python-small-examples/md/138.md at master · data-python/python-small-examples

@author jackzhenguo
@desc
@tag
@version 
@date 2020/02/05

再看一个装饰器：

def call_print(f):
  def g():
    print('you\'re calling %s function'%(f.__name__,))
  return g

使用call_print装饰器：

@call_print
def myfun():
  pass
 
@call_print
def myfun2():
  pass

myfun()后返回：

In [27]: myfun()
you're calling myfun function

In [28]: myfun2()
you're calling myfun2 function

使用call_print

你看，@call_print放置在任何一个新定义的函数上面，都会默认输出一行，你正在调用这个函数的名。

这是为什么呢？注意观察新定义的call_print函数(加上@后便是装饰器):

def call_print(f):
  def g():
    print('you\'re calling %s function'%(f.__name__,))
  return g

它必须接受一个函数f，然后返回另外一个函数g.

装饰器本质

本质上，它与下面的调用方式效果是等效的：

def myfun():
  pass

def myfun2():
  pass
  
def call_print(f):
  def g():
    print('you\'re calling %s function'%(f.__name__,))
  return g

下面是最重要的代码：

myfun = call_print(myfun)
myfun2 = call_print(myfun2)

大家看明白吗？也就是call_print(myfun)后不是返回一个函数吗，然后再赋值给myfun.

再次调用myfun, myfun2时，效果是这样的：

In [32]: myfun()
you're calling myfun function

In [33]: myfun2()
you're calling myfun2 function

你看，这与装饰器的实现效果是一模一样的。装饰器的写法可能更加直观些，所以不用显示的这样赋值：myfun = call_print(myfun)，myfun2 = call_print(myfun2)，但是装饰器的这种封装，猛一看，有些不好理解。