myfunc=wrapper(myfunc)是一种很常见的修改其它函数的方法。从python2.4开始，可以在定义myfunc的def语句之前写@wrapper。
这些封装函数就被称为装饰器Decorator，其主要用途是包装另一个函数或类。这种包装的首要目的是透明的修改或增强被包装对象的行为。
1.基本语法有一个很简单的函数：
def square(x):
return x*x
如果想追踪函数的执行情况：
def square(x):
debug_log=open('debug_log.txt','w')
debug_log.write('Calling %s\n'%square.__name__)
debug_log.close()
return x*x
功能上实现了追踪，但如果要追踪很多函数的执行情况，显然不可能为每个函数都添加追踪代码，可以将追踪代码提取出来：
def trace(func,*args,**kwargs):
debug_log=open('debug_log.txt','w')
debug_log.write('Calling %s\n'%func.__name__)
result=func(*args,**kwargs)
debug_log.write('%s returned %s\n'%(func.__name__,result))
debug_log.close()
trace(square,2)
这样调用square()变成了调用trace(square)，如果square()在N处被调用了，你要修改N次，显然不够简洁，我们可以使用闭包函数使square()发挥trace(square)的功能
def trace(func):
def callfunc(*args,**kwargs):
debug_log=open('debug_log.txt','w')
debug_log.write('Calling %s: %s ,%s\n'%(func.__name__,args,kwargs))
result=func(*args,**kwargs)
debug_log.write('%s returned %s\n'%(func.__name__,result))
debug_log.close()
return callfunc
这样，可以写成：
square=trace(square)
square()
或者
def trace(func):
def callfunc(*args,**kwargs):
debug_log=open('debug_log.txt','w')
debug_log.write('Calling %s: %s ,%s\n'%(func.__name__,args,kwargs))
result=func(*args,**kwargs)
debug_log.write('%s returned %s\n'%(func.__name__,result))
debug_log.close()
return result
return callfunc
@trace
def square(x):
return x*x
还可以根据自己的需求关闭或开启追踪功能：
enable_trace=False
def trace(func):
if enable_trace:
def callfunc(*args,**kwargs):
debug_log=open('debug_log.txt','w')
debug_log.write('Calling %s: %s ,%s\n'%(func.__name__,args,kwargs))
result=func(*args,**kwargs)
debug_log.write('%s returned %s\n'%(func.__name__,result))
debug_log.close()
return callfunc
else:
return func
@trace
def square(x):
return x*x
这样，利用enable_trace变量禁用追踪时，使用装饰器不会增加性能负担。
使用@时，装饰器必须出现在需要装饰的函数或类定义之前的单独行上。可以同时使用多个装饰器。
@foo
@bar
@spam
def func():
pass
等同于
func=foo(bar(spam(func)))
2.接收参数的装饰器装饰器也可以接收参数，比如一个注册函数：
event_handlers={}
def event_handler(event):
def register_func(func):
event_handlers[event]=func
return func
return register_func
@event_handler('BUTTON')
def func():
pass
相当于
temp=event_handler('BUTTON')
func=temp(func)
这样的装饰器函数接受带有@描述符的参数，调用后返回接受被装饰函数作为参数的函数。
3.类装饰器类装饰器接受类为参数并返回类作为输出。
registry={}
def register(cls):
registry[cls.__clsid__]=cls
return cls
@register
class Foo(object):
__clsid__='1'
def bar(self):
pass
4.python中一些应用4.1刷新函数中默认参数值：
def packitem(x,y=[]):
y.append(x)PRint y
当用列表作为函数参数的默认值时，会发生难以预料的事情。
>>> packitem(1)
[1]
>>> packitem(2)
[1, 2]
>>> packitem(3)
[1, 2, 3]
因为python会为函数的可选参数计算默认值，但只做一次，所以每次append元素都是向同一个列表中添加，显然不是我们的本意。
一般情况下，python推荐不使用可变的默认值，惯用解决方法是：
def packitem(x,y=None):
if y is None:
y=[]
y.append(x)
print y
还有一种解决方法，就是使用装饰器了：
def fresh(f):
d=f.func_defaults
def refresh(*args,**kwargs):
f.func_defaults=copy.deepcopy(d)
return f(*args,**kwargs)
return refresh
@fresh
def packitem(x,y=[]):
y.append(x)
print y
用装饰器函数深拷贝被装饰函数的默认参数。
4.2python有几个内置装饰器staticmethod，classmethod，property，作用分别是把类中定义的实例方法变成静态方法、类方法和类属性。
静态方法可以用来做为有别于__init__的方法来创建实例。
class Date(object):
def __init__(self,year,month,day):
self.year=year
self.month=month
self.day=day
@staticmethod
def now():
t=time.localtime()
return Date(t.year,t.mon,t.day)
@staticmethod
def tomorrow():
t=time.localtime(time.time()+86400)
return Date(t.year,t.mon,t.day)
now=Date.now()
tom=Date.tomorrow()
类方法可以把类本身作为对象进行操作:
如果创建一个Date的子类：
class EuroDate(Date):
pass
EuroDate.now()产生是一个Date实例而不是EuroDate实例，为避免这种情况，可以：
class Date(object):
@classmethod
def now(cls):
t=time.localtime()
return cls(t.year,t.mon,t.day)
这样产生的就是子类对象了。
特性可以用函数来模拟属性。
class Rectangular(object):
def __init__(self,width,height):
self.width=width
self.height=height
@property
def area(self):
return self.width*self.height
r=Rectangular(2,3)
print r.area
4.3functools模块中定义的@wraps(func)可以将函数func的名称，文档字符串等属性传递给要定义的包装器函数。
装饰器包装函数可能会破坏与文档字符串相关的帮助功能：
def wrap(func):
def call(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return call
@wrap
def foo():
'''this is a func'''
pass
print foo.__doc__
print foo.__name__
结果是
None
call
解决办法是编写可以传递函数名称和文档字符串的装饰器函数：
def wrap(func):
def call(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
call.__doc__=func.__doc__
call.__name__=func.__name__
return call
@wrap
def foo():
'''this is a func'''
pass
print foo.__doc__
print foo.__name__
结果正常：
this is a func
foo
functools的wraps就提供这个功能：
from functools import wraps
def wrap(func):
@wraps(func)
def call(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return call
@wrap
def foo():
'''this is a func'''
pass
print foo.__doc__
print foo.__name__
4.4contexlib模块中定义的contextmanager(func)可以根据func创建一个上下文管理器。
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def listchange(alist):
listcopy=list(alist)
yield listcopy
alist[:]=listcopy
alist=[1,2,3]
with listchange(alist) as listcopy:
listcopy.append(5)
listcopy.append(4)
print alist