来源：http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html
这是在Python学习小组上介绍的内容，现学现卖、多练习是好的学习方式。
第一步：最简单的函数，准备附加额外功能
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# -*- coding:gbk -*-'''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''def
myfunc():
print("myfunc() called.")
myfunc()myfunc() |
第二步：使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能
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# -*- coding:gbk -*-'''示例2: 替换函数(装饰)装饰函数的参数是被装饰的函数对象，返回原函数对象装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)'''def
deco(func):
print("before myfunc() called.")
func()
print(" after myfunc() called.")
returnfunc
def
myfunc():
print(" myfunc() called.")
myfunc =deco(myfunc)
myfunc()myfunc() |
第三步：使用语法糖@来装饰函数
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# -*- coding:gbk -*-'''示例3: 使用语法糖@来装饰函数，相当于“myfunc = deco(myfunc)”但发现新函数只在第一次被调用，且原函数多调用了一次'''def
deco(func):
print("before myfunc() called.")
func()
print(" after myfunc() called.")
returnfunc
@decodef
myfunc():
print(" myfunc() called.")
myfunc()myfunc() |
第四步：使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用
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# -*- coding:gbk -*-'''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用，内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''def
deco(func):
def_deco():
print("before myfunc() called.")
func()
print(" after myfunc() called.")
# 不需要返回func，实际上应返回原函数的返回值
return_deco
@decodef
myfunc():
print(" myfunc() called.")
return'ok'
myfunc()myfunc() |
第五步：对带参数的函数进行装饰
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# -*- coding:gbk -*-'''示例5: 对带参数的函数进行装饰，内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''def
deco(func):
def_deco(a, b):
print("before myfunc() called.")
ret=func(a, b)
print(" after myfunc() called. result: %s"%ret)
returnret
return_deco
@decodef
myfunc(a, b):
print(" myfunc(%s,%s) called."%(a,
b))
returna+
b
myfunc(1,2)
myfunc(3,4)
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第六步：对参数数量不确定的函数进行装饰
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# -*- coding:gbk -*-'''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰，参数用(*args, **kwargs)，自动适应变参和命名参数'''def
deco(func):
def_deco(*args,**kwargs):
print("before %s called."%func.__name__)
ret=func(*args,**kwargs)
print(" after %s called. result: %s"%(func.__name__,
ret))
returnret
return_deco
@decodef
myfunc(a, b):
print(" myfunc(%s,%s) called."%(a,
b))
returna+b
@decodef
myfunc2(a, b, c):
print(" myfunc2(%s,%s,%s) called."%(a,
b, c))
returna+b+c
myfunc(1,2)
myfunc(3,4)
myfunc2(1,2,3)
myfunc2(3,4,5)
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第七步：让装饰器带参数
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# -*- coding:gbk -*-'''示例7: 在示例4的基础上，让装饰器带参数，和上一示例相比在外层多了一层包装。装饰函数名实际上应更有意义些'''def
deco(arg):
def_deco(func):
def__deco():
print("before %s called [%s]."%(func.__name__,
arg))
func()
print(" after %s called [%s]."%(func.__name__,
arg))
return__deco
return_deco
@deco("mymodule")
def
myfunc():
print(" myfunc() called.")
@deco("module2")
def
myfunc2():
print(" myfunc2() called.")
myfunc()myfunc2() |
第八步：让装饰器带 类 参数
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# -*- coding:gbk -*-'''示例8: 装饰器带类参数'''class
locker:
def__init__(self):
print("locker.__init__() should be not called.")
@staticmethod
defacquire():
print("locker.acquire() called.（这是静态方法）")
@staticmethod
defrelease():
print(" locker.release() called.（不需要对象实例）")
def
deco(cls):
'''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
def_deco(func):
def__deco():
print("before %s called [%s]."%(func.__name__,
cls))
cls.acquire()
try:
returnfunc()
finally:
cls.release()
return__deco
return_deco
@deco(locker)
def
myfunc():
print(" myfunc() called.")
myfunc()myfunc() |
第九步：装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中，同时演示了对一个函数应用多个装饰器
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# -*- coding:gbk -*-'''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''class
mylocker:
def__init__(self):
print("mylocker.__init__() called.")
@staticmethod
defacquire():
print("mylocker.acquire() called.")
@staticmethod
defunlock():
print(" mylocker.unlock() called.")
class
lockerex(mylocker):
@staticmethod
defacquire():
print("lockerex.acquire() called.")
@staticmethod
defunlock():
print(" lockerex.unlock() called.")
def
lockhelper(cls):
'''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
def_deco(func):
def__deco(*args,**kwargs):
print("before %s called."%func.__name__)
cls.acquire()
try:
returnfunc(*args,**kwargs)
finally:
cls.unlock()
return__deco
return_deco
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# -*- coding:gbk -*-'''示例9: 装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''from
mylocker import *
class
example:
@lockhelper(mylocker)
defmyfunc(self):
print(" myfunc() called.")
@lockhelper(mylocker)
@lockhelper(lockerex)
defmyfunc2(self, a, b):
print(" myfunc2() called.")
returna+
b
if
__name__=="__main__":
a=example()
a.myfunc()
print(a.myfunc())
print(a.myfunc2(1,2))
print(a.myfunc2(3,4))
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下面是参考资料，当初有不少地方没看明白，真正练习后才明白些：
1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421
2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html
3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338