引入装璜器
如果想在一个函数执行前后执行一些别的代码，比方打印一点日志用来输入这个函数的调用状况那应该怎么做呢？
#!/usr/bin/env python# coding=utf-8def logger(fn): # 函数作为参数即fn能够为任何参数 def wrap(*args, **kwargs): # 可变参数args和kwargs print('call {}'.format(fn.__name__)) ret = fn(*args, **kwargs) # 函数调用时的参数解构 print('{} called'.format(fn.__name__)) return ret # 返回函数的返回值 return wrapdef add(x, y): return x + ylogger_add = logger(add)print(logger_add.__name__)print(logger_add)ret = logger_add(3, 5)print(ret)#输入后果：wrap<function logger.<locals>.wrap at 0x7fba35f4fe18>call addadd called8<!--more-->
也能够用以下形式来实现这种成果
@logger def add(x, y): return x + y ret = add(3, 5) print(ret) # 输入后果：call addadd called8这就是Python装璜器的一个简略应用
什么是装璜器？
装璜器是用于软件设计模式的名称。 装璜器能够动静地扭转函数，办法或类的性能，而不用间接应用子类或扭转被装璜的函数的源代码。Python装璜器是对Python语法的一种非凡扭转，它容许咱们更不便地批改函数，办法以及类。
当咱们依照以下形式编写代码时：
@loggerdef add(x, y): ...和独自执行上面的步骤是一样的：
def add(x, y): ...logger_add = logger(add)装璜器外部的代码个别会创立一个新的函数，利用*args和**kwargs来承受任意的参数，上述代码中的wrap()函数就是这样的。在这个函数外部，咱们须要调用原来的输出函数（即被包装的函数，它是装璜器的输出参数）并返回它的后果。然而也能够增加任何想要增加的代码，比方在上述代码中输入函数的调用状况，也能够增加计时解决等等。这个新创建的wrap函数会作为装璜器的后果返回，取代了原来的函数。
所以在Python中，装璜器的参数是一个函数， 返回值是一个函数的函数。
装璜器的示例：计时解决
写一个装璜器，用来计算一个函数的执行工夫
import timedef timethis(fn): def wrap(*args, **kwargs): start = time.time() ret = fn(*args, **kwargs) end = time.time() print(fn.__name__, end - start) return ret return wrap如果要对add函数计时：
@timethisdef add(x, y): return x + yret = add(3, 5)print(ret)# 输入后果add 1.9073486328125e-068如果要对sleep函数计时：
@timethisdef sleep(x): time.sleep(x)sleep(3)# 输入后果sleep 3.003262519836426保留被装璜函数的元信息
什么是函数的元信息
比方装璜器的名称，装璜器的doc等等。咱们能够应用dir函数列出函数的所有元信息：dir(sleep)，输入后果如下
['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']能够看到有很多的元信息，咱们比拟罕用的是__name__和__doc__这两个属性\
而且__doc__属性也就是函数的文档信息，能够通过help函数查看失去
为什么要保留被装璜函数的元信息
改写装璜器的利用1：计时解决中的sleep函数如下：
@timeitdef sleep(x): '''This function is sleep.''' time.sleep(x)sleep(3)print(sleep.__name__)print(sleep.__doc__)以上代码输入后果如下：
3.0032713413238525wrapNone能够发现sleep函数的__name__是wrap，而不是sleep，而__doc__属性为空，而不是sleep函数的docstring。也就是说通过装璜器装璜过后的函数的元信息产生了扭转，这时候如果程序须要函数的元信息，那么就有问题了。
如何保留被装璜函数的元信息
计划1：手动给被装璜函数的元信息赋值
以__name__和__doc__这两个属性为例
import timedef timeit(fn): def wrap(*args, **kwargs): start = time.time() ret = fn(*args, **kwargs) end = time.time() print(end - start) return ret wrap.__doc__ = fn.__doc__ # 手动赋值__doc__信息 wrap.__name__ = fn.__name__ # 手动赋值__name__信息 return wrap@timeitdef sleep(x): '''This function is sleep.''' time.sleep(x)if __name__ == "__main__": sleep(3) # print(dir(sleep)) print(sleep.__name__) print(sleep.__doc__)输入后果如下
3.004547119140625sleepThis function is sleep.能够发现，__name__和__doc__这两个属性的确赋值胜利了。
咱们能够将元信息赋值的过程改写为函数，如下
