python装饰器｜undefined

装饰器

由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。

Demo

def now():
    print ('1')
f = now
print (f())  #输出1

函数对象也有自己的属性

1 2	print (now.__name_) #now print (f.__name_) #now

现在，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）

本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下

观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。
我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：

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：

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。

如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：

通俗点说就是 作用就是在调用nows的时候会提前输出 nows函数的一些信息

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(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

以上两种decorator的定义都没有问题，但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象，
它有name等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，它们的name已经从原来的’now’变成了’wrapper’

now.name 输出’wrapper’
import functools是导入functools模块。
现在，只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。

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