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来源：geekvi
来源：segmentfault.com/a/1190000007558691
我们知道，在 Python 中，我们可以像使用变量一样使用函数：
函数可以被赋值给其他变量
函数可以被删除
可以在函数里面再定义函数
函数可以作为参数传递给另外一个函数
函数可以作为另一个函数的返回
简而言之，函数就是一个对象。
对一个简单的函数进行装饰
为了更好地理解装饰器，我们先从一个简单的例子开始，假设有下面的函数：
def hello():
return 'hello world'
在上面，我们将 hello 函数传给 makeitalic，再将返回赋给 hello，此时调用 hello() 就得到了我们想要的结果。
不过要注意的是，由于我们将 makeitalic 的返回赋给了 hello，此时 hello() 函数仍然存在，但是它的函数名不再是 hello 了，而是 wrapped，正是 makeitalic 返回函数的名称，可以验证一下：
>>> hello.__name__
'wrapped'
对于这个小瑕疵，后文将会给出解决方法。
现在，我们梳理一下上面的例子，为了增强原函数 hello 的功能，我们定义了一个函数，它接收原函数作为参数，并返回一个新的函数，完整的代码如下：
def makeitalic(func):
def wrapped():
return "" + func() + ""
return wrapped
def hello():
return 'hello world'
hello = makeitalic(hello)
事实上，makeitalic 就是一个装饰器（decorator），它『装饰』了函数 hello，并返回一个函数，将其赋给 hello。
一般情况下，我们使用装饰器提供的 @ 语法糖（Syntactic Sugar），来简化上面的写法：
def makeitalic(func):
def wrapped():
return "" + func() + ""
return wrapped
@makeitalic
def hello():
return 'hello world'
像上面的情况，可以动态修改函数（或类）功能的函数就是装饰器。本质上，它是一个高阶函数，以被装饰的函数（比如上面的 hello）为参数，并返回一个包装后的函数（比如上面的 wrapped）给被装饰函数（hello）。
装饰器的使用形式
@decorator
def func():
pass
等价于下面的形式：
def func():
pass
func = decorator(func)
@decorator_one
@decorator_two
def func():
pass
等价于：
def func():
pass
func = decorator_one(decorator_two(func))
@decorator(arg1, arg2)
def func():
pass
等价于：
def func():
pass
func = decorator(arg1, arg2)(func)
下面我们再看一些具体的例子，以加深对它的理解。
对带参数的函数进行装饰
前面的例子中，被装饰的函数 hello() 是没有带参数的，我们看看被装饰函数带参数的情况。对前面例子中的 hello() 函数进行改写，使其带参数，如下：
def makeitalic(func):
def wrapped(*args, **kwargs):
ret = func(*args, **kwargs)
return '' + ret + ''
return wrapped
@makeitalic
def hello(name):
return 'hello %s' % name
@makeitalic
def hello2(name1, name2):
return 'hello %s, %s' % (name1, name2)
由于函数 hello 带参数，因此内嵌包装函数 wrapped 也做了一点改变：
看看使用：
>>> hello('python')
'hello python'
>>> hello2('python', 'java')
'hello python, java'
带参数的装饰器
上面的例子，我们增强了函数 hello 的功能，给它的返回加上了标签 …，现在，我们想改用标签 … 或
…
。是不是要像前面一样，再定义一个类似 makeitalic 的装饰器呢？其实，我们可以定义一个函数，将标签作为参数，返回一个装饰器，比如：
def wrap_in_tag(tag):
def decorator(func):
def wrapped(*args, **kwargs):
ret = func(*args, **kwargs)
return ' + tag + '>' + ret + '' + tag + '>'
return wrapped
return decorator
现在，我们可以根据需要生成想要的装饰器了：
makebold = wrap_in_tag('b') # 根据 'b' 返回 makebold 生成器
@makebold
def hello(name):
return 'hello %s' % name
>>> hello('world')
'hello world'
上面的形式也可以写得更加简洁：
@wrap_in_tag('b')
def hello(name):
return 'hello %s' % name
这就是带参数的装饰器，其实就是在装饰器外面多了一层包装，根据不同的参数返回不同的装饰器。
多个装饰器
现在，让我们来看看多个装饰器的例子，为了简单起见，下面的例子就不使用带参数的装饰器。
def makebold(func):
def wrapped():
return '' + func() + ''
return wrapped
def makeitalic(func):
def wrapped():
return '' + func() + ''
return wrapped
@makebold
@makeitalic
def hello():
return 'hello world'
上面定义了两个装饰器，对 hello 进行装饰，上面的最后几行代码相当于：
def hello():
return 'hello world'
hello = makebold(makeitalic(hello))
调用函数 hello：
>>> hello()
'hello world'
基于类的装饰器
前面的装饰器都是一个函数，其实也可以基于类定义装饰器，看下面的例子：
class Bold(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
return '' + self.func(*args, **kwargs) + ''
@Bold
def hello(name):
return 'hello %s' % name
>>> hello('world')
'hello world'
可以看到，类 Bold 有两个方法：
还可以让类装饰器带参数：
class Tag(object):
def __init__(self, tag):
self.tag = tag
def __call__(self, func):
def wrapped(*args, **kwargs):
return "{res}{tag}>".format(
res=func(*args, **kwargs), tag=self.tag
)
return wrapped
@Tag('b')
def hello(name):
return 'hello %s' % name
需要注意的是，如果类装饰器有参数，则 __init__ 接收参数，而 __call__ 接收 func。
装饰器的副作用
前面提到，使用装饰器有一个瑕疵，就是被装饰的函数，它的函数名称已经不是原来的名称了，回到最开始的例子：
def makeitalic(func):
def wrapped():
return "" + func() + ""
return wrapped
@makeitalic
def hello():
return 'hello world'
函数 hello 被 makeitalic 装饰后，它的函数名称已经改变了：
>>> hello.__name__
'wrapped'
为了消除这样的副作用，Python 中的 functool 包提供了一个 wraps 的装饰器：
from functools import wraps
def makeitalic(func):
@wraps(func) # 加上 wraps 装饰器
def wrapped():
return "" + func() + ""
return wrapped
@makeitalic
def hello():
return 'hello world'
>>> hello.__name__
'hello'
小结
参考资料
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