装饰器
装饰器呢,之前看的头疼,后来在项目中用到,耽搁了好长时间,闲下来就把装饰器在复习一下。
之前说过在python中函数也是一个对象,并且呢 函数对象还可以赋值给变量,通过变量也可以调用函数:
函数对象有一个__name__的属性,可以拿到函数的名字:
现在,假设我们要增强fn()函数的功能,比如,在调用函数前后自动打印日志,但又不希望修改fn()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式叫做「装饰器」(decorator)
本质上,装饰器(decorator)就是一个返回函数的高阶函数。所以我们要定义一个能打印日志的装饰器(decorator),可以定义如下:
观察上面的log,因为它是一个装饰器(decorator),所以接受一个函数作为参数。我们要借助python中的@语法,把装饰器(decorator)置于函数定义处:
调用now()函数不仅会执行函数本身,还会在运行now()函数前打印一行日志:
把@log放在now()函数的定义处,相当于执行了语句:
由于log() 是一个装饰器,返回一个函数,所以原来的now()函数仍然存在,只是现在同名的now()函数变量指向了新函数,即在log()函数中返回的wrapper() 函数。
wrapper() 函数的参数定义为(*args, **kw),因此wrapper() 函数可以接受任何参数的调用,在wrapper()函数内,首先打印日志,在接着调用原始的函数
如果装饰器本身需要传入参数,那就要编写一个返回装饰器(decorator)的高阶函数。写起来会很复杂。比如,自定义log的文本:
这个三层嵌套的装饰器用法如下:
和两层嵌套的decorator相比,3层嵌套的效果是这样的:
>>> now = log('execute')(now)
我们来剖析上面的语句,首先执行log('execute'),返回的是decorator函数,再调用返回的函数,参数是now函数,返回值最终是wrapper函数。
以上两种decorator的定义都没有问题,但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象,它有__name__等属性,但你去看经过decorator装饰之后的函数,它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper':
>>> now.__name__'wrapper'
因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper',所以,需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中,否则,有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码,Python内置的functools.wraps就是干这个事的,所以,一个完整的decorator的写法如下:
总结
这一部分有点复杂,在以后遇到时常复习就好。
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