修饰符¶

函数是一种对象¶

在 Python 中，函数是也是一种对象。

In [1]:

  1. def foo(x):
  2.     print x
  3.  
  4. print(type(foo))
  1. <type 'function'>

查看函数拥有的方法：

In [2]:

  1. dir(foo)

Out[2]:

  1. ['__call__',
  2.  '__class__',
  3.  '__closure__',
  4.  '__code__',
  5.  '__defaults__',
  6.  '__delattr__',
  7.  '__dict__',
  8.  '__doc__',
  9.  '__format__',
  10.  '__get__',
  11.  '__getattribute__',
  12.  '__globals__',
  13.  '__hash__',
  14.  '__init__',
  15.  '__module__',
  16.  '__name__',
  17.  '__new__',
  18.  '__reduce__',
  19.  '__reduce_ex__',
  20.  '__repr__',
  21.  '__setattr__',
  22.  '__sizeof__',
  23.  '__str__',
  24.  '__subclasshook__',
  25.  'func_closure',
  26.  'func_code',
  27.  'func_defaults',
  28.  'func_dict',
  29.  'func_doc',
  30.  'func_globals',
  31.  'func_name']

在这些方法中，call 是最重要的一种方法：

In [3]:

  1. foo.__call__(42)
  1. 42

相当于：

In [4]:

  1. foo(42)
  1. 42

因为函数是对象，所以函数可以作为参数传入另一个函数：

In [5]:

  1. def bar(f, x):
  2.     x += 1
  3.     f(x)

In [6]:

  1. bar(foo, 4)
  1. 5

修饰符¶

修饰符是这样的一种函数，它接受一个函数作为输入，通常输出也是一个函数：

In [7]:

  1. def dec(f):
  2.     print 'I am decorating function', id(f)
  3.     return f

将 len 函数作为参数传入这个修饰符函数：

In [8]:

  1. declen = dec(len)
  1. I am decorating function 33716168

使用这个新生成的函数：

In [9]:

  1. declen([10,20,30])

Out[9]:

  1. 3

上面的例子中，我们仅仅返回了函数的本身，也可以利用这个函数生成一个新的函数，看一个新的例子：

In [10]:

  1. def loud(f):
  2.     def new_func(*args, **kw):
  3.         print 'calling with', args, kw
  4.         rtn = f(*args, **kw)
  5.         print 'return value is', rtn
  6.         return rtn
  7.     return new_func

In [11]:

  1. loudlen = loud(len)

In [12]:

  1. loudlen([10, 20, 30])
  1. calling with ([10, 20, 30],) {}
  2. return value is 3

Out[12]:

  1. 3

用 @ 来使用修饰符¶

Python 使用 @ 符号来将某个函数替换为修饰符之后的函数：

例如这个函数：

In [13]:

  1. def foo(x):
  2.     print x
  3.  
  4. foo = dec(foo)
  1. I am decorating function 64021672

可以替换为：

In [14]:

  1. @dec
  2. def foo(x):
  3.     print x
  1. I am decorating function 64021112

事实上，如果修饰符返回的是一个函数，那么可以链式的使用修饰符：

  1. @dec1
  2. @dec2
  3. def foo(x):
  4.     print x

使用修饰符 loud 来定义这个函数：

In [15]:

  1. @loud
  2. def foo(x):
  3.     print x

In [16]:

  1. foo(42)
  1. calling with (42,) {}
  2. 42
  3. return value is None

例子¶

定义两个修饰器函数，一个将原来的函数值加一，另一个乘二：

In [17]:

  1. def plus_one(f):
  2.     def new_func(x):
  3.         return f(x) + 1
  4.     return new_func
  5.  
  6. def times_two(f):
  7.     def new_func(x):
  8.         return f(x) * 2
  9.     return new_func

定义函数，先乘二再加一：

In [18]:

  1. @plus_one
  2. @times_two
  3. def foo(x):
  4.     return int(x)

In [19]:

  1. foo(13)

Out[19]:

  1. 27

修饰器工厂¶

decorators factories 是返回修饰器的函数，例如：

In [20]:

  1. def super_dec(x, y, z):
  2.     def dec(f):
  3.         def new_func(*args, **kw):
  4.             print x + y + z
  5.             return f(*args, **kw)
  6.         return new_func
  7.     return dec

它的作用在于产生一个可以接受参数的修饰器，例如我们想将 loud 输出的内容写入一个文件去，可以这样做：

In [21]:

  1. def super_loud(filename):
  2.     fp = open(filename, 'w')
  3.     def loud(f):
  4.         def new_func(*args, **kw):
  5.             fp.write('calling with' + str(args) + str(kw))
  6.             # 确保内容被写入
  7.             fp.flush()
  8.             fp.close()
  9.             rtn = f(*args, **kw)
  10.             return rtn
  11.         return new_func
  12.     return loud

可以这样使用这个修饰器工厂：

In [22]:

  1. @super_loud('test.txt')
  2. def foo(x):
  3.     print x

调用 foo 就会在文件中写入内容：

In [23]:

  1. foo(12)
  1. 12

查看文件内容：

In [24]:

  1. with open('test.txt') as fp:
  2.     print fp.read()
  1. calling with(12,){}

In [25]:

  1. import os
  2. os.remove('test.txt')

原文: https://nbviewer.jupyter.org/github/lijin-THU/notes-python/blob/master/05-advanced-python/05.12-decorators.ipynb