前言
装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说:他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短,也更Pythonic(Python范儿)。
正文
带参数的装饰器(函数)
来想想这个问题,难道@wraps不也是个装饰器吗?但是,它接收一个参数,就像任何普通的函数能做的那样。那么,为什么我们不也那样做呢? 这是因为,当你使用@my_decorator语法时,你是在应用一个以单个函数作为参数的一个包裹函数。记住,Python里每个东西都是一个对象,而且这包括函数!记住了这些,我们可以编写一下能返回一个包裹函数的函数。
在函数中嵌入装饰器
我们回到日志的例子,并创建一个包裹函数,能让我们指定一个用于输出的日志文件。
注意:@wraps接受一个函数来进行装饰,并加入了复制函数名称、注释文档、参数列表等等的功能。这可以让我们在装饰器里面访问在装饰之前的函数的属性。
from functools import wraps def logit(logfile='out.log'): def logging_decorator(func): @wraps(func) def wrapped_function(*args, **kwargs): log_string = func.__name__ + " was called" print(log_string) # 打开logfile,并写入内容 with open(logfile, 'a') as opened_file: # 现在将日志打到指定的logfile opened_file.write(log_string + '\n') return func(*args, **kwargs) return wrapped_function return logging_decorator @logit() def myfunc1(): pass myfunc1() # Output: myfunc1 was called # 现在一个叫做 out.log 的文件出现了,里面的内容就是上面的字符串 @logit(logfile='func2.log') def myfunc2(): pass myfunc2() # Output: myfunc2 was called # 现在一个叫做 func2.log 的文件出现了,里面的内容就是上面的字符串
类装饰器
没错,装饰器不仅可以是函数,还可以是类,相比函数装饰器,类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器主要依靠类的__call__方法,当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时,就会调用此方法。
class Foo(object): def __init__(self, func): self._func = func def __call__(self): print ('class decorator runing') self._func() print ('class decorator ending') @Foo def bar(): print ('bar') bar() functools.wraps