Python装饰器

内容简介：Python装饰器

@author StormMa

@date 2017-06-09

生命不息，奋斗不止！

开始之前

第一次接触 Python 的时候就是直接开始写一些爬虫或者是使用django写简单的web应用，但是最近想回头来看看Python中好玩的特性或者是基础。今天就来看一下装饰器的使用，其实感觉Python中的装饰器，有点类似于 Java 中的Aspect。就像你在一个方法中处理主要的业务逻辑，如果要想在处理业务逻辑之前打印一下日志的话，那么可以使用装饰器来装饰一下原函数，在此要说明一下，这里的装饰器和Java中的装饰器模式原理上还是相通的，但是Java中的装饰器模式是对对象的增强，如果使用Java装饰器模式实现，调用也要修改，但是Python中的这种实现之前的调用方式就不用做修改。

小例子

首先，我们用一个简单的示例来展示一下装饰器的真实面貌，就用我们之前说的增加一个打印日志的功能来装饰一个函数吧，我相信这个例子你一定可以看懂。

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("执行%s之前" % (func.__name__))
        func()
        print("执行%s之后" % (func.__name__))
    return wrapper
@log
def handle():
    print("处理主要的业务逻辑")

if __name__ == '__main__':
    handle()

上面的执行接口就是在打印handle里面的内容之前和之后分别打印了log中的日志内容。是不是就像是Java中Aspect的实现结果。我们来分析一下这个代码吧，这个代码比普通的函数调用就多了一个@log的annotation，其实@log翻译过来就是 handle = log(handle), 所以此时handle这个变量指向的不是原来的handle指向的函数，而是log返回的wrapper函数，我们原来的函数handle已经赋值给func这个变量了，此时的指向是这样的: handle –> wrapper, func –> 原来的handle指向的函数。那么此时调用handle，就是执行wrapper函数，wrapper函数中执行func就是原来的handler函数，这样就达到增强函数的效果了，其实也就是装饰器(这个名字叫的真不错，嘿哈)!其实注解这个语法就是把一个函数当做参数传递，然后回调函数的一个套路。

带参数的装饰器

如果我要在打印之前传递一个参数怎么办呢?

import time


def log(time):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(time.title())
            print("执行%s之前" % (func.__name__))
            func()
            print("执行%s之后" % (func.__name__))
        return wrapper
    return decorator
@log(time=time.ctime())
def handle():
    print("处理主要的业务逻辑")

if __name__ == '__main__':
    handle()

读者可以根据我前面对那个小例子的分析来分析这段代码。假设你心里面已经有数了。只要我们知道@log(time=xxxx)这个东西到底怎么解释就解决了所有的疑惑。这次的@log(time=xxxx)解释成 handle = log(time=xxxx)(handle)，handle指向的还是wrapper最后回调的还是func指向的原来的handle指向的函数，我觉得我们理解成log(time=xxxx)返回的是decorator,然后@log(time=xxxx)等价于@ decorator这个了,然后剩下就和上面那个例子一样了,如果对变量指向函数疑惑的同学，可以打印一下这两个例子中handle的 name 的属性，你会发现它们的结果是一样的都是wrapper，所以结果就是

Fri Jun  9 09:43:41 2017
执行handle之前
处理主要的业务逻辑
执行handle之后

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