspect-oriented programming)。與傳統程式設計習慣的從上往下執行方式相比較而言，像是在函式執行的流程中橫向地插入了一段邏輯。在特定的業務領域裡，能減少大量重複**。面向切面程式設計還有相當多的術語，這裡就不多做介紹，感興趣的話可以去找找相關的資料。

上面這段**看起來似乎已經不能再精簡了，python於是提供了乙個語法糖來降低字元輸入量。

import time
def timeit(func):
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
@timeit// syntax sugar 是也，在定義上加上這一行與另外寫foo = timeit(foo)完全等價，千萬不要以為@有另外的魔力。除了字元輸入少了一些，還有乙個額外的好處：這樣看上去更有裝飾器的感覺。
def foo():
print 'in foo()'
foo()

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