IronPython0.9.3发布了 —— 介绍一下Decorator

        上周五就已经从IronPython Team发出的Mail中得知IronPython又发布了新版本——0.9.3。慵懒的周末让偶怠慢了跟踪报道，真不好意思了。不过也正好有了时间来酝酿一下这篇Post该写些什么，而不致于空洞无物。
        在短短的不到一个月的时间里就发布了新的版本，改动果然如我猜想的那样并不是很大，主要是集中在修复与Closure相关的bugs。大家从IronPython的Workspace中可以看到Release Notes并且下载到最新的版本。虽然这次的改动并不算太大，而且与我最近关注的Python特性也没有太大关系，但是一个看得见的小改进让我开心不已——Decorator的bug修复了，几个原来无法正确运行的程序总算让我看到了期待的运行结果！0.9.2中实现的Decorator给我的感觉就像是半成品，让我没了兴趣。而新版本中的Decorators总算焕然一新，让我精神为之振奋，而Decorator也顺理成章地成为了这篇Post的主角。
        Decorator是Python2.4中引入的新特性，它的原意是为了能够实现一般OO语言中的static方法或者说是类方法。然而在实际应用当中，它的应用范围则是非常广。为了了解Decorator，我们先来看一段简单的代码：

第一部分：
>>> def decorate(func):
     print func.func_name

>>> @decorate
 def test():     
     print "test function"
          #以上代码等价于 decorate(test)
test

>>>test()   # test这个function在全局范围不可见
Traceback (most recent call last):
   at <shell>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '__call__'

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第二部分：
>>> def decorate(source, dest):
     print source, dest
     def wrapper(func):
         pass
     return wrapper

>>> @decorate("source", "dest")
 def test():
     print "test function"
          #以上代码等价于 decorate("source", "dest")(test)
source dest

从以上代码可以看出Decorator本身就是一个function，它在语法上的定义跟一般function是没有区别的；Decorator在使用时通过@来表示；被Decorator修饰的实体是function对象。虽然Decorator在语法上与一般的function并无二致，但是其定义的内容和参数则是有考究的。我把Decorator看作是一个可以接受function对象为参数的特殊function，Decorator在定义的时候是必须带参数的。Decorator在使用的时候有两种方式，带参数和不带参数。使用方式不同也决定了Decorator在定义上的不同。当Decorator在使用的时候不带参数，那么其定义就有且仅有一个参数，这个参数所对应的实参就是被修饰的function，如以上代码第一部分所示；当Decorator在使用的时候带参数的话，那么其定义所包含的参数个数与使用时是一致。在这种情况下，Decorator定义的限制就比较多了，它必须包含function，并且要将该function作为Decorator的返回值，如以上代码中第二部分所示。被Decorator修饰的function就像是匿名函数一样，虽然有function名，却无法通过function名调用到该function。因此，以上的示例代码是没有什么实际意义的，只是为了方便说明问题。
        一个真正有实际作用的Decorator通常都是对传入的function对象进行处理后并返回或者创建一个新的function对象并返回。不管怎样，一个有用的Decorator都会返回一个function对象，这样才能在使用了Decorator之后可以调用到一个修饰后的function。具体的可以参考limodou所写的decorator的使用一文中decorator函数的定义部分。
        回头再看看自己写的东西，似乎越说越复杂了，其实Decorator是一个很简单的概念，它只不过是一个可以修改function的function罢了。以下是不使用Decorator与使用Decorator来实现相同效果的代码，大家可以从中看到Decorator只是一个简单概念的演化而已。

>>> def test():
     pass

>>> def decorate(func):
     func.author = "FantasySoft"
     return func

>>> decorate(test)
<function test at 0x000000000000002F>
>>> test.author
'FantasySoft'
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>>> def decorate(func):
     func.author = "FantasySoft"
     return func

>>> @decorate
 def test():
     pass

>>> test.author
'FantasySoft'

        把修改其他function的function独立出来，作用并不是那么的明显。但是这样做可以将一些公共模块归类为Decorator，使得代码组织更为清晰。而在多层函数调用的情况下，使用Decorator的语法也会显得简单明了。其他的Motivation，大家可以参考Decorators for Functions and Methods(PEP 318) 。