python學習筆記，特做記錄，分享給大家，希望對大家有所幫助。
裝飾器
由於函數也是一個對象，而且函數對象可以被賦值給變量，所以，通過變量也能調用該函數。
def now():
print ('2019-6-24')
f = now
f()
運行結果：
2019-6-24
Process finished with exit code 0
函數對象有一個__name__屬性，可以拿到函數的名字：
def now():
print ('2019-6-24')
f = now
f()
print now.__name__
print f.__name__
運行結果：
now
now
Process finished with exit code 0
現在，假設我們要增強now()函數的功能，比如，在函數調用前後自動打印日誌，但又不希望修改now()函數的定義，這種在代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之爲“裝飾器”（Decorator）。
本質上，decorator就是一個返回函數的高階函數。所以，我們要定義一個能打印日誌的decorator，可以定義如下：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
觀察上面的log，因爲它是一個decorator，所以接受一個函數作爲參數，並返回一個函數。我們要藉助Python的@語法，把decorator置於函數的定義處：
@log
def now():
print ('2019-6-24')
now ()
調用now()函數，不僅會運行now()函數本身，還會在運行now()函數前打印一行日誌：
call now():
2019-6-24
Process finished with exit code 0
把@log放到now()函數的定義處，相當於執行了語句：
now = log(now)
由於log()是一個decorator，返回一個函數，所以，原來的now()函數仍然存在，只是現在同名的now變量指向了新的函數，於是調用now()將執行新函數，即在log()函數中返回的wrapper()函數。
wrapper()函數的參數定義是(*args, **kw)，因此，wrapper()函數可以接受任意參數的調用。在wrapper()函數內，首先打印日誌，再緊接着調用原始函數。
如果decorator本身需要傳入參數，那就需要編寫一個返回decorator的高階函數，寫出來會更復雜。比如，要自定義log的文本：
def logone(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
這個3層嵌套的decorator用法如下：
@logone('execute')
def nowone():
print '2019-6-25'
nowone()
執行結果如下：
execute nowone():
2019-6-25
Process finished with exit code 0
和兩層嵌套的decorator相比，3層嵌套的效果是這樣的：
now = log('execute')(now)
我們來剖析上面的語句，首先執行log(‘execute’)，返回的是decorator函數，再調用返回的函數，參數是now函數，返回值最終是wrapper函數。
以上兩種decorator的定義都沒有問題，但還差最後一步。因爲我們講了函數也是對象，它有__name__等屬性，但你去看經過decorator裝飾之後的函數，它們的__name__已經從原來的’now’變成了’wrapper’：
print nowone.__name__
運行結果：
wrapper
Process finished with exit code 0
因爲返回的那個wrapper()函數名字就是’wrapper’，所以，需要把原始函數的__name__等屬性複製到wrapper()函數中，否則，有些依賴函數簽名的代碼執行就會出錯。
不需要編寫wrapper.name = func.__name__這樣的代碼，Python內置的functools.wraps就是幹這個事的，所以，一個完整的decorator的寫法如下：
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
或者針對帶參數的decorator：
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
import functools是導入functools模塊。模塊的概念稍候講解。現在，只需記住在定義wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。
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