Python中纠结处之其二——装饰器

　　装饰器是我这些天接触到的第一个坎。首先，它的意义我很明确，面向切面的思想非常非常的明确。重要的是，这种面向切面是如何实现的。

　　在Java中，反射是代理的基础，代理是面向切面的基础，这些比较清晰的展现了，而对于Python，我还没有那么好的理解。

　　那么，先从简单的装饰器入手吧。

1. 无参数装饰器

　　

import time

def timeit(func = None):
    
    def wrapper():
        '''
        this is wrapper's DocString
        '''
        start = time.clock()
        func()
        end = time.clock()
        print 'used:', end - start
        
    return wrapper

@timeit #foo = timeit(foo)
def foo():
'''
this is foo's DocString
'''
    for i in range(1,5000):
        print i,'in foo()'  

foo()

　　

　

　　同样来自前人的研究博文。一个简单的计时器。而最重要的一点是，无参装饰器仅仅只是代替了一句语句而已（有待体会）

@timeit 

foo = timeit(foo)

　　然后再打印下面的结果

foo.__name__
foo.__doc__

wrapper
this is wrapper's DocString

　　结果foo彻彻底底变成了wrapper！而另寻得一个内置装饰器@functools.wraps

import time
import functools

def timeit(func = None):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper():
        '''
        this is wrapper's DocString
        '''
        start = time.clock()
        func()
        end = time.clock()
        print 'used:', end - start
      
    return wrapper

@timeit #foo = timeit(foo)
def foo():
    '''
    foo's DocString
    '''
    for i in range(1,5000):
        print i,'in foo()'  

foo()
print foo.__name__
print foo.__doc__

　　再次打印刚才的，结果foo继续保持了自己的特征

foo
foo's DocString    

　　结果不出所料，然后来点结论

• 首先很傻的证明，@timeit 就是 foo = timeit(foo) = wrapper了（因为foo.__name__都变成wrapper了！），也就是foo指针指向变成了wrapper()而不是foo()了
• 装饰器非常的面向切面，其实在Java中小小的用到AOP的思想时有点困难，克服之后来看装饰器要顺了一点
• 对于参数

1. 带参数的装饰器