原文地址:http://www.donews.net/limodou/archive/2004/12/19/207521.aspx

在我以前介绍 Python 2.4 特性的Blog中已经介绍过了decorator了，不过，那时是照猫画虎，现在再仔细描述一下它的使用。

关于decorator的详细介绍在 Python 2.4中的What's new中已经有介绍，大家可以看一下。

如何调用decorator

基本上调用decorator有两种形式

第一种：

@A
def f ():
    ...

这种形式是decorator不带参数的写法。最终 Python 会处理为：

f = A(f)

还可以扩展成：

@A
@B
@C
def f ():
    ...

最终 Python 会处理为：

f = A(B(C(f)))

注：文档上写的是@A @B @C的形式，但实际上是不行的，要写成多行。而且执行顺序是按函数调用顺序来的，先最下面的C，然后是B，然后是A。因此，如果decorator有顺序话，一定要注意：先要执行的放在最下面，最后执行的放在最上面。(应该不存在这种倒序的关系)

第二种：

@A(args)
def f ():
    ...

这种形式是decorator带参数的写法。那么 Python 会处理为：

def f(): ...
_deco = A(args)
f = _deco(f)

可以看出， Python 会先执行A(args)得到一个decorator函数，然后再按与第一种一样的方式进行处理。

decorator函数的定义

每一个decorator都对应有相应的函数，它要对后面的函数进行处理，要么返回原来的函数对象，要么返回一个新的函数对象。请注意，decorator只用来处理函数和类方法。

第一种：

针对于第一种调用形式

def A(func):
    #处理func
    #如func.attr='decorated'
    return func
@A
def f(args):pass

上面是对func处理后，仍返回原函数对象。这个decorator函数的参数为要处理的函数。如果要返回一个新的函数，可以为：

def A(func):
    def new_func(args):
        #做一些额外的工作
        return func(args) #调用原函数继续进行处理
    return new_func
@A
def f(args):pass

要注意 new_func的定义形式要与待处理的函数相同，因此还可以写得通用一些，如：

def A(func):
    def new_func(*args, **argkw):
        #做一些额外的工作
        return func(*args, **argkw) #调用原函数继续进行处理
    return new_func
@A
def f(args):pass

可以看出，在A中定义了新的函数，然后A返回这个新的函数。在新函数中，先处理一些事情，比如对参数进行检查，或做一些其它的工作，然后再调原始的函数进行处理。这种模式可以看成，在调用函数前，通过使用decorator技术，可以在调用函数之前进行了一些处理。如果你想在调用函数之后进行一些处理，或者再进一步，在调用函数之后，根据函数的返回值进行一些处理可以写成这样：

def A(func):
    def new_func(*args, **argkw):
        result = func(*args, **argkw) #调用原函数继续进行处理
        if result:
            #做一些额外的工作
            return new_result
        else:
            return result
    return new_func
@A
def f(args):pass

第二种：

针对第二种调用形式

在文档上说，如果你的decorator在调用时使用了参数，那么你的decorator函数只会使用这些参数进行调用，因此你需要返回一个新的decorator函数，这样就与第一种形式一致了。

def A(arg):
    def _A(func):
        def new_func(args):
            #做一些额外的工作
            return func(args)
        return new_func
    return _A
@A(arg)
def f(args):pass

可以看出A(arg)返回了一个新的 decorator _A。

decorator的应用场景

不过我也一直在想，到底decorator的魔力是什么？适合在哪些场合呢？是否我需要使用它呢？

decorator的魔力就是它可以对所修饰的函数进行加工。那么这种加工是在不改变原来函数代码的情况下进行的。有点象我知道那么一点点的AOP(面向方面编程)的想法。

它适合的场合我能想到的列举出下：

1. 象文档中所说，最初是为了使调用staticmethod和classmethod这样的方法更方便
2. 在某些函数执行前做一些工作，如web开发中，许多函数在调用前需要先检查一下用户是否已经登录，然后才能调用
3. 在某此函数执行后做一些工作，如调用完毕后，根据返回状态写日志
4. 做参数检查

可能还有许多，你可以自由发挥想象

那么我需要用它吗？

我想那要看你了。不过，我想在某些情况下，使用decorator可以增加程序的灵活性，减少耦合度。比如前面所说的用户登录检查。的确可以写一个通用的登录检查函数，然后在每个函数中进行调用。但这样会造成函数不够灵活，而且增加了与其它函数之间的结合程度。如果用户登录检查功能有所修改，比如返回值的判断发生了变化，有可能每个用到它的函数都要修改。而使用decorator不会造成这一问题。同时使用decorator的语法也使得代码简单，清晰(一但你熟悉它的语法的话)。当然你不使用它是可以的。不过，这种函数之间相互结合的方式，更符合搭积木的要求，它可以把函数功能进一步分解，使得功能足够简单和单一。然后再通过decorator的机制灵活的把相关的函数串成一个串，这么一想，还真是不错。比如下面：

@A
@B
def account(args):pass

假设这是一个记帐处理函数，account只管记帐。但一个真正的记帐还有一些判断和处理，比如：B检查帐户状态，A记日志。这样的效果其实是先检查B、通过在A中的处理可以先执行account，然后再进行记日志的处理。象搭积木一样很方便，改起来也容易。甚至可以把account也写成decorator，而下面执行的函数是一个空函数。然后再通过配置文件等方法，将decorator的组合保存起来，就基本实现功能的组装化。是不是非常理想。

Python 带给人的创造力真是无穷啊！

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