深入理解Python 装饰器（decorator）

刚看到Python装饰器时， 觉得很神奇。简单实验下，发现也就那么回事。但是慢慢的看到越来越多的装饰器。很多时候又不了解到底是怎么回事了。

最后还是决定好好研究下。

先看看一些实例， 然后再来分析下原理
假设我们有如下的基本函数

def do_something():
    for i in range(1000000):
        pass
    print "play game"

do_something()

结果如下：

play game

需求1： 统计函数的执行时间

1. 不是装饰器的装饰器

import time
def decorator(fun):
    start = time.time()
    fun()
    runtime = time.time()-start
    print runtime

def do_something():
    for i in range(1000000):
        pass
    print "play game"

decorator(do_something)

结果如下：

play game
0.0299999713898

这种实现看上去还可以，但是每次调用的是decorator，还要把函数作为一个参数传入。这样需要修改调用的地方，使用起来就不方便了。

2. 最简单的装饰器

import time
def decorator(fun):
    def wrapper():
        start = time.time()
        fun()
        runtime = time.time()-start
        print runtime
    return wrapper
@decorator
def do_something():
    for i in range(1000000):
        pass
    print "play game"

do_something()

结果如下：

play game
0.0329999923706

装饰器是在函数定义时前面加@，然后跟装饰器的实现函数。可以看出，现在只要直接调用do_something就可以了。调用的地方不要作任何修改。

3. 目标函数带固定参数的装饰器

import time
def decorator(fun):
    def wrapper(name):
        start = time.time()
        fun(name)
        runtime = time.time()-start
        print runtime
    return wrapper
@decorator
def do_something(name):
    for i in range(1000000):
        pass
    print "play game " + name

do_something("san guo sha")

结果如下：

play game san guo sha
0.039999961853

实现很简单， 就是给wrapper函数参加相同的参数

4. 目标函数带不固定参数的装饰器

import time
def decorator(fun):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print "args=",args
        print "kwargs=",kwargs
        start = time.time()
        fun(*args, **kwargs)
        runtime = time.time()-start
        print runtime
        print
    return wrapper
@decorator
def do_something(name):
    for i in range(1000000):
        pass
    print "play game " + name

@decorator
def do_something2(user, name):
    for i in range(1000000):
        pass
    print user+" play game " + name

@decorator
def do_something3(user, name, **kwargs):
    for i in range(1000000):
        pass
    print user+" play game " + name
    print kwargs

do_something("san guo sha")
do_something2("wang xiao er","san guo sha")
mydict={"status":"ok"}
do_something3("wang xiao er",'san guo sha', **mydict)
~                                                           

结果如下：

args= ('san guo sha',)
kwargs= {}
play game san guo sha
0.0522739887238

args= ('wang xiao er', 'san guo sha')
kwargs= {}
wang xiao er play game san guo sha
0.0436179637909

args= ('wang xiao er', 'san guo sha')
kwargs= {'status': 'ok'}
wang xiao er play game san guo sha
{'status': 'ok'}
0.0371160507202

需求2： 目标函数每次调用重复执行指定的次数

5. 让装饰器带参数

import time
def decorator(max):
    def _decorator(fun):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start = time.time()
            for i in xrange(max):
                fun(*args, **kwargs)
            runtime = time.time()-start
            print runtime
        return wrapper
    return _decorator
@decorator(2)
def do_something(name):
    for i in range(1000000):
        pass
    print "play game " + name

do_something("san guo sha")

结果如下：

play game san guo sha
play game san guo sha
0.0600001811981

6. 原理

看了这么多实例， 装饰器的基本类型也基本上都有了。是不是清楚了呢？
如果还是不清楚，那就继续看下面的内容。

1 不带参数的装饰器

@a_decorator
def f(...):
    ...

#经过a_decorator后， 函数f就相当于以f为参数调用a_decorator返回结果。
f = a_decorator(f)

来分析这个式子， 可以看出至少要满足以下几个条件
1. 装饰器函数运行在函数定义的时候
2. 装饰器需要返回一个可执行的对象
3. 装饰器返回的可执行对象要兼容函数f的参数

2 验证分析

1 装饰器运行时间

import time
def decorator(fun):
    print "decorator"
    def wrapper():
        print "wrapper"
        start = time.time()
        fun()
        runtime = time.time()-start
        print runtime
    return wrapper
@decorator
def do_something():
    for i in range(1000000):
        pass
    print "play game"

结果如下：

decorator

可以看出， 这里的do_something并没有调用， 但是却打印了decorator， 可wrapper没有打印出来。也就是说decorator是在do_something调用的时候执行的。

