Python裝飾器的前世今生！

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這樣做邏輯上是沒問題的，功能是實現了，但是我們調用的時候不再是調用真正的商務邏輯today函數，而是換成了logging_tool函數，這就破壞了原有的代碼結構，為了支援日誌功能，原有代碼需要大幅修改，那麼有沒有更好的方式的呢？當然有，答案就是裝飾器。

二、開天闢地

一個簡單的裝飾器

以上也是裝飾器的原理！！！

三、Pythonic世界的初探

@文法糖 接觸 Python 有一段時間的話，對 @ 符號一定不陌生了，沒錯 @ 符號就是裝飾器的文法糖，它放在函數開始定義的地方，這樣就可以省略最後一步再次賦值的操作

有了 @ ，我們就可以省去today = logging_tool(today)這一句了，直接調用 today() 即可得到想要的結果。 不需要對today() 函數做任何修改，只需在定義的地方加上裝飾器 ，調用的時候還是和以前一樣。 如果我們有其他的類似函數，可以繼續調用裝飾器來修飾函數 ，而不用重複修改函數或者增加新的封裝。這樣，提高程式可重複利用性，並增加程式的可讀性。

裝飾器在 Python 使用之所以如此方便，歸因於 Python函數能像普通的對象一樣能作為參數傳遞給其他函數，可以被賦值給其他變數，可以作為傳回值，可以被定義在另外一個函數內。

2、讓裝飾器同時支援帶參數或不帶參數

如上所示，參數有兩種類型，一種是字串，另一種是可調用的函數類型。因此，通過對參數類型的判斷即可實現支援帶參數和不帶參數的兩種情況。

3、類裝飾器

裝飾器不僅可以是函數，還可以是類，相比函數裝飾器，類裝飾器具有靈活度大、高內聚、封裝性等優點。使用類裝飾器主要依靠類的__call__方法，當使用 @ 形式將裝飾器附加到函數上時，就會調用此方法。

（1）樣本一、被裝飾函數不帶參數

（3）樣本三、不依賴初始化函數，單獨使用__call__函數實現（體現類裝飾器靈活性大、高內聚、封裝性高的特點） 實現當一些重要函數執行時，列印日誌到一個檔案中，同時發送一個通知給使用者

進一步擴充，給LogTool建立子類，來添加email的功能：

4、裝飾函數 -> 裝飾類

（1）函數層面的裝飾器很常見，以一個函數作為輸入，返回一個新的函數； （2）類層面的裝飾其實也類似，已一個類作為輸入，返回一個新的類；

例如：給一個已有的類添加長度屬性和getter、setter方法

五、上古神器

1、@property -> getter/setter方法

樣本：給一個Student添加score屬性的getter、setter方法

2、@classmethod、@staticmethod

（1）@classmethod 類方法：定義備選構造器，第一個參數是類本身（參數名不限制，一般用cls） （2）@staticmethod 靜態方法：跟類別關係緊密的函數

簡單原理樣本：

3、@functools.wraps

裝飾器極大地複用了代碼，但它有一個缺點：因為返回的是嵌套的函數對象wrapper，不是原函數，導致原函數的元資訊丟失，比如函數的docstring、 name 、參數列表等資訊。不過呢，辦法總比困難多，我們可以通過@functools.wraps將原函數的元資訊拷貝到裝飾器裡面的func函數中，使得裝飾器裡面的func和原函數有一樣的元資訊。

@functools.wraps讓我們可以通過屬性__wrapped__直接存取被裝飾的函數，同時讓被裝飾函數正確暴露底層的參數簽名資訊

countdown.__wrapped__(1000) # 訪問被裝飾的函數print(inspect.signature(countdown)) # 輸出被裝飾函數的簽名資訊

4、Easter egg

（1） 定義一個接受參數的封裝器

@decorator(x, y, z)def func(a, b):pass

等價於

func = decorator(x, y, z)(func)

即：decorator(x, y, z)的返回結果必須是一個可調用的對象，它接受一個函數作為參數並封裝它。

（2）一個函數可以同時定義多個裝飾器，比如：

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