装饰器 python 你也可以叫语法糖

1.最简单的装饰器不带入参

def func():

pass

def decorate(func)

　　def wrapper():

　　　　return func()

　　return wrapper

使用

@decorate

def aa(m):

pass

2.要是带参数就简单给他就是了：

因为函数有千千万，你只管你自己的函数，别人的函数参数是什么样子，鬼知道？还好Python提供了可变参数*args和关键字参数**kwargs，有了这两个参数，装饰器就可以用于任意目标函数了。

def decorate(func)

　　def wrapper(*args,**kwargs):

　　　　return func((*args,**kwargs)

　　return wrapper

如何优化你的装饰器#

嵌套的装饰函数不太直观，我们可以使用第三方包类改进这样的情况，让装饰器函数可读性更好。

decorator.py#

decorator.py 是一个非常简单的装饰器加强包。你可以很直观的先定义包装函数wrapper()，再使用decorate(func, wrapper)方法就可以完成一个装饰器。

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from decorator import decorate

def wrapper(func, *args, **kwargs):

    """print log before a function."""

    print "[DEBUG] {}: enter {}()".format(datetime.now(), func.__name__)

    return func(*args, **kwargs)

def logging(func):

    return decorate(func, wrapper)  # 用wrapper装饰func

你也可以使用它自带的@decorator装饰器来完成你的装饰器。

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from decorator import decorator

@decorator

def logging(func, *args, **kwargs):

    print "[DEBUG] {}: enter {}()".format(datetime.now(), func.__name__)

    return func(*args, **kwargs)

decorator.py实现的装饰器能完整保留原函数的name，doc和args，唯一有问题的就是inspect.getsource(func)返回的还是装饰器的源代码，你需要改成inspect.getsource(func.__wrapped__)。

wrapt#

wrapt是一个功能非常完善的包，用于实现各种你想到或者你没想到的装饰器。使用wrapt实现的装饰器你不需要担心之前inspect中遇到的所有问题，因为它都帮你处理了，甚至inspect.getsource(func)也准确无误。

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import wrapt

# without argument in decorator

@wrapt.decorator

def logging(wrapped, instance, args, kwargs):  # instance is must

    print "[DEBUG]: enter {}()".format(wrapped.__name__)

    return wrapped(*args, **kwargs)

@logging

def say(something): pass

使用wrapt你只需要定义一个装饰器函数，但是函数签名是固定的，必须是(wrapped, instance, args, kwargs)，注意第二个参数instance是必须的，就算你不用它。当装饰器装饰在不同位置时它将得到不同的值，比如装饰在类实例方法时你可以拿到这个类实例。根据instance的值你能够更加灵活的调整你的装饰器。另外，args和kwargs也是固定的，注意前面没有星号。在装饰器内部调用原函数时才带星号。

如果你需要使用wrapt写一个带参数的装饰器，可以这样写。

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def logging(level):

    @wrapt.decorator

    def wrapper(wrapped, instance, args, kwargs):

        print "[{}]: enter {}()".format(level, wrapped.__name__)

        return wrapped(*args, **kwargs)

    return wrapper

@logging(level="INFO")

def do(work): pass

关于wrapt的使用，建议查阅官方文档，在此不在赘述。

http://wrapt.readthedocs.io/en/latest/quick-start.html

小结#

Python的装饰器和Java的注解（Annotation）并不是同一回事，和C#中的特性（Attribute）也不一样，完全是两个概念。

装饰器的理念是对原函数、对象的加强，相当于重新封装，所以一般装饰器函数都被命名为wrapper()，意义在于包装。函数只有在被调用时才会发挥其作用。比如@logging装饰器可以在函数执行时额外输出日志，@cache装饰过的函数可以缓存计算结果等等。

而注解和特性则是对目标函数或对象添加一些属性，相当于将其分类。这些属性可以通过反射拿到，在程序运行时对不同的特性函数或对象加以干预。比如带有Setup的函数就当成准备步骤执行，或者找到所有带有TestMethod的函数依次执行等等。

至此我所了解的装饰器已经讲完，但是还有一些内容没有提到，比如装饰类的装饰器。有机会再补充。谢谢观看。

巴特西

装饰器 python 你也可以叫语法糖

如何优化你的装饰器#

decorator.py#

wrapt#

小结#

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