Python中纠结处之其二——装饰器
装饰器是我这些天接触到的第一个坎。首先，它的意义我很明确，面向切面的思想非常非常的明确。重要的是，这种面向切面是如何实现的。在Java中，反射是代理的基础，代理是面向切面的基础，这些比较清晰的展现了，而对于Python，我还没有那么好的理解。
那么，先从简单的装饰器入手吧。
[*]无参数装饰器
import time
def timeit(func = None):
def wrapper():
'''
this is wrapper's DocString
'''
start = time.clock()
func()
end = time.clock()
print 'used:', end - start
return wrapper
@timeit #foo = timeit(foo)
def foo():
'''
this is foo's DocString
'''
for i in range(1,5000):
print i,'in foo()'
foo()
同样来自前人的研究博文。一个简单的计时器。而最重要的一点是，无参装饰器仅仅只是代替了一句语句而已（有待体会）
@timeit
foo = timeit(foo)
然后再打印下面的结果
foo.__name__
foo.__doc__
wrapper
this is wrapper's DocString
结果foo彻彻底底变成了wrapper！而另寻得一个内置装饰器@functools.wraps
import time
import functools
def timeit(func = None):
@functools.wraps(func)
def wrapper():
'''
this is wrapper's DocString
'''
start = time.clock()
func()
end = time.clock()
print 'used:', end - start
return wrapper
@timeit #foo = timeit(foo)
def foo():
'''
foo's DocString
'''
for i in range(1,5000):
print i,'in foo()'
foo()
print foo.__name__
print foo.__doc__
再次打印刚才的，结果foo继续保持了自己的特征
foo
foo's DocString
结果不出所料，然后来点结论
[*]首先很傻的证明，@timeit 就是 foo = timeit(foo) = wrapper了（因为foo.__name__都变成wrapper了！），也就是foo指针指向变成了wrapper()而不是foo()了
[*]装饰器非常的面向切面，其实在Java中小小的用到AOP的思想时有点困难，克服之后来看装饰器要顺了一点
[*]对于参数
[*]带参数的装饰器
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