python decorator 基础

　　一般来说，装饰器是一个函数，接受一个函数（或者类）作为参数，返回值也是也是一个函数（或者类）。首先来看一个简单的例子：
　　

def log_cost_time(stream):
def inner_dec(func):
def wrapped(*args, **kwargs):
import time
begin = time.time()
try:
return func(*args, **kwargs)
finally:
stream.write('func %s cost %s \n' % (func.__name__, time.time() - begin))
return wrapped
return inner_dec

import sys
@log_cost_time(sys.stdout)
def complex_func(num):
ret = 0
for i in xrange(num):
ret += i * i
return ret

if __name__ == '__main__':
print complex_func(100000)

code snippet 1

　　log_cost_time函数也接受一个参数，该参数用来指定信息的输出流，对于带参数的decorator
　　@dec(dec_args)
　　def func(*args, **kwargs):pass
　　等价于 func = dec(dec_args)(*args, **kwargs)。

　　装饰器对类的修饰也是很简单的，只不过平时用得不是很多。举个例子，我们需要给修改类的__str__方法，代码很简单。
　　

def Haha(clz):
clz.__str__ = lambda s: "Haha"
return clz

@Haha
class Widget(object):
''' class Widget '''

if __name__ == '__main__':
w = Widget()
print w

　　那什么场景下有必要使用decorator呢，设计模式中有一个模式也叫装饰器。我们先简单回顾一下设计模式中的装饰器模式，简单的一句话概述





　　下图来自《设计模式Java手册》或者GOF的《设计模式》
　　




　　回到Python中来，用decorator语法实现装饰器模式是很自然的，比如文中的示例代码，在不改变被装饰对象的同时增加了记录函数执行时间的额外功能。当然，由于Python语言的灵活性，decorator是可以修改被装饰的对象的（比如装饰类的例子）。decorator在python中用途非常广泛，下面列举几个方面：
　　（1）修改被装饰对象的属性或者行为
　　（2）处理被函数对象执行的上下文，比如设置环境变量，加log之类
　　（3）处理重复的逻辑，比如有N个函数都可能跑出异常，但是我们不关心这些异常，只要不向调用者传递异常就行了，这个时候可以写一个catchall的decorator，作用于所用可能跑出异常的函数

def catchall(func):
@functools.wraps(func)
def wrapped(*args, **kwargs):
try:
return func(*args, **kwargs)
except:
pass
return wrapped

　　（4）框架代码，如flask， bottle等等，让使用者很方便就能使用框架，本质上也避免了重复代码。

　　decorator的奇妙应用往往超出相应，经常在各种源码中看到各种神奇的用法，酷壳这篇文章举的例子也不错。

references
pep 0318：https://www.python.org/dev/peps/pep-0318/#syntax-alternatives
PYTHON修饰器的函数式编程：http://coolshell.cn/articles/11265.html