Python 进阶 (八) 编写带参数 decorator

继续考察@log 装饰器：

def log(f):    def fn(x):        print 'call ' + f.__name__ + '()...'        return f(x)    return fn

发现对于被装饰的函数，log 打印的语句是不能变的（除了函数名）。

如果有的函数非常重要，希望打印出'[INFO] call xxx()...'，有的函数不太重要，希望打印出'[DEBUG] call xxx()...'，这时，log 函数本身就需要传入'INFO'或'DEBUG'这样的参数，类似这样：

@log('DEBUG')def my_func():    pass

把上面的定义翻译成高阶函数的调用，就是：

my_func = log('DEBUG')(my_func)

上面的语句看上去还是比较绕，再展开一下：

log_decorator = log('DEBUG')my_func = log_decorator(my_func)

上面的语句又相当于：

log_decorator = log('DEBUG')@log_decoratordef my_func():    pass

所以，带参数的 log 函数首先返回一个 decorator 函数，再让这个 decorator 函数接收 my_func 并返回新函数：

def log(prefix):    def log_decorator(f):        def wrapper(*args, **kw):            print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)            return f(*args, **kw)        return wrapper    return log_decorator
@log('DEBUG')def test():    passprint test()

执行结果：

[DEBUG] test()...

对于这种 3 层嵌套的 decorator 定义，你可以先把它拆开：

# 标准decorator:def log_decorator(f):    def wrapper(*args, **kw):        print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)        return f(*args, **kw)    return wrapperreturn log_decorator
# 返回decorator:def log(prefix):    return log_decorator(f)

拆开以后会发现，调用会失败，因为在 3 层嵌套的 decorator 定义中，最内层的 wrapper 引用了最外层的参数 prefix，所以，把一个闭包拆成普通的函数调用会比较困难。不支持闭包的编程语言要实现同样的功能就需要更多的代码。

在 @performance 实现打印秒的同时，请给 @performace 增加一个参数，允许传入's'或'ms'：

@performance('ms')def factorial(n):    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

要实现带参数的 @performance，就需要实现：

my_func = performance('ms')(my_func)

需要 3 层嵌套的 decorator 来实现。参考代码:

import timedef performance(unit):    def perf_decorator(f):        def wrapper(*args, **kw):            t1 = time.time()            r = f(*args, **kw)            t2 = time.time()            t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1)            print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit)            return r        return wrapper    return perf_decorator
@performance('ms')def factorial(n):    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))print factorial(10)