函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字:
>>> def now():
print('2017-6-15')
>>> f = now
>>> f()
2017-6-15
>>> f.__name__
'now'
>>> now.__name__
'now'假设我们要增强
now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)decorator就是一个返回函数的高阶函数
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:
>>> @log
def now():
print('2017-06-15')调用
now()函数,不仅会运行now()函数本身,还会在运行now()函数前打印一行日志:>>> now()
call now():
2017-06-15
把@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:
now = log(now)
由于log()是一个decorator,返回一个函数,所以,原来的now()函数仍然存在,只是现在同名的now变量指向了新的函数,于是调用now()将执行新函数,即在log()函数中返回的wrapper()函数。
wrapper()函数的参数定义是(*args,
**kw),因此,wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内,首先打印日志,再紧接着调用原始函数。
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator@log('execute')
def now():
print('2015-3-25')结果:
>>> now()
execute now():
2015-3-25效果等同于
>>> now = log('execute')(now)>>> now.__name__
'wrapper'
因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper',所以,需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中,否则,有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码,Python内置的functools.wraps就是干这个事的,所以,一个完整的decorator的写法如下:
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapperimport functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
简单总结
functools.partial的作用就是,把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单。
本文介绍了Python中的装饰器概念及其实现方式,包括如何利用装饰器为函数动态添加功能而不改变其原有定义,以及如何使用偏函数简化函数调用过程。
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