This is a convenience function for invoking partial(update_wrapper,wrapped=wrapped,assigned=assigned,updated=updated) as a function decorator when defining a wrapper function.
import functools
def log_cost_time(func):
@functools.wraps(func)
def wrapped(*args, **kwargs):
import time
begin = time.time()
try:
return func(*args, **kwargs)
finally:
print 'func %s cost %s' % (func.__name__, time.time() - begin)
return wrapped
再查看complex_func.__name__ 输出就是 “complex_func”
装饰器也是可以带参数的。
def log_cost_time(stream):
def inner_dec(func):
def wrapped(*args, **kwargs):
import time
begin = time.time()
try:
return func(*args, **kwargs)
finally:
stream.write('func %s cost %s ' % (func.__name__, time.time() - begin))
return wrapped
return inner_dec
import sys
@log_cost_time(sys.stdout)
def complex_func(num):
ret = 0
for i in xrange(num):
ret += i * i
return ret
if __name__ == '__main__':
print complex_func(100000)
code snippet 1
log_cost_time函数也接受一个参数，该参数用来指定信息的输出流，对于带参数的decorator
@dec(dec_args)
def func(*args, **kwargs):pass
等价于 func = dec(dec_args)(*args, **kwargs)。
装饰器对类的修饰也是很简单的，只不过平时用得不是很多。举个例子，我们需要给修改类的__str__方法，代码很简单。
def Haha(clz):
clz.__str__ = lambda s: "Haha"
return clz
class Widget(object):
''' class Widget '''
if __name__ == '__main__':
w = Widget()
print w
那什么场景下有必要使用decorator呢，设计模式中有一个模式也叫装饰器。我们先简单回顾一下设计模式中的装饰器模式，简单的一句话概述
动态地为某个对象增加额外的责任
由于装饰器模式仅从外部改变组件，因此组件无需对它的装饰有任何了解；
回到Python中来，用decorator语法实现装饰器模式是很自然的，比如文中的示例代码，在不改变被装饰对象的同时增加了记录函数执行时间的额外功能。当然，由于Python语言的灵活性，decorator是可以修改被装饰的对象的（比如装饰类的例子）。decorator在python中用途非常广泛，下面列举几个方面：
（1）修改被装饰对象的属性或者行为
（2）处理被函数对象执行的上下文，比如设置环境变量，加log之类
（3）处理重复的逻辑，比如有N个函数都可能跑出异常，但是我们不关心这些异常，只要不向调用者传递异常就行了，这个时候可以写一个catchall的decorator，作用于所用可能跑出异常的函数
def catchall(func):
@functools.wraps(func)
def wrapped(*args, **kwargs):
try:
return func(*args, **kwargs)
except:
pass
return wrapped
（4）框架代码，如flask， bottle等等，让使用者很方便就能使用框架，本质上也避免了重复代码。
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