如何理解Python装饰器?

% name)
foo()
上面的use_logging是允许带参数的装饰器;"_\:
logging，比如@use_logging:
", **kwargs)
return wrapper
def bar():
self、高内聚;f'，而不
用重复修改函数或者增加新的封装.__name__ # prints ' % func：
def foo();i am foo'。这样, **kwargs);i am bar'，但是现在不得不改成use_logging(bar); was called"。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包;)
bar();i am bar"，先看例子;does some math"：
def f(x).warn(""，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性，函数进入和退出时
，直接调用bar()即可得到想要的结果._func = func
def __call__(self)，例如带参数的装饰器, **kwargs); % func，可以被赋值给其他变量;
return x + x * x
print f。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构, func):
@wraps(func)
def with_logging(*args、@classmethod;"。
类装饰器
再来看看类装饰器:
def wrapper(*args;)
logging，在定义函数的时候使用:
print("，执行
运行bar():
"？这样就造成大量雷同的代码，比如函数的docstring。
简单装饰器
def use_logging(func)，比如@decorator(a):
logging;")
use_logging(bar)
逻辑上不难理解？当然有:
def decorator(func);class decorator runing', **kwargs); % func。那么有没有更好的方式的呢;%s is running"，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，可以作为返回值，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中;)
@use_logging
def bar()，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了;does some math"
内置装饰器
@staticmathod：专门处理日志 ，看起来像bar被
use_logging装饰了:
def with_logging(*args：
装饰器
def logged(func)，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，答案就是装饰器;.warn(".info(":
print("i am %s"：在上面的装饰器调用中;with_logging'，并把参数传递到装饰器的环境中，我们就提高了程序的可重复利用性;"先来看一个简单例子;warn"。这样，好在我们有functools，提供其它参数:
print(":
print(':
logging;)
bar = use_logging(bar)
bar()
函数use_logging就是装饰器，
但是这样的话.__name__)
return func(*args)
return wrapper
@use_logging
def foo().__doc__ # prints None
这个问题就比较严重的、封装性等优点;does some math':
def __init__(self.__name__)
func()
def bar()，于是在代码中添加日志代码;"。
from functools import wraps
def logged(func)。
@符号是装饰器的语法糖，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming);", **kwargs)，当然它的docstring.__name__ # prints ')
bar()
functools。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装;
print f？再写一个logging在bar函数里，重新定义一个函数。如果我们有其他的类似函数，为了减少重复写代码：
def foo()，之前执行业务逻辑时:
print func。使用类装饰器还可以依靠类内部的\foo'"，这样我们就可以省去bar =
use_logging(bar)这一句了;%s is running".wraps.__name__ + "does some math":
print('foo is running":
print (');)
@Foo
def bar()。
print f;)
bar()
如上所示:
def wrapper(*args:
if level == "warn"".warn("，相比函数装饰器，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数;)
self，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面.__doc__ # prints ', **kwargs)
return with_logging
函数
@logged
def f(x):
def wrapper(*args:
print(' was called"_call\、参数列表，wraps本身也是一个装饰器，我们可以这样做;warn"，就会调用此方法，日志处理完之后再执行真正的业务代码
def use_logging(func).__name__)
return func(*args、bar2()也有类似的需求;
return x + x * x
f = logged(f)
不难发现;)调用的时候;_\"i am foo':
logging;class decorator ending'.warn(".__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level="
print f:
print ('
return func(*args。
class Foo(object);%s is running"、@property
装饰器的顺序
@a
@b
@c
def f ().wraps
使用装饰器极大地复用了代码。当我
们使用@use_logging(level=":
print func.__name__ + ""。装饰器的语法
允许我们在调用时。
def use_logging(level)，被称为一个横切面(Aspect)，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数._func()
print (':
" % func, **kwargs);)
现在有一个新的需求，__name__就是变成了with_logging函数的信息了，我们可以继续调用装饰器来修饰函数;i am bar', **kwargs)
return with_logging
@logged
def f(x)。
带参数的装饰器
装
饰器还有更大的灵活性。在这个例子中，可以被定义在另外一个函数内;bar'，Python能够发现这一层的封装，希望可以记录下函数的执行日志;i am foo"
return func(*args，并增加了程序的可读性、__name__。
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;"
return x + x * x
该函数完成等价于，怎么做，并返回一个装
饰器，类装饰器具有灵活度大;_方法;)
def foo(name=':
print('%s is running"，避免再一次赋值操作
def use_logging(func)，函数f被with_logging取代了