一、裝飾器定義

在代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之為“裝飾器”（Decorator）。本質上，Decorator就是一個返回函數的高階函數。

 1 >>> def log(func):
 2 ...     def wrapper(*args, **kw):
 3 ...         print(‘call %s:‘ % func.__name__)
 4 ...         return func(*args, **kw)
 5 ...     return wrapper
 6 ... 
 7 >>> @log
 8 ... def now():
 
 9 ...     print(‘2017-12-16‘)
10 ... 
11 >>> now()
12 call now:
13 2017-12-16
14 >>> 

觀察上面的log，因為它是一個decorator，所以接受一個函數作為參數，並返回一個函數。要借助Python的@語法，把decorator置於函數的定義處。

把@log放到now()函數的定義處，相當於執行了語句：

1 >>>now = log(now)

二、帶傳參的裝飾器

 1 >>> def log(text):
 2 ...     def decorator(func):
 
 3 ...         def wrapper(*args, **kw):
 4 ...             print(‘%s %s:‘ % (text, func.__name__))
 5 ...             return func(*args, **kw)
 6 ...         return wrapper
 7 ...     return decorator
 8 ... 
 9 >>> @log(‘execute‘)
10 ... def now():
11 ...     print(‘2017-12-16‘)
12 ... 
13 >>> now()
 
14 execute now:
15 2017-12-16

和兩層嵌套的decorator相比，3層嵌套的效果是這樣的：

1 >>> now = log(‘execute‘)(now)

三、functools.wraps

以上兩種decorator的定義都沒有問題，但還差最後一步。因為我們講了函數也是對象，它有__name__等屬性，但你去看經過decorator裝飾之後的函數，它們的__name__已經從原來的‘now‘變成了‘wrapper‘：

1 >>> now.__name__
2 ‘wrapper‘

因為返回的那個wrapper()函數名字就是‘wrapper‘，所以，需要把原始函數的__name__等屬性復制到wrapper()函數中，否則，有些依賴函數簽名的代碼執行就會出錯。

不需要編寫wrapper.__name__ = func.__name__這樣的代碼，Python內置的functools.wraps就是幹這個事的，所以，一個完整的decorator的寫法如下：

1 import functools
2 
3 def log(func):
4     @functools.wraps(func)
5     def wrapper(*args, **kw):
6         print(‘call %s():‘ % func.__name__)
7         return func(*args, **kw)
8     return wrapper

 1 import functools
 2 
 3 def log(text):
 4     def decorator(func):
 5         @functools.wraps(func)
 6         def wrapper(*args, **kw):
 7             print(‘%s %s():‘ % (text, func.__name__))
 8             return func(*args, **kw)
 9         return wrapper
10     return decorator

python 裝飾器 Decorator