在了解装饰器的之前一定要先了解函数作为参数传递, 什么是函数内嵌,请参考我之前写的博客函数简介
因为在python里面,函数也是对象,也可以作为参数进行传递.python装饰器本质也是一种特殊函数,它接收的参数是函数对象,然后动态地函数参数添加额外的功能,而不用修改原有的函数对象.python装饰器传入的参数是函数,返回的值也是函数!
python装饰器思想有点类似设计模式的装饰模式, 其意图是动态地给函数对象添加额外的功能.比如像增加日志打印的功能,有点面向切面编程(AOP)的感觉.
装饰器语法
以@开头,接着后面跟着的是装饰器的名字和可选的参数.装饰器语法是一种语法糖.
格式如下
实例
@deco
def foo():
print 'In foo'
foo()
foo()
内嵌函数保证每次新函数都被调用.而且被装饰的函数可以带有参数.
实例
@deco
def foo(x):
print 'In foo, get value is: %d' % x
foo(123456)
需要自己返回以函数作为参数的装饰器。换句话说,decomaker()用 deco_args 做了些事并返回函数对象,而该函数对象正是以 foo 作为其参数的装饰器。简单的说来:foo=decomaker(deco_args)(foo)
实例
def wrapper2(func):
def _deco(x):
func(x)
print "get type is: ", arg
return _deco
if arg == 'type1':
return wrapper1
else:
return wrapper2
@deco("type2")
def foo(x):
print 'In foo: ', x
foo(123)
装饰器本质是高阶的函数,可以装饰其他函数,增加被装饰函数的功能,但不能覆盖或改变被装饰函数原有的行为.对于被装饰的函数来说,装饰器是透明的.装饰器传入参数为函数,返回的函数是被装饰的函数.最后我们来实现给一个函数添加打印日志的功能,而不用改变这个函数.
def log(prefix, suffix):
def deco(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kargs):
print '%s log start' % prefix
print('get a is: %s' % args[0])
print('get b is: %s' % args[1])
print('get c is: %s' % args[2])
print('get d is: %s' % kargs['d'])
print('get d is: %s' % kargs['f'])
func(*args, **kargs)
print '%s log end' % suffix
return wrapper
return deco
@log('logstart', 'logend')
def test(a, b, c, d, f):
print 'call func name is: %s' % test.__name__
test(1, 2, 3, d = 'dddd', f = 'ffff')
