函数式编程-装饰器

　　还是，先放代码

#_*_ coding:utf-8 _*_
#1
def now():
    print('2019-2-4')

f=now
f()
print(now.__name__)
print(f.__name__)

#2
def log(func):
    def warpper(*args,**kw):
        print('call %s():'%func.__name__)
        return func(*args,**kw)
    return warpper
@log
def now():
    print('2019-2-4')
now()

#3
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')
def now():
    print('2015-3-25')
now()
print(now.__name__)

#4
import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args,**kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args,**kw)
    return wrapper
@log
def now():
    print('2019-2-4')
now()
print(now.__name__)

#5
import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args,**kw):
            print('%s %s():' % (text,func.__name__))
            return func(*args,**kw)
        return wrapper
    return decorator
@log('execute')
def now():
    print('2015-3-25')
now()
print(now.__name__)


#exam
import time,functools
def metric(fn):
    @functools.wraps(fn)
    def w(*args,**kw):
        start=time.time()
        f=fn(*args,**kw)
        print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__,time.time()-start))
        return f
    return w
# 测试
@metric
def fast(x, y):
    time.sleep(0.0012)
    return x + y;

@metric
def slow(x, y, z):
    time.sleep(0.1234)
    return x * y * z;

f = fast(11, 22)
s = slow(11, 22, 33)
if f != 33:
    print('测试失败!')
elif s != 7986:
    print('测试失败!')


#exam2写出一个@log的decorator，使它既支持：@log   又支持：@log('execute')
def log(n):
    def decorator(fn):
        @functools.wraps(fn)
        def wrapper(args, **kwargs):
            print("begin call")
            f = fn(args, **kwargs)
            print("end call")
            return f
        return wrapper
    return decorator if isinstance(n,str) else decorator(n)

@log
def f():
    pass
@log('execute')
def f():
    pass

    

　　哦对了，这边我学习用的是廖老师那个教程，还是挺好用的，代码案例啥的都是那里的（不过貌似对新人不太友好）

　　了解装饰器之前，先说下闭包

　　python的函数需要一个返回值，而函数本身又是以变量形式呈现，于是我们不难想到，能否将python中的函数名称作为返回变量使用，这种做法就叫做闭包

　　当我们实现了一个函数，但需要一些新功能，或一些测试数据之类的东西，但又准备保持原函数不动，便可以使用装饰器来实现

　　@log:关于@的意义，即now = log('execute')(now)，将后面定义的函数now作为log函数的名称

　　后面多重装饰器的代码中，实现了在log函数中加入变量

　　最后的exam2，实现了log同时可以接受变量和不接受变量的形式

　　以上

　　在下企鹅：1064864324，欢迎一起学习，一起交流进步