对Python装饰器的个人理解方法

天堂1111

　　0.说明
　　在自己好好总结并对Python装饰器的执行过程进行分解之前，对于装饰器虽然理解它的基本工作方式，但对于存在复杂参数的装饰器（装饰器和函数本身都有参数），总是会感到很模糊，即使这会弄懂了，下一次也很快忘记，其实本质上还是没有多花时间去搞懂其中的细节问题。
　　虽然网络上已经有很多这样的文章，但显然都是别人的思想，因此自己总是记不牢，所以花点时间自己好好整理一下。
　　最近在对《Python核心编程》做总结，收获了不少，下面分享一下我自己对于Python装饰器的理解，后面还提供了一个较为复杂的Python装饰器的执行过程的分解，可以参考一下。
　　1.Python装饰器的出现
　　在没有装饰器之前，如果要在类中定义一个静态方法，需要使用下面的方法：
class MyClass(object):　　
    def staticFoo():
　　
        staticFoo = staticmethod(staticFoo)
　　即要在该静态方法中加入类似staticmethod()内建函数将该方法转换为静态方法，这显然非常麻烦，而有了装饰器之后，就可以写成下面这样：
class MyClass(object):　　
    @staticmethod
　　
    def staticFoo():
　　
        pass
　　这样就简洁很多了。
　　2.Python装饰器类型与理解
　　（1）无参数装饰器  

• 　　一个装饰器
  

　　下面的情况：
@f　　
def foo():
　　
    pass
　　其实就相当于：
def foo():　　
    pass
　　
foo = g(foo)

• 　　多个装饰器
  

　　下面的情况：
@g　　
@f
　　
def foo():
　　
    pass
　　就相当于：
def foo():　　
    pass
　　
foo = g(f(foo))
　　（2）含参数装饰器

• 　　带有参数的一个装饰器
  

　　下面的情况：
@decomaker(deco_args)　　
def foo():
　　
    pass
　　就相当于：
def foo():　　
    pass
　　
foo = decomaker(deco_args)(foo)
　　用这样的思想去理解就非常好理解了：decomaker()用deco_args做了些事并返回函数对象，而该函数对象正是以foo作为其参数的装饰器。
　　下面多个装饰器的例子也是按这样的思想去理解。

• 　　带有参数的多个装饰器
  

　　下面的情况：
@deco1(deco_arg)　　
@deco2()
　　
def foo():
　　
    pass
　　就相当于：
def foo():　　
    pass
　　
foo = deco1(deco_arg)(deco2(foo))
　　3.Python装饰器执行过程的手动分解
　　OK，有了上面的理论基础，理解下面一个较为复杂的装饰器就很容易了：
from functools import wraps　　

　　
def log(text):
　　
    def decorator(func):
　　
        @wraps(func)                    #it works like:wraper.__name__ = func.__name__
　　
        def wrapper(*args, **kwargs):
　　
            print '%s %s():' % (text, func.__name__)
　　
            return func(*args, **kwargs)
　　
        return wrapper
　　
    return decorator
　　

　　

　　
@log('Hello')
　　
def now(area):
　　
    print area, '2016-01-23'
　　

　　

　　
now('Beijing')
　　
print 'The name of function now() is:', now.__name__
　　执行如下：
/usr/bin/python2.7 /home/xpleaf/PycharmProjects/decorator_test/dec10.py　　
Hello now():
　　
Beijing 2016-01-23
　　
The name of function now() is: now
　　对于该程序的执行过程，可以分析如下：
　　1.先执行log('Hello')函数，此时返回了一个新的函数，只不过其中的text变量被替换为'Hello'，所以用来装饰now函数的新的装饰器如下：
def decorator(func):　　
    @wraps(func)                    #it works like:wraper.__name__ = func.__name__
　　
    def wrapper(*args, **kwargs):
　　
        print '%s %s():' % ('Hello', func.__name__)
　　
        return func(*args, **kwargs)
　　
    return wrapper
　　2.所以此时的now函数，就相当于：
now = decorator(now)　　3.即now就相当于：
def now(*args, **kwargs):　　
    print '%s %s():' % ('Hello', old_now.__name__)
　　
    return old_now(*args, **kwargs)
　　
# 现在的函数名称变为了now而不是wrapper，是因为使用了wraps装饰器
　　所以，输出的结果也就非常好理解了。
　　关于wraps，它也是一个装饰器，使用它的作用是，被我们用自定义装饰器修改后的函数，它的函数名称，即func.__name__跟原来是一样的，而它的工作原理正如上面所提及的，即：
wraper.__name__ = func.__name__　　也就是说，使用wraps可以不改变原来函数的属性，当然，上面只是简单说明了一下其工作原理，详细的可以参考wraps的源代码。
　　在GitHub上给出了10个理解装饰器的例子，可以参考一下：https://github.com/xpleaf/decorator
　　本文选中我的《Python回顾与整理》系列博文中的《Python回顾与整理9：函数和函数式编程》