在面试的时候,被问到装饰器,在用的最多的时候就@classmethod ,@staticmethod,开口胡乱回答想这和C#的static public 关键字是不是一样的,等面试回来一看,哇,原来是这样,真佩服我当时厚着脸皮回答的那些问题...

OK,先来张图看看装饰器内容:

OK,我们留下一个印象,然后我们看实际的场景来操作.

我们先看一个方法:

__author__ = 'bruce'

def do_sth():
print 'some thing has been done' if __name__ == '__main__':
do_sth()

  

假定一个方法,我们现在提出一个需求,将每个方法追加一个写日志的功能,这样方便我们统计。

第一次更改:硬代码

__author__ = 'bruce'

def do_sth():
print 'the function is begin'
print 'some thing has been done'
print 'the function is end' if __name__ == '__main__':
do_sth()

看样子是符合需求,但是这里一个问题,现在只是针对特定的do_sth()方法了,那如果我们还有do_first_sth(),do_second_sth()......等更多的方法,难道我们每一个都是都去copy然后在去粘贴这些内容吗?

第二次更改:灵活变动

__author__ = 'bruce'

def do_sth():
print 'some thing has been done' def log_sth(func):
print 'the function is begin'
func()
print 'the function is end' if __name__ == '__main__':
log_sth(do_sth)

这样,方法被当作参数一样传递给log_sth,这样我们只需要调用log_sth就可以灵活的写日志了,在逻辑上当然没有问题了,假如do_sth()被N处调用,那我们是不是必须得把do_sth()在N处都要更改过来,那假如你的这个函数是给别人使用的,你这样修改直接导致别人无法使用了。

第三次更改:内置引用

__author__ = 'bruce'

def do_sth():
print 'some thing has been done' def log_sth(func):
def wrapper():
print 'the function is begin'
func()
print 'the function is end' return wrapper if __name__ == '__main__':
foo = log_sth(do_sth)
foo()

这样就内置的实现了一个函数调用另一个函数,我们可以很形象的手中有两张牌然后插入另外一张牌,很像一个横切面,这个就叫叫面向切面编程(AOP),每次调用dosth时,都从上到下顺序的执行了外层函数,从语义上来看do_sth这个方法被log_sth这个词语修饰了,这种行为在python就是装饰器,python有更优雅的方法实现这个操作

__author__ = 'bruce'

def log_sth(func):
def wrapper():
print 'the function is begin'
func()
print 'the function is end' return wrapper @log_sth
def do_sth():
print 'some thing has been done' if __name__ == '__main__':
do_sth()

@log_sth就像是形容词一样,放置在do_sth函数的上方

有人会说,你这只是针对于没有参数的函数,那如果有参数的函数应该怎么写呢?

第四次变更:针对有参数的函数的装饰器

__author__ = 'bruce'

def log_sth(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print 'the function is begin'
func(*args, **kwargs)
print 'the function is end' return wrapper @log_sth
def do_sth(sth=None):
if not sth:
sth = 'there is nothing'
print sth if __name__ == '__main__':
do_sth()

OK,通过上面一些简单的实例,我们了解到装饰器的一些实际应用,关于更多的例子请参考如下的列表:

Python的Decorator 杂谈
Python装饰器学习(九步入门)
理解Python中的装饰器
 

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