在 Python
中,函数是也是一种对象。
def foo(x):
print x
print(type(foo))
查看函数拥有的方法:
dir(foo)
在这些方法中,__call__
是最重要的一种方法:
foo.__call__(42)
相当于:
foo(42)
因为函数是对象,所以函数可以作为参数传入另一个函数:
def bar(f, x):
x += 1
f(x)
bar(foo, 4)
修饰符是这样的一种函数,它接受一个函数作为输入,通常输出也是一个函数:
def dec(f):
print 'I am decorating function', id(f)
return f
将 len
函数作为参数传入这个修饰符函数:
declen = dec(len)
使用这个新生成的函数:
declen([10,20,30])
上面的例子中,我们仅仅返回了函数的本身,也可以利用这个函数生成一个新的函数,看一个新的例子:
def loud(f):
def new_func(*args, **kw):
print 'calling with', args, kw
rtn = f(*args, **kw)
print 'return value is', rtn
return rtn
return new_func
loudlen = loud(len)
loudlen([10, 20, 30])
Python
使用 @
符号来将某个函数替换为修饰符之后的函数:
例如这个函数:
def foo(x):
print x
foo = dec(foo)
可以替换为:
@dec
def foo(x):
print x
事实上,如果修饰符返回的是一个函数,那么可以链式的使用修饰符:
@dec1
@dec2
def foo(x):
print x
使用修饰符 loud
来定义这个函数:
@loud
def foo(x):
print x
foo(42)
定义两个修饰器函数,一个将原来的函数值加一,另一个乘二:
def plus_one(f):
def new_func(x):
return f(x) + 1
return new_func
def times_two(f):
def new_func(x):
return f(x) * 2
return new_func
定义函数,先乘二再加一:
@plus_one
@times_two
def foo(x):
return int(x)
foo(13)
decorators factories
是返回修饰器的函数,例如:
def super_dec(x, y, z):
def dec(f):
def new_func(*args, **kw):
print x + y + z
return f(*args, **kw)
return new_func
return dec
它的作用在于产生一个可以接受参数的修饰器,例如我们想将 loud
输出的内容写入一个文件去,可以这样做:
def super_loud(filename):
fp = open(filename, 'w')
def loud(f):
def new_func(*args, **kw):
fp.write('calling with' + str(args) + str(kw))
# 确保内容被写入
fp.flush()
fp.close()
rtn = f(*args, **kw)
return rtn
return new_func
return loud
可以这样使用这个修饰器工厂:
@super_loud('test.txt')
def foo(x):
print x
调用 foo
就会在文件中写入内容:
foo(12)
查看文件内容:
with open('test.txt') as fp:
print fp.read()
import os
os.remove('test.txt')