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python中编写带参数decorator

考察上一节的 @log 装饰器:

def log(f):
    def fn(x):
        print call  + f.__name__ + ()...
        return f(x)
    return fn

发现对于被装饰的函数,log打印的语句是不能变的(除了函数名)。

如果有的函数非常重要,希望打印出‘[INFO] call xxx()...‘,有的函数不太重要,希望打印出‘[DEBUG] call xxx()...‘,这时,log函数本身就需要传入‘INFO‘或‘DEBUG‘这样的参数,类似这样:

@log(DEBUG)
def my_func():
    pass

把上面的定义翻译成高阶函数的调用,就是:

my_func = log(DEBUG)(my_func)

上面的语句看上去还是比较绕,再展开一下:

log_decorator = log(DEBUG)
my_func = log_decorator(my_func)

上面的语句又相当于:

log_decorator = log(DEBUG)
@log_decorator
def my_func():
    pass

所以,带参数的log函数首先返回一个decorator函数,再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数:

def log(prefix):
    def log_decorator(f):
        def wrapper(*args, **kw):
            print [%s] %s()... % (prefix, f.__name__)
            return f(*args, **kw)
        return wrapper
    return log_decorator

@log(DEBUG)
def test():
    pass
print test()

执行结果:

[DEBUG] test()...
None

对于这种3层嵌套的decorator定义,你可以先把它拆开:

# 标准decorator:
def log_decorator(f):
    def wrapper(*args, **kw):
        print [%s] %s()... % (prefix, f.__name__)
        return f(*args, **kw)
    return wrapper
return log_decorator

# 返回decorator:
def log(prefix):
    return log_decorator(f)

拆开以后会发现,调用会失败,因为在3层嵌套的decorator定义中,最内层的wrapper引用了最外层的参数prefix,所以,把一个闭包拆成普通的函数调用会比较困难。不支持闭包的编程语言要实现同样的功能就需要更多的代码。

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