4、python函數是一個對象，函數執行完后內部變量被回收；return的東西不會被回收。

由于函數也是一個對象，而且函數對象可以被賦值給變量，所以，通過變量也能調用該函數。

>>> def now(): ... print('2015-3-25') ... >>> f = now >>> f() 2015-3-25# 函數對象有一個__name__屬性，可以拿到函數的名字： >>> now.__name__ 'now' >>> f.__name__ 'now'

現在，假設我們要增強now()函數的功能，比如，在函數調用前后自動打印日志，但又不希望修改now()函數的定義，這種在代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之為“裝飾器”（Decorator）。

本質上，decorator就是一個 返回值為函數的 高階函數。所以，我們要定義一個能打印日志的decorator，可以定義如下：

# 注意格式 def log(func):def wrapper(*args, **kw):print('call %s():' % func.__name__)return func(*args, **kw) #返回函數帶參數return wrapper #返回函數名

觀察上面的log，因為它是一個decorator，所以接受一個函數作為參數，并返回一個函數。我們要借助Python的@語法，把decorator置于函數的定義處：

@log def now():print('2015-3-25')

調用now()函數，不僅會運行now()函數本身，還會在運行now()函數前打印一行日志：

>>> now() call now(): 2015-3-25

當執行@log語句時，其實是進行了以下操作:
1.調用函數 log(now) 并返回wrapper函數；
2.對now 重新賦值，令now = wapper
當調用now時即 now()，其實是調用了wapper函數，而在wapper函數內部又調用了原來的now函數。

如果decorator本身需要傳入參數，那就需要編寫一個返回decorator的高階函數，寫出來會更復雜。比如，要自定義log的文本：

def log(text):def decorator(func):def wrapper(*args, **kw):print('%s %s():' % (text, func.__name__))return func(*args, **kw)return wrapperreturn decorator#這個3層嵌套的decorator用法如下： @log('execute') def now():print('2015-3-25')# 執行結果如下： >>> now() execute now(): 2015-3-25

和兩層嵌套的decorator相比，3層嵌套的效果是這樣的：

now = log(‘execute’)(now)

我們來剖析上面的語句，首先執行log(‘execute’)，返回的是decorator函數，再調用返回的函數，參數是now函數，返回值最終是wrapper函數。

以上兩種decorator的定義都沒有問題，但還差最后一步。因為我們講了函數也是對象，它有name等屬性，但你去看經過decorator裝飾之后的函數，它們的name已經從原來的’now’變成了’wrapper’：

>>> now.__name__ 'wrapper'

因為返回的那個wrapper()函數名字就是’wrapper’，所以，需要把原始函數的name等屬性復制到wrapper()函數中，否則，有些依賴函數簽名的代碼執行就會出錯。
不需要編寫wrapper.name = func.name這樣的代碼，Python內置的functools.wraps就是干這個事的，所以，一個完整的decorator的寫法如下：

import functoolsdef log(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kw):print('call %s():' % func.__name__)return func(*args, **kw)return wrapper# 或者針對帶參數的decorator： import functoolsdef log(text):def decorator(func):@functools.wraps(func)def wrapper(*args, **kw):print('%s %s():' % (text, func.__name__))return func(*args, **kw)return wrapperreturn decorator

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Pyhton函数式编程简介（四）装饰器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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