Python 中的装饰器
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来源：一曲广陵散
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一, 引用
[书] 流畅的Python
[书] Effective Python
二, 基本概念
问题１
：装饰器是什么？解答：
严格来说，装饰器只是语法糖， 装饰器是可调用的对象，可以像常规的可调用对象那样调用，特殊的地方是装饰器的参数是一个函数问题２
：装饰器有什么特性？解答
： 装饰器有２个特性，一是可以把被装饰的函数替换成其他函数， 二是可以在加载模块时候立即执行
def
decorate
(
func
)
:
(
"running decorate"
,
func
)
def
decorate_inner
()
:
(
"running decorate_inner function"
)
return
func
()
return
decorate_inner
<
a
href
=
"http://www.jobbole.com/members/decorate"
>
@
decorate
</
a
>
def
func_1
()
:
(
"running func_1"
)
if
__name__
==
"__main__"
:
(
func_1
)
＃返回值
running
decorate
<
function func_1
at
0x7f29f644d268
>
<
function
decorate
.
<
locals
>
.
decorate_inner
at
0x7f29f641cb70
>
问题３
：如何使用被装饰函数中的参数？解答
： 通过args 和 *kwargs 传递被修饰函数中的参数
def
decorate
(
func
)
:
def
decorate_inner
(
*
args
,
**
kwargs
)
:
(
type
(
args
),
type
(
kwargs
))
(
"args"
,
args
,
"kwargs"
,
kwargs
)
return
func
(
*
args
,
**
kwargs
)
return
decorate_inner
<
a
href
=
"http://www.jobbole.com/members/decorate"
>
@
decorate
</
a
>
def
func_1
(
*
args
,
**
kwargs
)
:
(
args
,
kwargs
)
if
__name__
==
"__main__"
:
func_1
(
"1"
,
"2"
,
"3"
,
para_1
=
"1"
,
para_2
=
"2"
,
para_3
=
"3"
)
#返回值
<
class
"tuple"
> <
class
"dict"
>
args
(
"1"
,
"2"
,
"3"
)
kwargs
{
"para_2"
:
"2"
,
"para_1"
:
"1"
,
"para_3"
:
"3"
}
(
"1"
,
"2"
,
"3"
)
{
"para_2"
:
"2"
,
"para_1"
:
"1"
,
"para_3"
:
"3"
}
三, 叠放装饰器
问题１
：叠放装饰器执行顺序是什么？解答：
如果一个函数被多个装饰器修饰，其实应该是该函数先被最里面的装饰器修饰后（下面例子中函数main()先被inner装饰，变成新的函数），变成另一个函数后，再次被装饰器修饰
def
outer
(
func
)
:
(
"enter outer"
,
func
)
def
wrapper
()
:
(
"running outer"
)
func
()
return
wrapper
def
inner
(
func
)
:
(
"enter inner"
,
func
)
def
wrapper
()
:
(
"running inner"
)
func
()
return
wrapper
@
outer
@
inner
def
main
()
:
(
"running main"
)
if
__name__
==
"__main__"
:
main
()
＃返回值
enter
inner
<
function main
at
0x7fa1c96e8b70
>
enter
outer
<
function
inner
.
<
locals
>
.
wrapper
at
0x7fa1c96e8bf8
>
running outer
running inner
running
main
四, 标准库中的装饰器
问题１
： 标准库中都有哪些装饰器？解答：
标准库中有多种装饰器， 例如：装饰方法的函数有property, classmethod, staticmethod； functools模块中的lru_cache, singledispatch, wraps 等等
from
functools
import
lru_cache
from
functools
import
singledispatch
from
functools
import
wraps
问题２
：为什么要使用@wraps装饰器？它的作用是什么？解答：
使用装饰器会产生我们可能不希望出现的副作用， 例如：改变被修饰函数名称，对于调试器或者对象序列化器等需要使用内省机制的那些工具，可能会无法正常运行；其实调用装饰器后，会将同一个作用域中原来函数同名的那个变量（例如下面的func_1）,重新赋值为装饰器返回的对象；使用＠wraps后，会把与内部函数（被修饰函数，例如下面的func_1）相关的重要元数据全部复制到外围函数（例如下面的decorate_inner）
from
functools
import
wraps
def
decorate
(
func
)
:
(
"running decorate"
,
func
)
@
wraps
(
func
)
def
decorate_inner
()
:
(
"running decorate_inner function"
,
decorate_inner
)
return
func
()
return
decorate_inner
<
a
href
=
"http://www.jobbole.com/members/decorate"
>
@
decorate
</
a
>
def
func_1
()
:
(
"running func_1"
,
func_1
)
if
__name__
==
"__main__"
:
func_1
()
＃返回值
running
decorate
<
function func_1
at
0x7f145d2c2268
>
running decorate_inner
function
<
function func_1
at
0x7f145b9731e0
>
running
func_1
<
function func_1
at
0x7f145b9731e0
>
五, 装饰器设计模式
问题１
： 什么是装饰器设计模式？解答：
动态的给一个对象添加一些额外的职责，就扩展功能而言，装饰器模式比子类化更加灵活，在设计模式中，装饰器和组件都是抽象类，为了给具体的组件添加行为，具体的装饰器实例要包装具体组件的实例，即，装饰器和所装饰的组件接口一致，对使用该组建的客户透明，将客户的请求转发给该组件，并且可能在转发前后执行一些额外的操作，透明性使得可以递归嵌套多个装饰器，从而可以添加任意多个功能问题２
： Python中的装饰器函数和设计模式中的装饰器模式有什么关系？解答
： 修饰器模式和Python修饰器之间并不是一对一的等价关系， Python装饰器函数更为强大，不仅仅可以实现装饰器模式。看完本文有收获？请转
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