对Python装饰器的个人理解方法

0.说明

         

        在自己好好总结并对Python装饰器的执行过程进行分解之前，对于装饰器虽然理解它的基本工作方式，但对于存在复杂参数的装饰器（装饰器和函数本身都有参数），总是会感到很模糊，即使这会弄懂了，下一次也很快忘记，其实本质上还是没有多花时间去搞懂其中的细节问题。

        虽然网络上已经有很多这样的文章，但显然都是别人的思想，因此自己总是记不牢，所以花点时间自己好好整理一下。

        最近在对《Python核心编程》做总结，收获了不少，下面分享一下我自己对于Python装饰器的理解，后面还提供了一个较为复杂的Python装饰器的执行过程的分解，可以参考一下。

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1.Python装饰器的出现

         在没有装饰器之前，如果要在类中定义一个静态方法，需要使用下面的方法：

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class  MyClass( object ):      def  staticFoo():          staticFoo  =  staticmethod (staticFoo)

        即要在该静态方法中加入类似staticmethod()内建函数将该方法转换为静态方法，这显然非常麻烦，而有了装饰器之后，就可以写成下面这样：

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class  MyClass( object ):      @ staticmethod      def  staticFoo():          pass

        这样就简洁很多了。

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2.Python装饰器类型与理解

（1）无参数装饰器    

• 一个装饰器

        下面的情况：

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@f def  foo():      pass

        其实就相当于：

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def  foo():      pass foo  =  g(foo)

• 多个装饰器

        下面的情况：

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@g @f def  foo():      pass

        就相当于：

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def  foo():      pass foo  =  g(f(foo))

（2）含参数装饰器

• 带有参数的一个装饰器

        下面的情况：

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@decomaker (deco_args) def  foo():      pass

        就相当于：

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def  foo():      pass foo  =  decomaker(deco_args)(foo)

        用这样的思想去理解就非常好理解了：decomaker()用deco_args做了些事并返回函数对象，而该函数对象正是以foo作为其参数的装饰器。

        下面多个装饰器的例子也是按这样的思想去理解。

• 带有参数的多个装饰器

        下面的情况：

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@deco1 (deco_arg) @deco2 () def  foo():      pass

        就相当于：

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def  foo():      pass foo  =  deco1(deco_arg)(deco2(foo))

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3.Python装饰器执行过程的手动分解

        OK，有了上面的理论基础，理解下面一个较为复杂的装饰器就很容易了：

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from  functools  import  wraps   def  log(text):      def  decorator(func):          @wraps(func)                     #it works like:wraper.__name__ = func.__name__          def  wrapper( * args,  * * kwargs):              print  '%s %s():'  %  (text, func.__name__)              return  func( * args,  * * kwargs)          return  wrapper      return  decorator     @log ( 'Hello' ) def  now(area):      print  area,  '2016-01-23'         now( 'Beijing' ) print  'The name of function now() is:' , now.__name__

        执行如下：

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/ usr / bin / python2. 7  / home / xpleaf / PycharmProjects / decorator_test / dec10.py Hello now(): Beijing  2016 - 01 - 23 The name of function now()  is : now

对于该程序的执行过程，可以分析如下： 1.先执行log('Hello')函数，此时返回了一个新的函数，只不过其中的text变量被替换为'Hello'，所以用来装饰now函数的新的装饰器如下： 1 2 3 4 5 6 def  decorator(func):      @wraps(func)                     #it works like:wraper.__name__ = func.__name__      def  wrapper( * args,  * * kwargs):          print  '%s %s():'  %  ( 'Hello' , func.__name__)          return  func( * args,  * * kwargs)      return  wrapper 2.所以此时的now函数，就相当于： 1 now  =  decorator(now) 3.即now就相当于： 1 2 3 4 def  now( * args,  * * kwargs):      print  '%s %s():'  %  ( 'Hello' , old_now.__name__)      return  old_now( * args,  * * kwargs) # 现在的函数名称变为了now而不是wrapper，是因为使用了wraps装饰器    所以，输出的结果也就非常好理解了。

        关于wraps，它也是一个装饰器，使用它的作用是，被我们用自定义装饰器修改后的函数，它的函数名称，即func.__name__跟原来是一样的，而它的工作原理正如上面所提及的，即：

1	wraper.__name__  =  func.__name__

        也就是说，使用wraps可以不改变原来函数的属性，当然，上面只是简单说明了一下其工作原理，详细的可以参考wraps的源代码。

        在GitHub上给出了10个理解装饰器的例子，可以参考一下：https://github.com/xpleaf/decorator