关于python修饰函数的信息

Python中的“ @”（@）符号有什么作用？

【@】符号在python中是装饰器的意思。

装饰器对一个可调用对象（函数、方法、类等等）进行装饰，它返回的也是一个可调用对象。

一般情况下，装饰器是对被装饰对象的修饰与增强。用现实事物类比的话，可以类比为中间商：中间商不生产产品，它将工厂生产的产品进行包装、运输后再销售给顾客。装饰器不实现核心功能，它提供对目标函数调用的封装与强。

它装饰的方法返回值是一个对象（BillList、Bill、List[BillDetail]等），而装饰器【enabled_cache】的作用如它的名称一样：使用缓存。可以看到，这个装饰器函数中定义了一个函数【wrapper】然后将这个wrapper作为返回值。这样，原本调用ProductionBos.bill_with_last_week的代码就不需要做任何改变就能享受到ProductionBos.bill_with_last_week原有的功能（得到一个BillList对象）和enabled_cache提供的附加功能（如果该对象有缓存，就不再从数据库查询）。

相关问答

Q1: python中怎么设定函数形参的类型

#Python

2.5

#这个可以用修饰器来完成

#但是一般不会限制参数类型

#给你个思路:

def

argfilter(*types):

def

deco(func):

#这是修饰器

def

newfunc(*args):

#新的函数

if

len(types)==len(args):

correct

=

True

for

i

in

range(len(args)):

if

not

isinstance(args[i],

types[i]):

#判断类型

correct

=

False

if

correct:

return

func(*args)

#返回原函数值

else:

raise

TypeError

else:

raise

TypeError

return

newfunc

#由修饰器返回新的函数

return

deco

#返回作为修饰器的函数

@argfilter(int,

str)

#指定参数类型

def

func(i,

s):

#定义被修饰的函数

print

i,

s

#之后你想限制类型的话,

就这样:

#@argfilter(第一个参数的类名,

第二个参数的类名,

...,

第N个参数的类名)

#def

yourfunc(第一个参数,

第一个参数,

...,

第N个参数):

#

...

#

#相当于:

#def

yourfunc(第一个参数,

第一个参数,

...,

第N个参数):

#

...

#yourfunc

=

argfilter(第一个参数的类名,

第二个参数的类名,

...,

第N个参数的类名)(yourfunc)

Q2: 如何理解Python装饰器

内裤可以用来遮羞，但是到了冬天它没法为python修饰函数我们防风御寒，聪明python修饰函数的人们发明了长裤，有了长裤后宝宝再也不冷了，装饰器就像我们这里说的长裤，在不影响内裤作用的前提下，给我们的身子提供了保暖的功效。

再回到我们的主题

装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

先来看一个简单例子：

def foo():

print('i am foo')

现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行日志，于是在代码中添加日志代码：

def foo():

print('i am foo')

logging.info("foo is running")

bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再写一个logging在bar函数里？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门处理日志 ，日志处理完之后再执行真正的业务代码

def use_logging(func):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

func()

def bar():

print('i am bar')

use_logging(bar)

逻辑上不难理解， 但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。

简单装饰器

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

def bar():

print('i am bar')

bar = use_logging(bar)

bar()

函数use_logging就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。

@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

@use_logging

def foo():

print("i am foo")

@use_logging

def bar():

print("i am bar")

bar()

如上所示，这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。

装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。

带参数的装饰器

装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中，比如@use_logging，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。

def use_logging(level):

def decorator(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

if level == "warn":

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

return decorator

@use_logging(level="warn")

def foo(name='foo'):

print("i am %s" % name)

foo()

上面的use_logging是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。当我 们使用@use_logging(level="warn")调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。

类装饰器

再来看看类装饰器，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_call\_\_方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。

class Foo(object):

def __init__(self, func):

self._func = func

def __call__(self):

print ('class decorator runing')

self._func()

print ('class decorator ending')

@Foo

def bar():

print ('bar')

bar()

functools.wraps

使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表，先看例子：

装饰器

def logged(func):

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

函数

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

该函数完成等价于：

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

f = logged(f)

不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了with_logging函数的信息了。

print f.__name__ # prints 'with_logging'

print f.__doc__ # prints None

这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps，wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。

from functools import wraps

def logged(func):

@wraps(func)

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

print f.__name__ # prints 'f'

print f.__doc__ # prints 'does some math'

内置装饰器

@staticmathod、@classmethod、@property

装饰器的顺序

@a

@b

@c

def f ():

等效于

f = a(b(c(f)))

编辑于 2016-08-09

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许多人选择编程是因为他们喜欢把时间花在…

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先理解一下闭包的概念吧，之前回答过一个有关闭包和装饰器的问题，可以参考一下：Python 里函数里返回一个函数内部定义的函数？ - 知乎用户的回答

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先理解一下闭包的概念吧，之前回答过一个有关闭包和装饰器的问题，可以参考一下：

Python 里函数里返回一个函数内部定义的函数？ - 知乎用户的回答

发布于 2014-12-09

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