Python Decorator的来龙
引言
本文主要梳理了Python decorator的实现思路，解释了为什么Python decorator是现在这个样子。
关于代理模式、装饰模式
设计模式中经常提到的代理模式、装饰模式，这两种叫法实际上是说的同一件事，只是侧重点有所不同而已。
这两者都是 通过在原有对象的基础上封装一层对象，通过调用封装后的对象而不是原来的对象来实现代理/装饰的目的 。
例如：（以Java为例）
public class CountProxy implements Count { private CountImpl countImpl; public CountProxy(CountImpl countImpl) { this.countImpl = countImpl; } @Override public void queryCount() { System.out.println("事务处理之前"); // 调用委托类的方法; countImpl.queryCount(); System.out.println("事务处理之后"); } @Override public void updateCount() { System.out.println("事务处理之前"); // 调用委托类的方法; countImpl.updateCount(); System.out.println("事务处理之后"); } } 在这个例子中 CountProxy 是对 CountImpl 的封装。
使用者通过 CountProxy.queryCount 方法来调用 CountImpl.queryCount 方法，这被称为代理，即 CountProxy 是代理类， CountImpl 是被代理类。
在 CountProxy.queryCount 方法中，可以在 CountImpl.queryCount 方法调用之前和之后添加一些额外的操作，被称为装饰，即 CountProxy 是装饰类， CountImpl 是被装饰类。
如果强调通过 CountProxy 对 CountImpl 进行代理的作用，则称为代理模式；
如果强调通过 CountProxy 对 CountImpl 增加额外的操作，则称为装饰模式；
不论是哪种称呼，其本质都在于对原有对象的封装。其封装的目的在于增强所封装对象的功能或管理所封装的对象。
从上面的例子也可以发现，代理/封装所围绕的核心是 可调用对象 （比如函数）。
Python中的代理/装饰
Python中的可调用对象包括函数、方法、实现了__call__方法的类。
Python中的函数也是对象，可以作为高阶函数的参数传入或返回值返回。
因此，当代理/装饰的对象是函数时，可以使用高阶函数来对某个函数进行封装。
例如：
def query_count_proxy(fun, name, age): print('do something before') rv = fun(name, age) print('do something after') return rv def query_count(name, age): print('name is %s, age is %d' % (name, age)) query_count_proxy(query_count, 'Lee', 20) 但是，这个例子中， query_count 函数作为参数传入 query_count_proxy 函数中，并在 query_count_proxy 函数中被调用，其结果作为返回值返回。这就完成了代理的功能，同时，在调用 query_count 函数的前后，我们还增加了装饰代码。
但是， query_count_proxy 的函数参数与 query_count 不一样了，理想的代理应该保持接口一致才对。
为了保持一致，我们可以利用高阶函数可以返回函数的特点来完成：
def query_count_proxy(fun): def wrapper(name, age): print('do something before') rv = fun(name, age) print('do something after') return rv return wrapper def query_count(name, age): print('name is %s, age is %d' % (name, age)) query_count_proxy(query_count)('Lee', 20) 修改后的例子， query_count_proxy 仅负责接受被代理的函数q uery_count 作为参数，同时，返回一个函数对象 wrapper 作为返回值，真正的封装动作在 wrapper 这个函数中完成。
此时，如果调用 query_count_proxy(query_count) 就得到了 wrapper 函数对象，则，执行 query_count_proxy(query_count)('Lee', 20) 就相当于执行了 wrapper('Lee', 20) 。
但是可以看到， query_count_proxy(query_count)('Lee', 20) 这种使用方法，仍然不能保证一致。
为了保持一致，我们需要利用Python中对象与其名称可以动态绑定的特点。
不使用 query_count_proxy(quer_count)('Lee', 20) 来调用代理函数，而是使用下面两句：
query_count = query_count_proxy(query_count) query_count('Lee', 20) 执行 query_count_proxy(query_count) 生成 wrapper 函数对象，将这个对象通过 query_count = query_count_proxy(query_count) 绑定到 query_count 这个名字上来，这样执行 query_count('Lee', 20) 时，其实执行的是 wrapper('Lee', 20) 。
这么做的结果就是：使用代理时调用 query_count('Lee', 20) 与不使用代理时调用 query_count('Lee', 20) 对使用者而言保持不变，不用改变代码，但是在真正执行时，使用的是代理/装饰后的函数。
这里，基本利用Python的高阶函数及名称绑定完成了代理/装饰的功能。
还有什么不理想的地方呢？
对，就是 query_count = query_count_proxy(query_count) ，因为这句既不简洁，又属于重复工作。
Python为我们提供了语法糖来完成这类的tedious work。
方法就是：
@query_count_proxy def query_count(name, age): return 'name is %s, age is %d' % (name, age) query_count = query_count_proxy(query_count) 就等同于在定义 query_count 函数的时候，在其前面加上 @query_count_proxy 。
Python看到这样的语法，就会自动的执行 query_count = query_count_proxy(query_count) 进行 name rebinding
补充
以上就是Python实现可调用对象装饰的核心。可调用对象包括函数、方法、实现了__call__方法的类，上述内容只是针对函数来解释，对于方法、实现了__call__方法的类，其基本原理相同，具体实现略有差别。
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正文到此结束
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