python中装饰器的理解

#此处log()函数就是一个装饰器即decorater

def log(func):#首先定义了一个log函数，接受函数作为它的参数

    def wrapper(*args, **kw):#*args,**kw表示函数wrapper接受任意类型的参数

        print('call %s():' % func.__name__)#func.__name__表示函数func的__name__属性

        return func(*args, **kw)#*args,**kw表示函数func接受任意类型的参数

    return wrapper

@log#此处相当于执行now = log(now)下面的语句效果和这个一样

def now():

    print('2015-3-25')

#now = log(now)

now()

####执行过程说明####

'''将now函数作为log函数的参数传入，执行print语句之后，wrapper函数返回的是now函数

  （可以接受任意类型的参数，所以空参数也可以），而now函数执行的是其print语句，而log函数返回的又是wrapper函数，

   这样就完成了整个执行过程。****整个执行过程是先执行log函数，而log函数返回的是wrapper函数，再执行wrapper函数****'''

#再来看三层嵌套的装饰器

'''def log(text):

    def decorator(func):

        def wrapper(*args, **kw):

            print('%s %s():' % (text, func.__name__))

            return func(*args, **kw)

        return wrapper

    return decorator

@log('execute')#此处相当于执行 now = log('execute')(now)

def now():
print('2015-2-25')'''

print(now.__name__)#此处now的_name_属性已经有now变成了wrapper

'''因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，

   所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，

   否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。'''

#下面是完整的装饰器写法：

'''import functools

def log(func):

    @functools.wraps(func)#不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，Python内置的functools.wraps就是干这个事的

    def wrapper(*args, **kw):

        print('call %s():' % func.__name__)

        return func(*args, **kw)

    return wrapper