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包含python的函数修饰器的词条( 二 )

IT技术函数


bar()
函数use_logging就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像bar被use_logging装饰了 。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming) 。
@符号是装饰器的语法糖 ， 在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
@use_logging
def foo():
print("i am foo")
@use_logging
def bar():
print("i am bar")
bar()
如上所示，这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果 。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数 ， 而不用重复修改函数或者增加新的封装 。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性 。
装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内 。
带参数的装饰器
装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中 ， 比如@use_logging ， 该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数 。装饰器的语法允许我们在调用时，提供其它参数，比如@decorator(a) 。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性 。
def use_logging(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level="warn")
def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)
foo()
上面的use_logging是允许带参数的装饰器 。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器 。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包 。当我 们使用@use_logging(level="warn")调用的时候，Python能够发现这一层的封装 ， 并把参数传递到装饰器的环境中 。
【包含python的函数修饰器的词条】类装饰器
再来看看类装饰器，相比函数装饰器 ， 类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点 。使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_call\_\_方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法 。
class Foo(object):
def __init__(self, func):
self._func = func
def __call__(self):
print ('class decorator runing')
self._func()
print ('class decorator ending')
@Foo
def bar():
print ('bar')
bar()
functools.wraps
使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表 ， 先看例子：
装饰器
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
函数
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
该函数完成等价于：
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
f = logged(f)
不难发现 ， 函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了with_logging函数的信息了 。
print f.__name__# prints 'with_logging'
print f.__doc__# prints None
这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps ， wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了 。

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