# =========================第九章：元编程============================= # ----------------在函数上添加包装器----------------------- # 在函数上添加一个包装器，增加额外的操作处理(比如日志、计时等) import time from functools import wraps def timethis(func):     @wraps(func)     def wrapper(*args, **kwargs):         start = time.time()         result = func(*args, **kwargs)         end = time.time()         print(func.__name__, end - start)         return result     return wrapper @timethis def countdown(n):     while n > 0:         n -= 1 countdown(10000000) # 一个装饰器就是一个函数，它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数 # 任何时候定义装饰器的时候，都应该使用functools 库中的@wraps 装饰器来注解底层包装函数 # 在编写装饰器的时候复制元信息是一个非常重要的部分。如果你忘记了使用@wraps，那么你会发现被装饰函数丢失了所有有用的信息 from functools import wraps import logging def logged(level, name=None, meaasge=None):     def decorate(func):         logname = name if name else func.__module__         log = logging.getLogger(logname)         logmsg = meaasge if meaasge else func.__name__         @wraps(func)         def wrapper(*args, **kwargs):             log.log(level, logmsg)             return func(*args, **kwargs)         return wrapper     return decorate @logged(logging.DEBUG) def add(x, y):     return x + y """ 最外层的函数logged()接受参数并将它们作用在内部的装饰器函数上面。 内层的函数decorate() 接受一个函数作为参数， 然后在函数上面放置一个包装器。 这里的关键点是包装器是可以使用传递给logged() 的参数的 """ from inspect import signature from functools import wraps def typeassert(*ty_args, **ty_kwargs):     def decorate(func):         if not __debug__:             return func         sig = signature(func)         bound_types = sig.bind_partial(*ty_args, **ty_kwargs).arguments         @wraps(func)         def wrapper(*args, **kwargs):             bound_values = sig.bind(*args, **kwargs)             for name, value in bound_values.arguments.items():                 if name in bound_types:                     if not isinstance(value, bound_types[name]):                         raise TypeError('Argument {} must be {}'.format(name, bound_types[name]))             return func(*args, **kwargs)         return wrapper     return decorate """ 可以看出这个装饰器非常灵活，既可以指定所有参数类型，也可以只指定部分。 并且可以通过位置或关键字来指定参数类型 """ @typeassert(int, z=int) def spam(x, y, z=24):     print(x, y, z) spam(1, 2, 3) spam(1, '2', 3) # spam(1, 'a', 'b') # ---------------------------------------------------------------------------------------------- # ------------------将装饰器定义为类的一部分-------------------------------- from functools import wraps class A:     # Decorator as an instance method     def decorator1(self, func):         @wraps(func)         def wrapper(*args, **kwargs):             print('Decorator 1')             return func(*args, **kwargs)         return wrapper     # Decorator as a class method     @classmethod     def decorator2(cls, func):         @wraps(func)         def wrapper(*args, **kwargs):             print('Decorator 2')             return func(*args, **kwargs)         return wrapper # 一个是实例调用，一个是类调用 a = A() @a.decorator1 def spam():     pass @A.decorator2 def grok():     pass # ----------------------------------------------------------------------- # 将装饰器定义为类 # 为了将装饰器定义成一个实例，你需要确保它实现了__call__() 和__get__() 方法 import types from functools import wraps class Profiled:     def __init__(self, func):         wraps(func)(self)         self.ncalls = 0     def __call__(self, *args, **kwargs):         self.ncalls += 1         return self.__wrapped__(*args, **kwargs)     def __get__(self, instance, cls):         if instance is None:             return self         else:             return types.MethodType(self, instance) @Profiled def add(x, y):     return x + y class Spam:     @Profiled     def bar(self, x):         print(self, x) # -------------------------------------------------------------------------------- # ?????????????????????????????332