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()
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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."
)
return
func
def
myfunc():
print
(
" myfunc() called."
)
myfunc
=
deco(myfunc)
myfunc()
myfunc()
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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."
)
return
func
@deco
def
myfunc():
print
(
" myfunc() called."
)
myfunc()
myfunc()
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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
@deco
def
myfunc():
print
(
" myfunc() called."
)
return
'ok'
myfunc()
myfunc()
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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)
return
ret
return
_deco
@deco
def
myfunc(a, b):
print
(
" myfunc(%s,%s) called."
%
(a, b))
return
a
+
b
myfunc(
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,
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))
return
ret
return
_deco
@deco
def
myfunc(a, b):
print
(
" myfunc(%s,%s) called."
%
(a, b))
return
a
+
b
@deco
def
myfunc2(a, b, c):
print
(
" myfunc2(%s,%s,%s) called."
%
(a, b, c))
return
a
+
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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'''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()
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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
def
acquire():
print
(
"locker.acquire() called.（这是静态方法）"
)
@staticmethod
def
release():
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
:
return
func()
finally
:
cls
.release()
return
__deco
return
_deco
@deco
(locker)
def
myfunc():
print
(
" myfunc() called."
)
myfunc()
myfunc()
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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
def
acquire():
print
(
"mylocker.acquire() called."
)
@staticmethod
def
unlock():
print
(
" mylocker.unlock() called."
)
class
lockerex(mylocker):
@staticmethod
def
acquire():
print
(
"lockerex.acquire() called."
)
@staticmethod
def
unlock():
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
:
return
func(
*
args,
*
*
kwargs)
finally
:
cls
.unlock()
return
__deco
return
_deco
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'''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)
def
myfunc(
self
):
print
(
" myfunc() called."
)
@lockhelper
(mylocker)
@lockhelper
(lockerex)
def
myfunc2(
self
, a, b):
print
(
" myfunc2() called."
)
return
a
+
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