2 返回可执行的对象

import time
def decorator(fun):
    print "decorator"
    def wrapper():
        print "wrapper"
        start = time.time()
        fun()
        runtime = time.time()-start
        print runtime
    return None
@decorator
def do_something():
    for i in range(1000000):
        pass
    print "play game"

do_something()

结果如下：

decoratorTraceback (most recent call last):
  File "deco.py", line 17, in <module>
    do_something()
TypeError: 'NoneType' object is not callable

3 兼容函数f的参数

import time
def decorator(fun):
    print "decorator"
    def wrapper():
        print "wrapper"
        start = time.time()
        fun()
        runtime = time.time()-start
        print runtime
    return wrapper
@decorator
def do_something(name):
    for i in range(1000000):
        pass
    print "play game"

do_something("san guo sha")

结果如下：

decoratorTraceback (most recent call last):
  File "deco.py", line 17, in <module>
    do_something("san guo sha")
TypeError: wrapper() takes no arguments (1 given)

看到这里， 至少对不带参数的装饰器应该全弄清楚了， 也就是说能到看山还是山了。

3 带参数的装饰器

这里就给一个式子， 剩下的问题可以自己去想

@decomaker(argA, argB, ...)
def func(arg1, arg2, ...):
    pass
#这个式子相当于
func = decomaker(argA, argB, ...)(func)

4 被装饰过的函数的函数名

import time
def decorator(fun):
    def wrapper():
        start = time.time()
        fun()
        runtime = time.time()-start
        print runtime
    return wrapper
@decorator
def do_something():
    print "play game"

print do_something.__name__

结果如下：

wrapper

可以看出， do_something的函数名变成了wrapper，这不是我们想要的。原因估计各位也都清楚了。那要怎么去解决呢？

import time
def decorator(fun):
    def wrapper():
        start = time.time()
        fun()
        runtime = time.time()-start
        print runtime
    wrapper.__name__ = fun.__name__
    return wrapper
@decorator
def do_something():
    print "play game"

print do_something.__name__

结果如下：

do_something

但是这个看起来是不是很不专业， python的unctools.wraps提供了解决方法

import time
import functools 
def decorator(fun):
    @functools.wraps(fun)
    def wrapper():
        start = time.time()
        fun()
        runtime = time.time()-start
        print runtime
    return wrapper
@decorator
def do_something():
    print "play game"

print do_something.__name__

结果如下：

do_something

到此为止， 你是不是觉得已经完全明白了呢？
但事实是， 这其实还不够

7. 装饰器类

需求3： 让函数只能运行指定的次数
前面我们讲的都是函数式的装饰器， 那么类能不能成为装饰器呢？

import time
import functools 

class decorator(object):
    def __init__(self, max):
        self.max = max
        self.count = 0
    def __call__(self, fun):
        self.fun = fun
        return self.call_fun

    def call_fun(self, *args, **kwargs):
        self.count += 1
        if ( self.count == self.max):
            print "%s run more than %d times"%(self.fun.__name__, self.max)
        elif (self.count<self.max):
            self.fun(*args, **kwargs)
        else:
            pass

@decorator(10)
def do_something():
    print "play game"
@decorator(15)
def do_something1():
    print "play game 1"
for i in xrange(20):
    do_something()
    do_something1()

结果如下：

play game
play game 1
play game
play game 1
play game
play game 1
play game
play game 1
play game
play game 1
play game
play game 1
play game
play game 1
play game
play game 1
play game
play game 1
do_something run more than 10 times
play game 1
play game 1
play game 1
play game 1
play game 1
do_something1 run more than 15 times

是不是感觉有点怪， 但它确实是可行的。
在Python中， 其实函数也是对象。 反过来， 对象其实也可以像函数一样调用, 只要在类的方法中实现__call__方法。回想一下创建对象的过程

class A:
    def __init__(self):
        pass
a = A()

这其实和函数调用没什么区别， 那么把这个式子代入到之前两个装饰器的式子中，结果如下：
带参数的装饰器
fun = A.__init__(args)(fun)
不带参数的装饰器
fun = A.__init__(fun)()

现在装饰器的内容基本差不多了。 还有一些问题， 可以自己去尝试研究。

自己的才是自己的

还有几个问题如下：
1. 类装饰器（装饰器装饰的对象是类）
2. 类函数装饰器（装饰器装饰的对象是类的函数）
3. 多个装饰器一起使用（函数嵌套）

8 参考资料

https://www.python.org/dev/peps/pep-0318/
https://docs.python.org/2/library/functools.html

转载来源：http://blog.csdn.net/TangHuanan/article/details/45094497