我打包票通过这篇你能完全掌握Python装饰器！教授用时七天整理！

谈装饰器前，还要先要明白一件事，Python 中的函数和 Java、C++不太一样，Python 中的函数可以像普通变量一样当做参数传递给另外一个函数，例如：

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如果函数 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，重新定义一个新的函数：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 foo():
 print('i am foo')
use_logging(foo)

这样做逻辑上是没问题的，功能是实现了，但是我们调用的时候不再是调用真正的业务逻辑 foo 函数，而是换成了 use_logging 函数，这就破坏了原有的代码结构， 现在我们不得不每次都要把原来的那个 foo 函数作为参数传递给 use_logging 函数，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():
 logging.warn("%s is running" % func.__name__)
 return func() # 把 foo 当做参数传递进来时，执行func()就相当于执行foo()
 return wrapper
def foo():
 print('i am foo')
foo = use_logging(foo) # 因为装饰器 use_logging(foo) 返回的时函数对象 wrapper，这条语句相当于 foo = wrapper
foo() # 执行foo()就相当于执行 wrapper()

use_logging 就是一个装饰器，它一个普通的函数，它把执行真正业务逻辑的函数 func 包裹在其中，看起来像 foo 被 use_logging 装饰了一样，use_logging 返回的也是一个函数，这个函数的名字叫 wrapper。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面，这种编程方式被称为面向切面的编程。

@ 语法糖

如果你接触 Python 有一段时间了的话，想必你对 @ 符号一定不陌生了，没错 @ 符号就是装饰器的语法糖，它放在函数开始定义的地方，这样就可以省略最后一步再次赋值的操作。

def use_logging(func):
 def wrapper():
 logging.warn("%s is running" % func.__name__)
 return func()
 return wrapper
@use_logging
def foo():
 print("i am foo")
foo()

如上所示，有了 @ ，我们就可以省去foo = use_logging(foo)这一句了，直接调用 foo() 即可得到想要的结果。你们看到了没有，foo() 函数不需要做任何修改，只需在定义的地方加上装饰器，调用的时候还是和以前一样，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。

*args、**kwargs

可能有人问，如果我的业务逻辑函数 foo 需要参数怎么办？比如：

def foo(name):
 print("i am %s" % name)

我们可以在定义 wrapper 函数的时候指定参数：

def wrapper(name):
 logging.warn("%s is running" % func.__name__)
 return func(name)
 return wrapper

这样 foo 函数定义的参数就可以定义在 wrapper 函数中。这时，又有人要问了，如果 foo 函数接收两个参数呢？三个参数呢？更有甚者，我可能传很多个。当装饰器不知道 foo 到底有多少个参数时，我们可以用 *args 来代替：

def wrapper(*args):
 logging.warn("%s is running" % func.__name__)
 return func(*args)
 return wrapper

如此一来，甭管 foo 定义了多少个参数，我都可以完整地传递到 func 中去。这样就不影响 foo 的业务逻辑了。这时还有读者会问，如果 foo 函数还定义了一些关键字参数呢？比如：

def foo(name,age=None,height=None):
 print("I am %s,age %s,height %s" % (name,age,height))

这时，你就可以把 wrapper 函数指定关键字函数：

def wrapper(*args,**kwargs):
 # args是一个数组，kwargs一个字典
 logging.warn("%s is running" % func.__name__)
 return func(*args,**kwargs)
 return wrapper

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，该装饰器接收唯一的参数就是执行业务的函数 foo 。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。比如，我们可以在装饰器中指定日志的等级，因为不同业务函数可能需要的日志级别是不一样的。

def use_logging(level):
 def decorator(func):
 def wrapper(*args,**kwargs):
 if level == "warn":
 logging.warn("%s is running" % func.__name__)
 elif level == "info":
 logging.info("%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。

@use_logging(level="warn")等价于@decorator

类装饰器

没错，装饰器不仅可以是函数，还可以是类，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。使用类装饰器主要依靠类的__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__ # 输出 'with_logging'
 print func.__doc__ # 输出 None
 return func(*args,**kwargs)
 return with_logging
# 函数
@logged
def f(x):
 """does some math"""
 return x + x * x
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。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里面的 func 函数中，这使得装饰器里面的 func 函数也有和原函数 foo 一样的元信息了。

from functools import wraps
def logged(func):
 @wraps(func)
 def with_logging(*args,**kwargs):
 print func.__name__ # 输出 'f'
 print func.__doc__ # 输出 'does some math'
 return func(*args,**kwargs)
 return with_logging
@logged
def f(x):
 """does some math"""
 return x + x * x

装饰器顺序

一个函数还可以同时定义多个装饰器，比如：

@a
@b
@c
def f ():
 pass

它的执行顺序是从里到外，最先调用最里层的装饰器，最后调用最外层的装饰器，它等效于

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

（编辑：李大同）

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