python函数式编程之-装饰器(Decorators)
函数装饰器
装饰器为我们提供了一个增加已有函数或类的功能的有效方法。听起来是不是很像Java中的面向切面编程(Aspect-Oriented Programming)概念？两者都很简单，并且装饰器有着更为强大的功能。举个例子，假定你希望在一个函数的入口和退出点做一些特别的操作(比如一些安全、追踪以及锁定，打印日志，函数执行时间等操作)就可以使用装饰器。
装饰器是一个包装了另一个函数的特殊函数：主函数被调用，并且其返回值将会被传给装饰器，接下来装饰器将返回一个包装了主函数的替代函数，程序的其他部分看到的将是这个包装函数。 语法糖@标识了装饰器。 如下方式
def decorator(func):
'''
Decorator that reports the execution time.
'''
pass
@decorator
def func_method(n):
'''
Decorator that reports the execution time.
'''
pass
下面我们将用装饰器做一些更典型的操作：在不改变函数内部逻辑计算函数执行时间,以及在函数执行前后打印log。 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）。
import time
from functools import wraps
def timethis(func):
'''
Decorator that reports the execution time.
'''
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print 'call %s():' % func.__name__
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(func.__name__, end-start)
return result
return wrapper
@timethis
def countdown(n):
while n > 0:
n -= 1
countdown(100000)
# call countdown():
# ('countdown', 0.006999969482421875)
讲解：
- 装饰器即如下描述
@timethis
def countdown(n):
- 上述语法糖即表示在编译器执行时分别执行如下步骤：
def countdown(n):
...
countdown = timethis(countdown)
- decorator接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：
- 当编译器查看以上代码时，countdown()函数将会被编译，并且函数返回对象将会被传给装饰器代码，装饰器将会在做完相关操作之后用一个新的函数对象代替原函数
- 装饰器函数中的代码创建了一个新的函数(正如此例中的wrapper函数)，它用 args 和 *kwargs 接收任意的输入参数，并且在此函数内调用原函数并且返回其结果。 你可以根据自己的需要放置任何额外的代码(例如本例中的计时操作)，新创建的包装函数将作为结果返回并取代原函数。
带参数的函数装饰器
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：
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
# 这个3层嵌套的decorator用法如下：
@log('execute')
def countdown(n):
while n > 0:
n -= 1
print 'end'
countdown(100000)
# execute countdown():
# end
countdown = log('execute')(countdown)
# execute countdown():
# end
# 我们来剖析上面的语句，首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是countdown函数，返回值最终是wrapper函数。
print countdown.__name__
# wrapper
# 为何经过decorator装饰之后的函数，它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'：
# 因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，因此就是wrapper
为避免上述问题需要把原始函数的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(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
一个更实际的例子：但是这种方式需要更改函数调用参数
def decorator(func):
def modify(*args, **kwargs):
variable = kwargs.pop('variable', None)
print variable
x,y=func(*args, **kwargs)
return x,y
return modify
@decorator
def func(a,b):
print a**2,b**2
return a**2,b**2
func(a=4, b=5, variable="hi")
func(a=4, b=5)
# hi
# 16 25
# None
# 16 25
面向对象的decorator
在面向对象（OOP）的设计模式中，decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现。 Python除了能支持OOP的decorator外，直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现，也可以用类实现。 装饰器定义成类更容易理解其功能，并且这样更能发挥装饰器机制的威力。 对装饰器的类实现唯一要求是它必须能如函数一般使用，也就是说它必须是可调用的。所以，如果想这么做这个类必须实现call方法。 这样的装饰器应该用来做些什么？它可以做任何事，但通常它用在当你想在一些特殊的地方使用原函数时，但这不是必须的，例如：
class decorator(object):
def __init__(self, f):
print("inside decorator.__init__()")
f() # Prove that function definition has completed
def __call__(self):
print("inside decorator.__call__()")
@decorator
def function():
print("inside function()")
print("Finished decorating function()")
function()
# inside decorator.__init__()
# inside function()
# Finished decorating function()
# inside decorator.__call__()
讲解：
- 语法糖@decorator相当于function=decorator(function)，在此调用decorator的init打印“inside decorator.init()”
- 随后执行f()打印“inside function()”
- 随后执行“print(“Finished decorating function()”)”
- 最后在调用function函数时，由于使用装饰器包装，因此执行decorator的call打印 “inside decorator.call()”。
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