装饰器复习

无参装饰器

import time
def timmer(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        res=func(*args,**kwargs)
        stop_time=time.time()
        print('run time is %s' %(stop_time-start_time))
        return res
    return wrapper

@timmer
def foo():
    time.sleep(3)
    print('from foo')
foo()

有参装饰器

def auth(driver='file'):
    def auth2(func):
        def wrapper(*args,**kwargs):
            name=input("user: ")
            pwd=input("pwd: ")

            if driver == 'file':
                if name == 'egon' and pwd == '123':
                    print('login successful')
                    res=func(*args,**kwargs)
                    return res
            elif driver == 'ldap':
                print('ldap')
        return wrapper
    return auth2

@auth(driver='file')
def foo(name):
    print(name)

foo('egon')

类装饰器

没错，装饰器不仅可以是函数，还可以是类，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器主要依靠类的__call__方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。

class Foo(object):
def __init__(self, func):
        self._func = func

def __call__(self):
print ('class decorator runing')
        self._func()
print ('class decorator ending')

@Foo
def bar():
print ('bar')

bar()

装饰器顺序

一个函数还可以同时定义多个装饰器，比如：

@a
@b
@c
def f ():
    pass

它的执行顺序是从里到外，最先调用最里层的装饰器，最后调用最外层的装饰器，它等效于

f = a(b(c(f)))

即c>b>a这么个顺序

最后说说装饰器参数

最后来介绍这个复杂一些的话题，装饰器参数。之前我们列举的常规例子里，装饰器只有一个参数，就是被装饰的方法。但是，有时让装饰器自身带有一些需要的信息，从而使装饰器可以用恰当的方式装饰方法十分有用。

这些参数并不是和被装饰的函数并列作为参数签名，而是在原有装饰器的基础上额外再增加一层封装，那么，实质是这个接受其他参数的装饰器并不是一个实际的装饰器，而是一个返回装饰器的函数。

最终返回的内嵌函数inner是最终使用indent和sort_keys参数的函数，这没有问题

import json

def json_output(indent=None, sort_keys=False):
    def actual_decorator(decorated):
        def inner(*args, **kwargs):
            result = decorated(*args, **kwargs)
            return json.dumps(result, indent=indent, sort_keys=sort_keys)
        return inner
    return actual_decorator

@json_output(indent=8)
def do_nothing():
    return {'status':'done','func':'yes'}

print(do_nothing())

{
        "status": "done",
        "func": "yes"
}

我们在这里详细解释说明的是操作顺序，看上去我们使用的是@json_output(indent=8)，作这和之前的装饰器语法糖看上去有些不同，实际上这个不是最终的装饰器函数，通过调用json_output(indent=8)，返回函数指针actual_decorator，这个函数才是真正放在@后的装饰器函数，原始的被装饰函数最终获得了内涵更丰富的inner函数对象，完成了装饰过程，值得一提的是，所谓的装饰器参数最终传给了最内层的inner函数。

记住，在定义装饰器函数后，真正的装饰器函数只有一个参数，那就是被装饰的函数指针，而有其他参数的函数实质上只是装饰器的外围函数，他可以依据参数对装饰器进行进一步的定制。一句话：一个函数不可能接受被装饰的方法，又接受其他参数

在语法糖中@func这种不带括号的，就是直接使用装饰器函数进行装饰，如果是@func()带括号的，实质上是先调用func()函数返回真正的装饰器，然后再用@进行调用。

五 装饰器补充：wraps
wraps的作用在于能保存原来的函数内置信息
在多个装饰器中能分辨出他原来的作用

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func) #加在最内层函数正上方
    def wrapper(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

@deco
def index():
    '''哈哈哈哈'''
    print('from index')

print(index.__doc__)