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一般來說，裝飾器是一個函數，接受一個函數(或者類)作為參數，返回值也是也是一個函數(或者類)。首先來看一個簡單的例子：
- # -*- coding: utf-8 -*-
- def log_cost_time(func):
- def wrapped(*args, **kwargs):
- import time
- begin = time.time()
- try:
- return func(*args, **kwargs)
- finally:
- print 'func %s cost %s' % (func.__name__, time.time() - begin)
- return wrapped
- @log_cost_time
- def complex_func(num):
- ret = 0
- for i in xrange(num):
- ret += i * i
- return ret
- #complex_func = log_cost_time(complex_func)
- if __name__ == '__main__':
- print complex_func(100000)
- code snippet 0
代碼中，函數log_cost_time就是一個裝飾器，其作用也很簡單，打印被裝飾函數運行時間。
裝飾器的語法如下：
- @dec
- def func():pass
本質上等同于： func = dec(func)。
在上面的代碼(code snippet 0)中，把line12注釋掉，然后把line18的注釋去掉，是一樣的效果。另外staticmethod和classmethod是兩個我們經常在代碼中用到的裝飾器，如果對pyc反編譯，得到的代碼一般也都是 func = staticmthod(func)這種模式。當然，@符號的形式更受歡迎些，至少可以少拼寫一次函數名。
裝飾器是可以嵌套的，如
- @dec0
- @dec1
- def func():pass
等將于 func = dec0(dec1(fun))。
裝飾器也有“副作用“”，對于被log_cost_time裝飾的complex_calc, 我們查看一下complex_func.__name__，輸出是：”wrapped“”。額，這個是log_cost_time里面inner function(wrapped)的名字，調用者當然希望輸出是”complex_func”，為了解決這個問題，python提供了兩個函數。
- functools.update_wrapper
原型： functools.update_wrapper(wrapper, wrapped[, assigned][, updated])
第三個參數，將wrapped的值直接復制給wrapper，默認為(__doc__, __name__, __module__)
第四個參數，update，默認為(__dict__)
- unctools.wraps： update_wrapper的封裝
This is a convenience function for invoking partial(update_wrapper,wrapped=wrapped,assigned=assigned,updated=updated) as a function decorator when defining a wrapper function.
簡單改改代碼：
- import functools
- def log_cost_time(func):
- @functools.wraps(func)
- def wrapped(*args, **kwargs):
- import time
- begin = time.time()
- try:
- return func(*args, **kwargs)
- finally:
- print 'func %s cost %s' % (func.__name__, time.time() - begin)
- return wrapped
再查看complex_func.__name__ 輸出就是 “complex_func”
裝飾器也是可以帶參數的。我們將上面的代碼略微修改一下：
- def log_cost_time(stream):
- def inner_dec(func):
- def wrapped(*args, **kwargs):
- import time
- begin = time.time()
- try:
- return func(*args, **kwargs)
- finally:
- stream.write('func %s cost %s \n' % (func.__name__, time.time() - begin))
- return wrapped
- return inner_dec
- import sys
- @log_cost_time(sys.stdout)
- def complex_func(num):
- ret = 0
- for i in xrange(num):
- ret += i * i
- return ret
- if __name__ == '__main__':
- print complex_func(100000)
- code snippet 1
log_cost_time函數也接受一個參數，該參數用來指定信息的輸出流，對于帶參數的decorator
- @dec(dec_args)
- def func(*args, **kwargs):pass
等價于 func = dec(dec_args)(*args, **kwargs)。
裝飾器對類的修飾也是很簡單的，只不過平時用得不是很多。舉個例子，我們需要給修改類的__str__方法，代碼很簡單。
- def Haha(clz):
- clz.__str__ = lambda s: "Haha"
- return clz
- @Haha
- class Widget(object):
- ''' class Widget '''
- if __name__ == '__main__':
- w = Widget()
- print w
那什么場景下有必要使用decorator呢，設計模式中有一個模式也叫裝飾器。我們先簡單回顧一下設計模式中的裝飾器模式，簡單的一句話概述
動態(tài)地為某個對象增加額外的責任
由于裝飾器模式僅從外部改變組件，因此組件無需對它的裝飾有任何了解;也就是說，這些裝飾對該組件是透明的。
下圖來自《設計模式Java手冊》或者GOF的《設計模式》
回到Python中來，用decorator語法實現裝飾器模式是很自然的，比如文中的示例代碼，在不改變被裝飾對象的同時增加了記錄函數執(zhí)行時間的額外功能。當然，由于Python語言的靈活性，decorator是可以修改被裝飾的對象的(比如裝飾類的例子)。decorator在python中用途非常廣泛，下面列舉幾個方面：
(1)修改被裝飾對象的屬性或者行為
(2)處理被函數對象執(zhí)行的上下文，比如設置環(huán)境變量，加log之類
(3)處理重復的邏輯，比如有N個函數都可能跑出異常，但是我們不關心這些異常，只要不向調用者傳遞異常就行了，這個時候可以寫一個catchall的decorator，作用于所用可能跑出異常的函數
- def catchall(func):
- @functools.wraps(func)
- def wrapped(*args, **kwargs):
- try:
- return func(*args, **kwargs)
- except:
- pass
- return wrapped
(4)框架代碼，如flask， bottle等等，讓使用者很方便就能使用框架，本質上也避免了重復代碼。
decorator的奇妙應用往往超出相應，經常在各種源碼中看到各種神奇的用法，酷殼這篇文章舉的例子也不錯。
參考
- pep 0318：https://www.python.org/dev/peps/pep-0318/#syntax-alternatives
- PYTHON修飾器的函數式編程：http://coolshell.cn/articles/11265.html
本文名稱：PythonDecorator基礎
本文網址：http://m.5511xx.com/article/djhddhg.html
