解析Python中的装饰器

python中的函数也是对象，函数可以被当作变量传递。

装饰器在python中功能非常强大，装饰器允许对原有函数行为进行扩展，而不用硬编码的方式，它提供了一种面向切面的访问方式。

装饰器

一个普通的装饰器一般是这样：

这样就定义了一个打印出方法名及其参数的装饰器。

调用之：

@logdef test(p):

    print(test.__name__+" param: "+ p)

test("I'm a param")

输出：

call test():

args = I'm a param

test param: I'm a param

装饰器在使用时，用了@语法，让人有些困扰。其实，装饰器只是个方法，与下面的调用方式没有区别：

def test(p):

    print(test.__name__+" param: "+ p)

wrapper = log(test)

wrapper("I'm a param")

@语法只是将函数传入装饰器函数，并无神奇之处。

值得注意的是@functools.wraps(func)，这是python提供的装饰器。它能把原函数的元信息拷贝到装饰器里面的 func 函数中。函数的元信息包括docstring、name、参数列表等等。可以尝试去除@functools.wraps(func)，你会发现test.__name__的输出变成了wrapper。

带参数的装饰器

装饰器允许传入参数，一个携带了参数的装饰器将有三层函数，如下所示：

看到这个代码是不是又有些疑问，内层的decorator函数的参数func是怎么传进去的？和上面一般的装饰器不大一样啊。

其实道理是一样的，将其@语法去除，恢复函数调用的形式一看就明白了：

输出结果与正常使用装饰器相同：

call test_with_param():

args = I'm a param

log_param = param

test_with_param

至此，装饰器这个有点费解的特性也没什么神秘了。

装饰器这一语法体现了Python中函数是第一公民，函数是对象、是变量，可以作为参数、可以是返回值，非常的灵活与强大。