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装饰器本质上也是函数,接受函数对象来作为参数,并在装饰器的内部来调用接受的函数对象完成相关的函数调用。也可以这样理解,为了方便在几个不同函数调用之前或者之后完成相关的统一操作,注意是完成统一的操作,可以传参数使得装饰器不完全一样,后面会讲到。最重要的应用如工程应用上记录相关的内部调用接口的流水日志,不同的接口需要统一的样式,所以可以用装饰器来实现。先简单看一下示例:

from time import ctime

def deco(func):
def decorator(*args, **kwargs):
print('[%s] %s() is called' % (ctime(), func.__name__))
return func(*args, **kwargs)
return decorator

@deco
def foo():
print('Hello, Python')

foo()

在如上示例中,定义了一个装饰器,其中参数func需要函数的对象,返回值是decorator函数,其中decorator函数的返回值正是func的返回值。该装饰器的功能就是在函数调用之前,打印了函数调用的时间和函数名。

装饰器的使用过程很简单,通过注解@符号标注一下即可。这本质上相当于foo = deco(foo) 的嵌套调用。

这里面,你又遇到了 *args 和 **kwargs,它们可以组合接收任意函数参数。不理解的可以翻看  ​​Python 中的 *args 和 **kwargs ​​。

装饰器也可以堆叠起来,即对某个函数使用多个装饰器,比如:

from time import ctime

def deco1(func):
def decorator1(*args, **kwargs):
print('[%s] %s() is called' % (ctime(), func.__name__))
return func(*args, **kwargs)
return decorator1


def deco2(func):
def decorator2(*args, **kwargs):
print('[%s] %s() is called' % (ctime(), func.__name__))
return func(*args, **kwargs)
return decorator2

@deco2
@deco1
def foo():
print('Hello, Python')

foo()

会输出什么呢?可以先分析一下。

运行一下,输出如下:

[Fri Jul 21 15:15:53 2017]  decorator1() is called

[Fri Jul 21 15:15:53 2017]  foo() is called

Hello, Python

是否跟你想的一样?在嵌套调用的过程中,foo = deco2(deco1(foo)),所以先返回 deco1(foo) 的函数名字即 decorator1, 后返回 foo 的函数名。

装饰器本身也可以传入参数,使得在统一的过程中带点奇特的色彩,如:

from time import ctime
def deco(tag):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('[%s] %s() is called, Tag is %s.' % (ctime(), func.__name__, tag))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator


@deco('Python')
def foo():
print('Hello, Python')

@deco('Java')
def bar():
print('Hello, Python')

foo()
bar()

让我们简单分析下这个装饰器,deco函数接受的是一个str对象tag,当执行deco('Python') 后返回的是decorator函数,此函数需要接受一个函数对象,同时返回wrapper函数,而wrapper函数的结果就是func函数的返回值。说的可能有点绕,但理一下会觉得非常简单。

最后说明一下的是,由于加入了装饰器,函数的__name__和__doc__等信息都发生了变化:

from time import ctime

def deco(func):
def decorator(*args, **kwargs):
'''decorator for func'''
print('[%s] %s() is called' % (ctime(), func.__name__))
return func(*args, **kwargs)
return decorator

@deco
def foo():
'''function: foo'''
print('Hello, Python')

foo.__name__
foo.__doc__

运行的结果如下:

decorator

decorator for func

由此可见,加入装饰器改变了函数内部的相关属性。如何避免此问题呢?Python中有专门的包来避免这种转换:functools.wraps。示例如下:

from time import ctime
import functools

def deco(func):
@functools.wraps(func)
def decorator(*args, **kwargs):
'''decorator for func'''
print('[%s] %s() is called' % (ctime(), func.__name__))
return func(*args, **kwargs)
return decorator

@deco
def foo():
'''function: foo'''
print('Hello, Python')

foo.__name__
foo.__doc__

运行结果如下:

foo

function: foo

这样就保留了原先函数的属性。小编在实际的工作中一般也是加入此项功能的。

Python装饰器,你深入理解了吗?


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