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今天來討論一下裝飾器。裝飾器是一個很著名的設(shè)計模式，經(jīng)常被用于有切面需求的場景，較為經(jīng)典的有插入日志、性能測試、事務(wù)處理等。裝飾器是解決這類問題的絕佳設(shè)計，有了裝飾器，我們就可以抽離出大量函數(shù)中與函數(shù)功能本身無關(guān)的雷同代碼并繼續(xù)重用。概括的講，裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對象添加額外的功能。

1. 裝飾器入門

1.1. 需求是怎么來的？

裝飾器的定義很是抽象，我們來看一個小例子。

復(fù)制代碼代碼如下:

	
	def foo():

	    print 'in foo()'

	foo()

這是一個很無聊的函數(shù)沒錯。但是突然有一個更無聊的人，我們稱呼他為B君，說我想看看執(zhí)行這個函數(shù)用了多長時間，好吧，那么我們可以這樣做：

復(fù)制代碼代碼如下:

	
	import time

	def foo():

	    start = time.clock()

	    print 'in foo()'

	    end = time.clock()

	    print 'used:', end - start

	foo()

很好，功能看起來無懈可擊。可是蛋疼的B君此刻突然不想看這個函數(shù)了，他對另一個叫foo2的函數(shù)產(chǎn)生了更濃厚的興趣。

怎么辦呢？如果把以上新增加的代碼復(fù)制到foo2里，這就犯了大忌了~復(fù)制什么的難道不是最討厭了么！而且，如果B君繼續(xù)看了其他的函數(shù)呢？

1.2. 以不變應(yīng)萬變，是變也

還記得嗎，函數(shù)在Python中是一等公民，那么我們可以考慮重新定義一個函數(shù)timeit，將foo的引用傳遞給他，然后在timeit中調(diào)用foo并進(jìn)行計時，這樣，我們就達(dá)到了不改動foo定義的目的，而且，不論B君看了多少個函數(shù)，我們都不用去修改函數(shù)定義了！

復(fù)制代碼代碼如下:

	
	import time

	def foo():

	    print 'in foo()'

	def timeit(func):

	    start = time.clock()

	    func()

	    end =time.clock()

	    print 'used:', end - start

	timeit(foo)

看起來邏輯上并沒有問題，一切都很美好并且運作正常！……等等，我們似乎修改了調(diào)用部分的代碼。原本我們是這樣調(diào)用的：foo()，修改以后變成了：timeit(foo)。這樣的話，如果foo在N處都被調(diào)用了，你就不得不去修改這N處的代碼。或者更極端的，考慮其中某處調(diào)用的代碼無法修改這個情況，比如：這個函數(shù)是你交給別人使用的。

1.3. 最大限度地少改動！

既然如此，我們就來想想辦法不修改調(diào)用的代碼；如果不修改調(diào)用代碼，也就意味著調(diào)用foo()需要產(chǎn)生調(diào)用timeit(foo)的效果。我們可以想到將timeit賦值給foo，但是timeit似乎帶有一個參數(shù)……想辦法把參數(shù)統(tǒng)一吧！如果timeit(foo)不是直接產(chǎn)生調(diào)用效果，而是返回一個與foo參數(shù)列表一致的函數(shù)的話……就很好辦了，將timeit(foo)的返回值賦值給foo，然后，調(diào)用foo()的代碼完全不用修改！

復(fù)制代碼代碼如下:

	
	#-*- coding: UTF-8 -*-

	import time

	def foo():

	    print 'in foo()'

	# 定義一個計時器，傳入一個，并返回另一個附加了計時功能的方法

	def timeit(func):

	    # 定義一個內(nèi)嵌的包裝函數(shù)，給傳入的函數(shù)加上計時功能的包裝

	    def wrapper():

	        start = time.clock()

	        func()

	        end =time.clock()

	        print 'used:', end - start

	    # 將包裝后的函數(shù)返回

	    return wrapper

	foo = timeit(foo)

	foo()

這樣，一個簡易的計時器就做好了！我們只需要在定義foo以后調(diào)用foo之前，加上foo = timeit(foo)，就可以達(dá)到計時的目的，這也就是裝飾器的概念，看起來像是foo被timeit裝飾了。在在這個例子中，函數(shù)進(jìn)入和退出時需要計時，這被稱為一個橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。與傳統(tǒng)編程習(xí)慣的從上往下執(zhí)行方式相比較而言，像是在函數(shù)執(zhí)行的流程中橫向地插入了一段邏輯。在特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域里，能減少大量重復(fù)代碼。面向切面編程還有相當(dāng)多的術(shù)語，這里就不多做介紹，感興趣的話可以去找找相關(guān)的資料。

這個例子僅用于演示，并沒有考慮foo帶有參數(shù)和有返回值的情況，完善它的重任就交給你了：）

2. Python的額外支持

2.1. 語法糖

上面這段代碼看起來似乎已經(jīng)不能再精簡了，Python于是提供了一個語法糖來降低字符輸入量。

復(fù)制代碼代碼如下:

	
	import time

	def timeit(func):

	    def wrapper():

	        start = time.clock()

	        func()

	        end =time.clock()

	        print 'used:', end - start

	    return wrapper

	@timeit

	def foo():

	    print 'in foo()'

	foo()

