理解Python的装饰器

装饰器入门

需求是怎么来的？
装饰器的定义很是抽象，我们来看一个小例子。

import time
def foo():
    start = time.clock()
    print 'in foo()'
    end = time.clock()
    print 'used:', end - start
foo()

这是一个很无聊的函数没错。但是突然有一个更无聊的人，我们称呼他为B君，说我想看看执行这个函数用
了多长时间，好吧，那么我们可以这样做：

import time
def foo():
    start = time.clock()
    print 'in foo()'
    end = time.clock()
    print 'used:', end - start
foo()

很好，功能看起来无懈可击。可是蛋疼的B君此刻突然不想看这个函数了，他对另一个叫foo2的函数产生了更浓厚的兴趣。
怎么办呢？如果把以上新增加的代码复制到foo2里，这就犯了大忌了~复制什么的难道不是最讨厌了么！而且，如果B君继续看了其他的函数呢？

以不变应万变，是变也
还记得吗，函数在Python中是一等公民，那么我们可以考虑重新定义一个函数timeit，将foo的引用传递给他，然后在timeit中调用foo并进行计时，这样，我们就达到了不改动foo定义的目的，而且，不论B君看了多少个函数，我们都不用去修改函数定义了！
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import time
def foo():
print 'in foo()'
def timeit(func):
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
timeit(foo)

看起来逻辑上并没有问题，一切都很美好并且运作正常！……等等，我们似乎修改了调用部分的代码。原本我们是这样调用的：foo()，修改以后变成了：timeit(foo)。这样的话，如果foo在N处都被调用了，你就不得不去修改这N处的代码。或者更极端的，考虑其中某处调用的代码无法修改这个情况，比如：这个函数是你交给别人使用的。

最大限度地少改动！
既然如此，我们就来想想办法不修改调用的代码；如果不修改调用代码，也就意味着调用foo()需要产生调用timeit(foo)的效果。我们可以想到将timeit赋值给foo，但是timeit似乎带有一个参数……想办法把参数统一吧！如果timeit(foo)不是直接产生调用效果，而是返回一个与foo参数列表一致的函数的话……就很好办了，将timeit(foo)的返回值赋值给foo，然后，调用foo()的代码完全不用修改！

#-*- coding: UTF-8 -*-
import time
def foo():
    print 'in foo()'
# 定义一个计时器，传入一个，并返回另一个附加了计时功能的方法
def timeit(func):
    # 定义一个内嵌的包装函数，给传入的函数加上计时功能的包装
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start
    # 将包装后的函数返回
    return wrapper
foo = timeit(foo)
foo()

这样，一个简易的计时器就做好了！我们只需要在定义foo以后调用foo之前，加上foo = timeit(foo)，就可以达到计时的目的，这也就是装饰器的概念，看起来像是foo被timeit装饰了。在在这个例子中，函数进入和退出时需要计时，这被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。与传统编程习惯的从上往下执行方式相比较而言，像是在函数执行的流程中横向地插入了一段逻辑。在特定的业务领域里，能减少大量重复代码。面向切面编程还有相当多的术语，这里就不多做介绍，感兴趣的话可以去找找相关的资料.
这个例子仅用于演示，并没有考虑foo带有参数和有返回值的情况，完善它的重任就交给你了：）

Python的额外支持

语法糖
上面这段代码看起来似乎已经不能再精简了，Python于是提供了一个语法糖来降低字符输入量。

import time
def timeit(func):
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start
    return wrapper
@timeit
def foo():
    print 'in foo()'
foo()

重点关注第11行的@timeit，在定义上加上这一行与另外写foo = timeit(foo)完全等价，千万不要以为@有另外的魔力。除了字符输入少了一些，还有一个额外的好处：这样看上去更有装饰器的感觉。

内置的装饰器
内置的装饰器有三个，分别是staticmethod、classmethod和property，作用分别是把类中定义的实例方法变成静态方法、类方法和类属性。由于模块里可以定义函数，所以静态方法和类方法的用处并不是太多，除非你想要完全的面向对象编程。而属性也不是不可或缺的，Java没有属性也一样活得很滋润。从我个人的Python经验来看，我没有使用过property，使用staticmethod和classmethod的频率也非常低。

class Rabbit(object):

    def __init__(self, name):
        self._name = name

    @staticmethod
    def newRabbit(name):
        return Rabbit(name)

    @classmethod
    def newRabbit2(cls):
        return Rabbit('')

    @property
    def name(self):
        return self._name

这里定义的属性是一个只读属性，如果需要可写，则需要再定义一个setter：

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@name.setter
def name(self, name):
    self._name = name

functools模块
functools模块提供了两个装饰器。这个模块是Python 2.5后新增的，一般来说大家用的应该都高于这个版本。但我平时的工作环境是2.4 T-T
3.1. wraps(wrapped[, assigned][, updated]):
这是一个很有用的装饰器。看过前一篇反射的朋友应该知道，函数是有几个特殊属性比如函数名，在被装饰后，上例中的函数名foo会变成包装函数的名字wrapper，如果你希望使用反射，可能会导致意外的结果。这个装饰器可以解决这个问题，它能将装饰过的函数的特殊属性保留。

import time
import functools
def timeit(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print 'used:', end - start
    return wrapper
@timeit
def foo():
    print 'in foo()'
foo()
print foo.__name__

首先注意第5行，如果注释这一行，foo.name将是’wrapper’。另外相信你也注意到了，这个装饰器竟然带有一个参数。实际上，他还有另外两个可选的参数，assigned中的属性名将使用赋值的方式替换，而updated中的属性名将使用update的方式合并，你可以通过查看functools的源代码获得它们的默认值。对于这个装饰器，相当于wrapper = functools.wraps(func)(wrapper)。

3.2. total_ordering(cls):
这个装饰器在特定的场合有一定用处，但是它是在Python 2.7后新增的。它的作用是为实现了至少lt、le、gt、ge其中一个的类加上其他的比较方法，这是一个类装饰器。如果觉得不好理解，不妨仔细看看这个装饰器的源代码：

53  def total_ordering(cls):
54      """Class decorator that fills in missing ordering methods"""
55      convert = {
56          '__lt__': [('__gt__', lambda self, other: other < self),
57                     ('__le__', lambda self, other: not other < self),
58                     ('__ge__', lambda self, other: not self < other)],
59          '__le__': [('__ge__', lambda self, other: other <= self),
60                     ('__lt__', lambda self, other: not other <= self),
61                     ('__gt__', lambda self, other: not self <= other)],
62          '__gt__': [('__lt__', lambda self, other: other > self),
63                     ('__ge__', lambda self, other: not other > self),
64                     ('__le__', lambda self, other: not self > other)],
65          '__ge__': [('__le__', lambda self, other: other >= self),
66                     ('__gt__', lambda self, other: not other >= self),
67                     ('__lt__', lambda self, other: not self >= other)]
68      }
69      roots = set(dir(cls)) & set(convert)
70      if not roots:
71          raise ValueError('must define at least one ordering operation: < > <= >=')
72      root = max(roots)       # prefer __lt__ to __le__ to __gt__ to __ge__
73      for opname, opfunc in convert[root]:
74          if opname not in roots:
75              opfunc.__name__ = opname
76              opfunc.__doc__ = getattr(int, opname).__doc__
77              setattr(cls, opname, opfunc)
78      return cls

引用

Python装饰器与面向切面程