Python 的装饰器

什么是装饰器

在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

本质上，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decorator，例如:

    def log(func):
        def wrapper(*args,**kw):
            print('call %s():' % func.__name__)
            return func(*args,**kw)
        return wrapper
    
    
    @log
    def now():
        print('2015-01-01')
    
    
    now()
```    


输出结果

```python

    call now():
    2015-01-01
 ```   
 把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：
```python

    now = log(now)
```  
如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：

```python

    def log(text):
        def decorator(func):
            def wrapper(*args,**kw):
                print('%s %s():' % (text,func.__name__))
                return func(*args,**kw)
            return wrapper
        return decorator
    
    
    @log('execute')
    def now():
        print('2015-01-01')
    
    
    now()
 ```   


和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的：

```python
    >>> now = log('execute')(now)
```    
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'：
```python
    print(now.__name__)

输出

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：

    import  functools
    
    def log(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('call %s():' % func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    
    
    @log
    def now():
        print('2015-01-01')
    
    
    now()
  ```  

或者针对带参数的decorator：

```python
    import  functools
    
    def log(text):
        def decorator(func):
            @functools.wraps(func)
            def wrapper(*args, **kw):
                print('%s %s():' % (text,func.__name__))
                return func(*args, **kw)
            return wrapper
        return decorator
    
    
    @log('tt')
    def now():
        print('2015-01-01')
    
    
    now()

输出

tt now():
2015-01-01