重點關(guān)注第11行的@timeit，在定義上加上這一行與另外寫foo = timeit(foo)完全等價，千萬不要以為@有另外的魔力。除了字符輸入少了一些，還有一個額外的好處：這樣看上去更有裝飾器的感覺。

2.2. 內(nèi)置的裝飾器

內(nèi)置的裝飾器有三個，分別是staticmethod、classmethod和property，作用分別是把類中定義的實例方法變成靜態(tài)方法、類方法和類屬性。由于模塊里可以定義函數(shù)，所以靜態(tài)方法和類方法的用處并不是太多，除非你想要完全的面向?qū)ο缶幊獭６鴮傩砸膊皇遣豢苫蛉钡模琂ava沒有屬性也一樣活得很滋潤。從我個人的Python經(jīng)驗來看，我沒有使用過property，使用staticmethod和classmethod的頻率也非常低。

復(fù)制代碼代碼如下:

	
	class Rabbit(object):

	    def __init__(self, name):

	        self._name = name

	    @staticmethod

	    def newRabbit(name):

	        return Rabbit(name)

	    @classmethod

	    def newRabbit2(cls):

	        return Rabbit('')

	    @property

	    def name(self):

	        return self._name

這里定義的屬性是一個只讀屬性，如果需要可寫，則需要再定義一個setter：

復(fù)制代碼代碼如下:

	
	@name.setter

	def name(self, name):

	    self._name = name

2.3. functools模塊

functools模塊提供了兩個裝飾器。這個模塊是Python 2.5后新增的，一般來說大家用的應(yīng)該都高于這個版本。但我平時的工作環(huán)境是2.4 T-T

2.3.1. wraps(wrapped[, assigned][, updated]):

這是一個很有用的裝飾器。看過前一篇反射的朋友應(yīng)該知道，函數(shù)是有幾個特殊屬性比如函數(shù)名，在被裝飾后，上例中的函數(shù)名foo會變成包裝函數(shù)的名字wrapper，如果你希望使用反射，可能會導(dǎo)致意外的結(jié)果。這個裝飾器可以解決這個問題，它能將裝飾過的函數(shù)的特殊屬性保留。

復(fù)制代碼代碼如下:

	
	import time

	import functools

	def timeit(func):

	    @functools.wraps(func)

	    def wrapper():

	        start = time.clock()

	        func()

	        end =time.clock()

	        print 'used:', end - start

	    return wrapper

	@timeit

	def foo():

	    print 'in foo()'

	foo()

	print foo.__name__

首先注意第5行，如果注釋這一行，foo.__name__將是'wrapper'。另外相信你也注意到了，這個裝飾器竟然帶有一個參數(shù)。實際上，他還有另外兩個可選的參數(shù)，assigned中的屬性名將使用賦值的方式替換，而updated中的屬性名將使用update的方式合并，你可以通過查看functools的源代碼獲得它們的默認(rèn)值。對于這個裝飾器，相當(dāng)于wrapper = functools.wraps(func)(wrapper)。

2.3.2. total_ordering(cls):

這個裝飾器在特定的場合有一定用處，但是它是在Python 2.7后新增的。它的作用是為實現(xiàn)了至少__lt__、__le__、__gt__、__ge__其中一個的類加上其他的比較方法，這是一個類裝飾器。如果覺得不好理解，不妨仔細(xì)看看這個裝飾器的源代碼：

復(fù)制代碼代碼如下:

	
	def total_ordering(cls):

	      """Class decorator that fills in missing ordering methods"""

	      convert = {

	          '__lt__': [('__gt__', lambda self, other: other < self),

	                     ('__le__', lambda self, other: not other < self),

	                     ('__ge__', lambda self, other: not self < other)],

	          '__le__': [('__ge__', lambda self, other: other <= self),

	                     ('__lt__', lambda self, other: not other <= self),

	                     ('__gt__', lambda self, other: not self <= other)],

	          '__gt__': [('__lt__', lambda self, other: other > self),

	                     ('__ge__', lambda self, other: not other > self),

	                     ('__le__', lambda self, other: not self > other)],

	          '__ge__': [('__le__', lambda self, other: other >= self),

	                     ('__gt__', lambda self, other: not other >= self),

	                     ('__lt__', lambda self, other: not self >= other)]

	      }

	      roots = set(dir(cls)) & set(convert)

	      if not roots:

	          raise ValueError('must define at least one ordering operation: < > <= >=')

	      root = max(roots)       # prefer __lt__ to __le__ to __gt__ to __ge__

	      for opname, opfunc in convert[root]:

	          if opname not in roots:

	              opfunc.__name__ = opname

	              opfunc.__doc__ = getattr(int, opname).__doc__

	              setattr(cls, opname, opfunc)

	      return cls