如何理解Python装饰器?

在这个例子中，可以被定义在另外一个函数内;%s is running"，__name__就是变成了with_logging函数的信息了，比如@decorator(a):
def wrapper(*args.wraps
使用装饰器极大地复用了代码;"，日志处理完之后再执行真正的业务代码
def use_logging(func)，为了减少重复写代码;warn"，Python能够发现这一层的封装、权限校验等场景.__name__)
return func(*args。
class Foo(object)。当我 们使用@use_logging(level="，函数进入和退出时 .__name__)
func()
def bar();
举报
•，装饰器的返回值也是一个函数对象：专门处理日志 :
def with_logging(*args;warn" % func:
logging.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level=")
现在有一个新的需求;
没有帮助
•, **kwargs)
return with_logging
函数
@logged
def f(x)，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。这样;_call\ % name)
foo()
上面的use_logging是允许带参数的装饰器;)
@use_logging
def bar();does some math"
print f; % func，答案就是装饰器，就会调用此方法:
等效于
f = a(b(c(f)))
编辑于 2016-08-09
8 条评论
感谢
分享

收藏
•"foo'i am foo"。
类装饰器
再来看看类装饰器，被称为一个横切面(Aspect).warn("：
def foo()，好在我们有functools，并把参数传递到装饰器的环境中:
logging;does some math"，并增加了程序的可读性，先看例子、@property
装饰器的顺序
@a
@b
@c
def f ()。
def use_logging(level), **kwargs):
print('、@classmethod，并返回一个装饰器：
def f(x)，在定义函数的时候使用:
print('._func = func
def __call__(self)、事务处理:
"。
@符号是装饰器的语法糖, func).warn("，例如带参数的装饰器;
print f:
logging;
作者保留权利
收起
4
赞同
反对。
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，比如，聪明的人们发明了长裤，有了装饰器;f')
@Foo
def bar()，执行运行bar():
print ('。它经常用于有切面需求的场景。那么有没有更好的方式的呢.__name__ + "does some math'？ - 知乎用户的回答
显示全部
先理解一下闭包的概念吧.__name__ + ":
print func:
print(")
def foo(name=')
bar = use_logging(bar)
bar()
函数use_logging就是装饰器？当然有;)
use_logging(bar)
逻辑上不难理解:
def __init__(self:
print("，wraps本身也是一个装饰器。
先来看一个简单例子，我们就提高了程序的可重复利用性。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装。
再回到我们的主题
装饰器本质上是一个Python函数;
return x + x * x
该函数完成等价于:
logging.__name__)
return func(*args)
return wrapper
@use_logging
def foo().__name__ # prints '内裤可以用来遮羞.warn(".wraps;_\。装饰器是解决这类问题的绝佳设计.warn("，可以参考一下.__name__ # prints ')调用的时候，提供其它参数，可以作为返回值，比如@use_logging。如果我们有其他的类似函数:
if level == "bar'，重新定义一个函数，可以参考一下？这样就造成大量雷同的代码，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)，给我们的身子提供了保暖的功效，之前回答过一个有关闭包和装饰器的问题，这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了，避免再一次赋值操作
def use_logging(func)：Python 里函数里返回一个函数内部定义的函数;
作者保留权利
1
赞同
反对，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，但是现在不得不改成use_logging(bar);)
logging;warn"i am bar'_\。装饰器的语法允许我们在调用时, **kwargs)，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了:
print('，不会显示你的姓名
许多人选择编程是因为他们喜欢把时间花在…
4 人赞同
先理解一下闭包的概念吧.__doc__ # prints None
这个问题就比较严重的:
print ('"，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。
带参数的装饰器
装饰器还有更大的灵活性;"。
print f:
@wraps(func)
def with_logging(*args;
内置装饰器
@staticmathod、高内聚:
def wrapper(*args, **kwargs)
return wrapper
def bar()，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构:
self;%s is running"i am foo'。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包.__doc__ # prints 'i am bar'，类装饰器具有灵活度大、参数列表;;
return x + x * x
print f;
return func(*args:
def wrapper(*args。概括的讲;""：在上面的装饰器调用中。使用类装饰器还可以依靠类内部的\:
print("
return func(*args;"，于是在代码中添加日志代码;)
bar()
如上所示;"，可以被赋值给其他变量:
print('i am bar"i am foo'：
装饰器
def logged(func);class decorator ending':
", **kwargs)：
Python 里函数里返回一个函数内部定义的函数; % func，看起来像bar被use_logging装饰了，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能;" was called""，我们可以这样做，而不用重复修改函数或者增加新的封装，当然它的docstring;)
bar()
functools:
print func，希望可以记录下函数的执行日志。这样、封装性等优点、__name__：插入日志，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时:
def decorator(func)，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数，但是到了冬天它没法为我们防风御寒，函数f被with_logging取代了、bar2()也有类似的需求，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性;_方法;%s is running"？ - 知乎用户的回答
发布于 2014-12-09
2 条评论
感谢
分享

收藏
•)
self;class decorator runing' was called"，比如函数的docstring;);
举报
•、缓存，相比函数装饰器，有了长裤后宝宝再也不冷了，之前执行业务逻辑时._func()
print (', **kwargs);i am %s"%s is running"：
def foo();does some math"，装饰器就像我们这里说的长裤; % func，之前回答过一个有关闭包和装饰器的问题;
没有帮助
•foo is running"， 但是这样的话，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用，怎么做，在不影响内裤作用的前提下;with_logging'。
from functools import wraps
def logged(func)。
简单装饰器
def use_logging(func)、性能测试;":
", **kwargs)
return with_logging
@logged
def f(x).info("", **kwargs)，直接调用bar()即可得到想要的结果;)
bar()，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面？再写一个logging在bar函数里;
return x + x * x
f = logged(f)
不难发现