Python中Decorator的作用是什么(decorator,python,编程语言)

首先来看一个简单的例子：

#-*-coding:utf-8-*-deflog_cost_time(func):defwrapped(*args,**kwargs):importtimebegin=time.time()try:returnfunc(*args,**kwargs)finally:print'func%scost%s'%(func.__name__,time.time()-begin)returnwrapped@log_cost_timedefcomplex_func(num):ret=0foriinxrange(num):ret+=i*ireturnret#complex_func=log_cost_time(complex_func)if__name__=='__main__':printcomplex_func(100000)codesnippet0

代码中，函数log_cost_time就是一个装饰器，其作用也很简单，打印被装饰函数运行时间。

装饰器的语法如下：

@decdeffunc():pass

本质上等同于： func = dec(func)。

在上面的代码(code snippet 0)中，把line12注释掉，然后把line18的注释去掉，是一样的效果。另外staticmethod和classmethod是两个我们经常在代码中用到的装饰器，如果对pyc反编译，得到的代码一般也都是 func = staticmthod(func)这种模式。当然，@符号的形式更受欢迎些，至少可以少拼写一次函数名。

装饰器是可以嵌套的，如

@dec0@dec1deffunc():pass

等将于 func = dec0(dec1(fun))。

装饰器也有“副作用“”，对于被log_cost_time装饰的complex_calc, 我们查看一下complex_func.__name__，输出是：”wrapped“”。额，这个是log_cost_time里面inner function(wrapped)的名字，调用者当然希望输出是”complex_func”，为了解决这个问题，python提供了两个函数。

• functools.update_wrapper

原型： functools.update_wrapper(wrapper, wrapped[, assigned][, updated])

第三个参数，将wrapped的值直接复制给wrapper，默认为(__doc__, __name__, __module__)

第四个参数，update，默认为(__dict__)

• unctools.wraps： update_wrapper的封装

This is a convenience function for invoking partial(update_wrapper,wrapped=wrapped,assigned=assigned,updated=updated) as a function decorator when defining a wrapper function.

简单改改代码：

importfunctoolsdeflog_cost_time(func):@functools.wraps(func)defwrapped(*args,**kwargs):importtimebegin=time.time()try:returnfunc(*args,**kwargs)finally:print'func%scost%s'%(func.__name__,time.time()-begin)returnwrapped

再查看complex_func.__name__ 输出就是 “complex_func”

装饰器也是可以带参数的。我们将上面的代码略微修改一下：

deflog_cost_time(stream):definner_dec(func):defwrapped(*args,**kwargs):importtimebegin=time.time()try:returnfunc(*args,**kwargs)finally:stream.write('func%scost%s\n'%(func.__name__,time.time()-begin))returnwrappedreturninner_decimportsys@log_cost_time(sys.stdout)defcomplex_func(num):ret=0foriinxrange(num):ret+=i*ireturnretif__name__=='__main__':printcomplex_func(100000)codesnippet1

log_cost_time函数也接受一个参数，该参数用来指定信息的输出流，对于带参数的decorator

@dec(dec_args)deffunc(*args,**kwargs):pass

等价于 func = dec(dec_args)(*args, **kwargs)。

装饰器对类的修饰也是很简单的，只不过平时用得不是很多。举个例子，我们需要给修改类的__str__方法，代码很简单。

defHaha(clz):clz.__str__=lambdas:"Haha"returnclz@HahaclassWidget(object):'''classWidget'''if__name__=='__main__':w=Widget()printw

那什么场景下有必要使用decorator呢，设计模式中有一个模式也叫装饰器。我们先简单回顾一下设计模式中的装饰器模式，简单的一句话概述

动态地为某个对象增加额外的责任

由于装饰器模式仅从外部改变组件，因此组件无需对它的装饰有任何了解;也就是说，这些装饰对该组件是透明的。

下图来自《设计模式Java手册》或者GOF的《设计模式》

回到Python中来，用decorator语法实现装饰器模式是很自然的，比如文中的示例代码，在不改变被装饰对象的同时增加了记录函数执行时间的额外功能。当然，由于Python语言的灵活性，decorator是可以修改被装饰的对象的(比如装饰类的例子)。decorator在python中用途非常广泛，下面列举几个方面：

(1)修改被装饰对象的属性或者行为

(2)处理被函数对象执行的上下文，比如设置环境变量，加log之类

(3)处理重复的逻辑，比如有N个函数都可能跑出异常，但是我们不关心这些异常，只要不向调用者传递异常就行了，这个时候可以写一个catchall的decorator，作用于所用可能跑出异常的函数

defcatchall(func):@functools.wraps(func)defwrapped(*args,**kwargs):try:returnfunc(*args,**kwargs)except:passreturnwrapped