Python函数装饰器简介

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装饰器的形式如下：

@logged def countdown(n):     pass

上述代码中的logged就是一个装饰器。

装饰器应该是一个函数，所以还需要实现这个logged函数，如下：

def logged(func):     return func    @logged def countdown(n):     pass

装饰器函数，即logged，会在Python解释器载入函数的时候被调用。

当Python解释器载入countdown函数的时候，发现这个countdown函数有装饰器logged，那么解释器会把载入的函数传递给logged函数，并使用logged函数的返回值作为最终载入的函数。所以，装饰器函数的返回值必须是一个函数。

装饰器函数能干啥了？能给传入的函数设置属性，设置方法（Python里函数也是一个普通对象，可以有自己的方法和属性），返回一个包装函数对传入的函数进行包装调用，随便返回一个函数也行，当然函数被调用的时候会发生什么就只有天知道了。

上面的logged什么都没做，直接返回了传入的参数。

下面来修改一下代码，返回一个包装函数给Python解释器以替换原函数，包装函数会把原函数的名字写如DEBUG日志然后调用原函数，如下（提醒，Python和JavaScript一样有闭包的概念）：

import logging   def logged(func):     def wrapper(*args, **kwargs):         log = logging.getLogger(func.__module__)         log.log(logging.DEBUG, func.__name__)         return func(*args, **kwargs)     return wrapper    @logged def countdown(n):     pass

 

在上述代码中，声明装饰器的时候，@后面的字符串是函数的名字，Python解释器把这个函数作为装饰器函数。
实际上@后面也可以是一个函数调用，这个函数调用返回一个函数，Python解释器把这个返回的函数作为装饰函数。
结合Python闭包特性，可以有很多好玩的用法，比如给上述的日志设置级别。

import logging     def loggedWithLevel(level):     def logged(func):         def wrapper(*args, **kwargs):             log = logging.getLogger(func.__module__)             log.log(level, func.__name__)             return func(*args, **kwargs)         return wrapper     return logged   @loggedWithLevel(logging.DEBUG) def countdown(n):     pass   @loggedWithLevel(logging.INFO) def spam(n):     pass

这样，countdown和spam被调用的时候，分别会写不同级别的日志。

一些需要注意的地方：
对每一个函数来说，装饰器函数是在Python载入函数的时候被调用的，只调用一次。所以当在实例函数上使用装饰器的时候，并不会每次创建一个实例就调用一次装饰器，所以想给不同实例的同一个函数根据实例不同动态改变装饰器函数的行为是行不通的。
之前一直在说装饰器函数，实际上Python解释器接受的装饰器是一个可调用对象。Python里如果一个类实现了__call__方法，那么这个类的实例也可以像函数那样调用。所以类实例也可以做装饰器。

更多资料请参阅：《Python Cookbook》3rd Edition 第九章：元编程

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