引入
还记得初学 C++ 或者 Java 时关于面向对象的三大思想吗？封装，继承，多态。你会发现，C++ 和 Java 都有相应的语法层面的机制来实现这三大思想，但是 Python 好像没有虚类（抽象类）吗？C++ 的静态函数好像 Python 中也无法实现吗？
别急，Python 提供的内置装饰器可以帮助你实现上面的特性，而且还带有一些神奇的效果。
装饰器
- property
- staticmethod
- classmethod
- abstractmethod (所属模块 abc)
- wraps (所属模块functools)
property
porperty 用于装饰类函数，被装饰的类函数不可在类被实例化后被调用，只能通过访问与函数同名的属性进行调用。
class Test:
num = 1
@property
def num_val(self):
return self.num
test = Test()
print(test.num_val)
>>> 1
我们不妨解构这个类，来看看num_val到底是什么：
for i in dir(test):
if not i.startswith("__"):
print(i, type(getattr(test, 1)))
>>> num <class 'int'>
>>> nul_val <class 'int'>
可以看到，装饰过的 num_val 确实变成了一个属性。但是它与普通属性有很大的区别，就是它没有定义 set 方法，也就是它不能被赋值，这是一个只读变量：
test.num_val = 1
>>> Traceback (most recent call last):
File "e:\python draft\test.py", line 9, in <module>
test.num_val = 1
AttributeError: can't set attribute
利用这个特性，我们可以实现对 Python 类成员的安全访问，还记得 Python 的私有成员怎么写的吗？通过双下划线前缀可以将一个类属性定义为私有属性。我们利用这些特性就可以实现下述的例子：
class Test:
__number = 1
@property
def number(self):
return self.__number
test = Test()
try:
print(test.__numer)
except:
print("访问 私有成员 失败")
try:
print(test.number)
print("访问 类属性 成功")
except:
pass
try:
test.number = 1
except:
print("修改 类属性 失败")
>>> 访问 私有成员 失败
>>> 1
>>> 访问 类属性 成功
>>> 修改 类属性 失败
staticmethod
被这个装饰器过类函数就会被声明成一个函数的静态函数。静态函数不需要类实例化就能直接调用。被装饰的函数不需要代表对象实例的 self 参数。
class Test:
@staticmethod
def add(x, y):
return x + y
@staticmethod
def minus(x, y):
return x - y
print(Test.add(1, 1))
print(test.minus(1, 2))
>>> 2
>>> -1
在staticmethod下，你不仅可以实现曾经 C++，Java 中熟悉的 static ，还可以直接实现 Java 中的接口机制或者 C++ 中命名空间机制，比如这样：
class Game:
win = 0
loss = 0
@staticmethod
def I_win():
Game.win += 1
@staticmethod
def I_loss():
Game.loss += 1
Game.I_win()
Game.I_lose()
Game.I_win()
Game.I_win()
Game.I_lose()
print(Game.win, Game.loss)
>>> 3 2
直接定义在 Python 类中的属性为静态变量，比如上面的 win 和 loss
如果没有 staticmehod 装饰器，我们也能实现上面的效果：
- 创建文件名为 Game.py
- 定义各个变量和函数
- 在入口文件中引入 Game.py
- 剩余操作完全一样
但是很显然，这样做比较麻烦，而且如果我们单个接口类实现成本低，那么就会创建若干 Python 文件，在运行项目时，还增加了读入这些文件的 IO 成本，使用 staticmethod 装饰器无疑更加灵活。
classmethod
这个装饰器很有意思，它与 staticmethod 的使用效果非常像，被装饰的类函数也是可以在没有被实例下直接定义的，只不过被 clasmethod 装饰的函数必须要有一个 cls 参数，代表类本身。来看一个实例：
class Test:
n = 1
def __init__(self, a) -> None:
self.a = a
@classmethod
def add_a(cls):
print(cls)
print(cls == Test)
print(cls.n)
Test.add_a()
由于被 classmethod 装饰的函数强制暴露了类自身，所以我们可以通过被 classmethod 装饰的函数对类的静态变量进行一定的操作（staticmethod 中也可以）
与staticmethod 不同的是，classmethod 更多是关乎这个类的静态变量的操作，而 staticmethod 则是与实例无关但与类封装功能有关。
结合 Python 的多态（比如鸭子类型），使用 classmethod 使得在 python 中开发抽象程序高于 class 的实体成为了可能。在许多 Python 内置库的原语实现代码中，经常能看到 classmethod 的影子。
abs.abstractmethod
初学 Python 时，大家肯定很疑惑：为啥 Python 没有抽象类机制呢？Python 中的虚函数怎么定义呀？
带着这些疑惑，恭喜你，今年迎来解答：为了补充 Python 原语无法实现抽象类的问题，Python提供了内置库 abc 来提供抽象类的机制，如果读者喜欢翻一些 Python 库的源代码，那么你应该经常会看到 abc 这个库。
abc 是 abstract base class 的缩写
由于本文只是讲内置装饰器的，所以不谈抽象类的实现，后面会有文章具体谈到。
abc模块提供了几个装饰器用于将 Python 父类需要实现的方法申明为虚函数，比如 abstractmethod ，它所在的类必须被申明为抽象类之后才能生效。
[abc -- 抽象基类]https://docs.python.org/zh-cn/3/library/abc.html
简单看一个例子：
from abc import abstractmethod, ABC
class Animal(ABC):
def __init__(self, name):
self.name = name
@abstractmethod
def get_home(self):
pass
class Dog(Animal):
...
dog = Dog("bob")
dog.get_home()
>>>
Traceback (most recent call last):
File "e:\python draft\test.py" line 14, in <module>
dog = Dog("bob")
TypeError: Can't instantiate abstract class Dog with abstract methods get_home
abstractmethod 将父类中的 get_home 声明为一个虚函数，由于子类中未实现虚函数，所以报错，符合预期。
只需要在Dog类中实现父类的所有虚函数就不会报错：
class Dog(Animal):
def get_home(self):
print("陆地")
>>>
陆地
同样的，之前谈到的所有原生装饰器，都有抽象版本的，比如：
- property -> abstractproperty
- staticmethod -> abstractstaticmethod
- classmethod -> abstractclassmethod
但是在Python3.3 之后，这三个额为的装饰器就可以丢弃了，因为@property 等原生装饰器可以在 @abstractmethod 上面堆叠，组成更为复杂的装饰效果。
不过，堆叠的时候一定要记住 @abstractmethod 在最下面
functools.wraps
在讲这个之前，我们先回顾一下装饰器的基本使用，比如我们现在完成一个装饰器，被它装饰的函数会执行之前打印函数的名称：
def printname(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("execute", func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return inner
@printname
def add(x, y):
return x + y
print(add(1, 1))
>>>
execute add
2
嗯，看似没有问题，但是如果你想访问add本身，你就会发现问题了
print(add.__name__)
>>>
inner
我们发现，装饰器的行为污染了被装饰器函数的成员变量，这是我们不希望看到的，那么有什么方法可以解决这个问题？答案就是使用functools 中 wraps 来包装传入装饰器的函数，我们只需要如此修改：
from functools import wraps
def printname(func):
@wraps(func)
def inner(*args, **kwargs):
print("execute", func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return inner
@printname
def add(x, y):
return x + y
print(add.__name__)
>>>
add
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