由於函數也是一個對象，而且函數對象可以被賦值給變量，所以，通過變量也能調用該函數。

函數對象有一個__name__屬性，可以拿到函數的名字：

現在，假設我們要增強now()函數的功能，比如，在函數調用前後自動打印日誌，但又不希望修改now()函數的定義，這種在代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之為“裝飾器”（Decorator）。

本質上，decorator就是一個返回函數的高階函數。所以，我們要定義一個能打印日誌的decorator，可以定義如下：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print(‘call %s():
 
‘ % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

觀察上面的log，因為它是一個decorator，所以接受一個函數作為參數，並返回一個函數。我們要借助Python的@語法，把decorator置於函數的定義處：

@log
def now():
    print(‘2015-3-25‘)

調用now()函數，不僅會運行now()函數本身，還會在運行now()函數前打印一行日誌：

把@log放到now()函數的定義處，相當於執行了語句：

now = log(now)

由於log()是一個decorator，返回一個函數，所以，原來的now()

wrapper()函數的參數定義是(*args, **kw)，因此，wrapper()函數可以接受任意參數的調用。在wrapper()函數內，首先打印日誌，再緊接著調用原始函數。

如果decorator本身需要傳入參數，那就需要編寫一個返回decorator的高階函數，寫出來會更復雜。比如，要自定義log的文本：

def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            
 
print(‘%s %s():‘ % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

這個3層嵌套的decorator用法如下：

@log(‘execute‘)
def now():
    print(‘2015-3-25‘)

執行結果如下：

和兩層嵌套的decorator相比，3層嵌套的效果是這樣的：

我們來剖析上面的語句，首先執行log(‘execute‘)，返回的是decorator函數，再調用返回的函數，參數是now函數，返回值最終是wrapper函數。

以上兩種decorator的定義都沒有問題，但還差最後一步。因為我們講了函數也是對象，它有__name__等屬性，但你去看經過decorator裝飾之後的函數，它們的__name__已經從原來的‘now‘變成了‘wrapper‘：

因為返回的那個wrapper()函數名字就是‘wrapper‘，所以，需要把原始函數的__name__等屬性復制到wrapper()函數中，否則，有些依賴函數簽名的代碼執行就會出錯。

不需要編寫wrapper.__name__ = func.__name__這樣的代碼，Python內置的functools.wraps就是幹這個事的，所以，一個完整的decorator的寫法如下：

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print(‘call %s():‘ % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

或者針對帶參數的decorator：

import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print(‘%s %s():‘ % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

import functools是導入functools模塊。模塊的概念稍候講解。現在，只需記住在定義wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。

python之裝飾器