【转】理解Python中的装饰器

前几天看到Stackoverflow上的一个提问。如果使用如下的代码：

@makebold
@makeitalic

def say():

   return "Hello"

打印出如下的输出：

1	`<b><i>Hello<i></b>`

给出的答案如下：

def makebold(fn):

    def wrapped():

        return "<b>" + fn() + "</b>"

    return wrapped
 
def makeitalic(fn):

    def wrapped():

        return "<i>" + fn() + "</i>"

    return wrapped
 
@makebold
@makeitalic

def hello():

    return "hello world"
 
print hello() ## 返回 <b><i>hello world</i></b>

想要做更多深入的了解python的装饰器。你可以参考两篇很好的中文博客文章：

1. Python装饰器学习：http://blog.csdn.net/thy38/archive/2009/08/21/4471421.aspx

2. Python装饰器与面向切面编程：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html

现在我们来看看如何从一些最基础的方式来理解Python的装饰器。英文讨论参考Here。

要理解python的装饰器，我们首先必须明白在Python中函数也是被视为对象。这一点很重要。先看一个例子：

def shout(word="yes") :

    return word.capitalize()+" !"
 
print shout()
# 输出 : 'Yes !'
 
# 作为一个对象，你可以把函数赋给任何其他对象变量 
 
scream = shout
 
# 注意我们没有使用圆括号，因为我们不是在调用函数
# 我们把函数shout赋给scream，也就是说你可以通过scream调用shout
 
print scream()
# 输出 : 'Yes !'
 
# 还有，你可以删除旧的名字shout，但是你仍然可以通过scream来访问该函数
 
del shout

try :

    print shout()

except NameError, e :

    print e

    #输出 : "name 'shout' is not defined"
 
print scream()
# 输出 : 'Yes !'

我们暂且把这个话题放旁边，我们先看看python另外一个很有意思的属性：可以在函数中定义函数：

def talk() :
 
    # 你可以在talk中定义另外一个函数

    def whisper(word="yes") :

        return word.lower()+"...";
 
    # ... 并且立马使用它
 
    print whisper()
 
# 你每次调用'talk'，定义在talk里面的whisper同样也会被调用

talk()
# 输出 :
# yes...
 
# 但是"whisper" 不会单独存在:
 
try :

    print whisper()

except NameError, e :

    print e

    #输出 : "name 'whisper' is not defined"*

函数引用

从以上两个例子我们可以得出，函数既然作为一个对象，因此：

1. 其可以被赋给其他变量

2. 其可以被定义在另外一个函数内

这也就是说，函数可以返回一个函数，看下面的例子：

def getTalk(type="shout") :
 
    # 我们定义另外一个函数

    def shout(word="yes") :

        return word.capitalize()+" !"
 
    def whisper(word="yes") :

        return word.lower()+"...";
 
    # 然后我们返回其中一个

    if type == "shout" :

        # 我们没有使用(),因为我们不是在调用该函数

        # 我们是在返回该函数

        return shout

    else :

        return whisper
 
# 然后怎么使用呢 ?
 
# 把该函数赋予某个变量

talk = getTalk()     
 
# 这里你可以看到talk其实是一个函数对象:

print talk
#输出 : <function shout at 0xb7ea817c>
 
# 该对象由函数返回的其中一个对象:

print talk()
 
# 或者你可以直接如下调用 :

print getTalk("whisper")()
#输出 : yes...

还有，既然可以返回一个函数，我们可以把它作为参数传递给函数：

def doSomethingBefore(func) :

    print "I do something before then I call the function you gave me"

    print func()
 
doSomethingBefore(scream)
#输出 :
#I do something before then I call the function you gave me
#Yes !

这里你已经足够能理解装饰器了，其他它可被视为封装器。也就是说，它能够让你在装饰前后执行代码而无须改变函数本身内容。

手工装饰

那么如何进行手动装饰呢？

# 装饰器是一个函数，而其参数为另外一个函数

def my_shiny_new_decorator(a_function_to_decorate) :
 
    # 在内部定义了另外一个函数：一个封装器。

    # 这个函数将原始函数进行封装，所以你可以在它之前或者之后执行一些代码

    def the_wrapper_around_the_original_function() :
 
        # 放一些你希望在真正函数执行前的一些代码

        print "Before the function runs"
 
        # 执行原始函数

        a_function_to_decorate()
 
        # 放一些你希望在原始函数执行后的一些代码

        print "After the function runs"
 
    #在此刻，"a_function_to_decrorate"还没有被执行，我们返回了创建的封装函数

    #封装器包含了函数以及其前后执行的代码，其已经准备完毕

    return the_wrapper_around_the_original_function
 
# 现在想象下，你创建了一个你永远也不远再次接触的函数

def a_stand_alone_function() :

    print "I am a stand alone function, don't you dare modify me"
 
a_stand_alone_function()
#输出: I am a stand alone function, don't you dare modify me
 
# 好了，你可以封装它实现行为的扩展。可以简单的把它丢给装饰器
# 装饰器将动态地把它和你要的代码封装起来，并且返回一个新的可用的函数。

a_stand_alone_function_decorated = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function_decorated()
#输出 :
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs

现在你也许要求当每次调用a_stand_alone_function时，实际调用却是 a_stand_alone_function_decorated。实现也很简单，可以用my_shiny_new_decorator来给 a_stand_alone_function重新赋值。

a_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function()
#输出 :
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs
 
# And guess what, that's EXACTLY what decorators do !

装饰器揭秘

前面的例子，我们可以使用装饰器的语法：

@my_shiny_new_decorator

def another_stand_alone_function() :

    print "Leave me alone"
 

another_stand_alone_function()
#输出 :
#Before the function runs
#Leave me alone
#After the function runs

是的，就是这么简单。@decorator可以表示为：

1	`another_stand_alone_function` `=` `my_shiny_new_decorator(another_stand_alone_function)`

装饰器仅仅是装饰器设计模型的一个python话变体。python中还有其他经典的设计模式来简化开发，比如Iterator。

当然你也可以累积装饰：

def bread(func) :

    def wrapper() :

        print "</''''''\>"

        func()

        print "<\______/>"

    return wrapper
 
def ingredients(func) :

    def wrapper() :

        print "#tomatoes#"

        func()

        print "~salad~"

    return wrapper
 
def sandwich(food="--ham--") :

    print food
 
sandwich()
#输出 : --ham--

sandwich = bread(ingredients(sandwich))
sandwich()
#outputs :
#</''''''\>
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>

使用python装饰器语法：

@bread
@ingredients

def sandwich(food="--ham--") :

    print food
 
sandwich()
#输出 :
#</''''''\>
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>

装饰器的顺序很重要，需要注意：

@ingredients
@bread

def strange_sandwich(food="--ham--") :

    print food
 
strange_sandwich()
#输出 :
##tomatoes#
#</''''''\>
# --ham--
#<\______/>
# ~salad~

最后回答前面提到的问题：

# 装饰器makebold用于转换为粗体

def makebold(fn):

    # 结果返回该函数

    def wrapper():

        # 插入一些执行前后的代码

        return "<b>" + fn() + "</b>"

    return wrapper
 
# 装饰器makeitalic用于转换为斜体

def makeitalic(fn):

    # 结果返回该函数

    def wrapper():

        # 插入一些执行前后的代码

        return "<i>" + fn() + "</i>"

    return wrapper
 
@makebold
@makeitalic

def say():

    return "hello"
 
print say()
#输出: <b><i>hello</i></b>
 
# 等同于

def say():

    return "hello"

say = makebold(makeitalic(say))
 
print say()
#输出: <b><i>hello</i></b>