import timedef copy_properties(src, dst): # 将元信息赋值的过程改成函数copy_properties dst.__name__ = src.__name__ dst.__doc__ = src.__doc__def timeit(fn): def wrap(*args, **kwargs): start = time.time() ret = fn(*args, **kwargs) end = time.time() print(end - start) return ret copy_properties(fn, wrap) # 调用copy_properties函数批改元信息 return wrap@timeitdef sleep(x): '''This function is sleep.''' time.sleep(x)if __name__ == "__main__": sleep(3) # print(dir(sleep)) print(sleep.__name__) print(sleep.__doc__)这样批改后，同样能够解决问题。
持续批改copy_properties函数，使得copy_properties能够返回一个函数
def copy_properties(src): def _copy(dst): # 内置一个_copy函数便于返回 dst.__name__ = src.__name__ dst.__doc__ = src.__doc__ return _copydef timeit(fn): def wrap(*args, **kwargs): start = time.time() ret = fn(*args, **kwargs) end = time.time() print(end - start) return ret copy_properties(fn)(wrap) # 调用copy_properties函数 return wrap同样能够问题。
如果持续批改copy_properties函数，使得_copy函数是一个装璜器，传入dst，返回dst，批改如下：
def copy_properties(src): # 先固定dst，传入src def _copy(dst): # 传入dst dst.__name__ = src.__name__ dst.__doc__ = src.__doc__ return dst # 返回dst return _copy # 返回一个装璜器def timeit(fn): @copy_properties(fn) # 带参数装璜器的应用办法 def wrap(*args, **kwargs): start = time.time() ret = fn(*args, **kwargs) end = time.time() print(end - start) return ret return wrapcopy_properties在此处返回一个带参数的装璜器，因而能够间接依照装璜器的应用办法来装璜wrap函数，这个批改copy_properties函数的过程称为函数的柯里化。
计划2：应用functools库的@wraps装璜器
functools库的@wraps装璜器实质上就是copy_properties函数的高级版本：蕴含更多的函数元信息。首先查看wrap装璜器的帮忙信息：
import functoolshelp(functools.wraps)wrap装璜器函数的原型是：
wraps(wrapped, assigned=('module', 'name', 'qualname', 'doc', 'annotations'), updated=('dict',))所以这个装璜器会复制module等元信息，然而也不是所有的元信息，并且会更新dict。
应用示例如下：
import timeimport functoolsdef timeit(fn): @functools.wraps(fn) # wraps装璜器的应用 def wrap(*args, **kwargs): start = time.time() ret = fn(*args, **kwargs) end = time.time() print(end - start) return ret return wrapdef sleep(x): time.sleep(x)print(sleep.__name__)print(sleep.__doc__)编写一个带参数的装璜器
如果上述的timeit装璜器，咱们须要输入执行工夫超过若干秒（比方一秒）的函数的名称和执行工夫，那么就须要给装璜器传入一个参数s，示意传入的工夫距离，默认为1s。
咱们能够给写好的装璜器外面包一个函数timeitS，工夫距离s作为这个函数的参数传入，并且对内层的函数可见，而后这个函数返回写好的装璜器。
import timeimport functoolsdef timeitS(s): def timeit(fn): @functools.wraps(fn) def wrap(*args, **kwargs): start = time.time() ret = fn(*args, **kwargs) end = time.time() if end - start > s: print('call {} takes {}s'.format(fn.__name__, end - start)) else: print('call {} takes {}s less than {}'.format(fn.__name__, end - start, s)) return ret return wrap return timeit@timeitS(2)def sleep(x): time.sleep(x)sleep(3)sleep(1)输入后果如下：
call sleep takes 3.001342535018921scall sleep takes 1.000471830368042s less than 2所以，咱们能够将带参数的装璜器了解为：
- 带参数的装璜器就是一个函数， 这个函数返回一个不带参数的装璜器
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