13-python中编写带参数decorator

考察上一节的@log装饰器：

def log(f):

def fn(x):

print 'call ' + f.__name__ + '()...'

return f(x)

return fn

发现对于被装饰的函数，log打印的语句是不能变的（除了函数名）。

如果有的函数非常重要，希望打印出'[INFO] call xxx()...'，有的函数不太重要，希望打印出'[DEBUG] call xxx()...'，这时，log函数本身就需要传入'INFO'或'DEBUG'这样的参数，类似这样：

@log('DEBUG')

def my_func():

pass

把上面的定义翻译成高阶函数的调用，就是：

my_func = log('DEBUG')(my_func)

上面的语句看上去还是比较绕，再展开一下：

log_decorator = log('DEBUG')

my_func = log_decorator(my_func)

上面的语句又相当于：

log_decorator = log('DEBUG')

@log_decorator

def my_func():

pass

所以，带参数的log函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数：

def log(prefix):

def log_decorator(f):

def wrapper(*args, **kw):

print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)

return f(*args, **kw)

return wrapper

return log_decorator

@log('DEBUG')

def test():

pass

print test()

执行结果：

[DEBUG] test()...

None

对于这种3层嵌套的decorator定义，你可以先把它拆开：

# 标准decorator:def log_decorator(f):    def wrapper(*args, **kw):        print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)        return f(*args, **kw)    return wrapperreturn log_decorator# 返回decorator:def log(prefix):    return log_decorator(f)

拆开以后会发现，调用会失败，因为在3层嵌套的decorator定义中，最内层的wrapper引用了最外层的参数prefix，所以，把一个闭包拆成普通的函数调用会比较困难。不支持闭包的编程语言要实现同样的功能就需要更多的代码。