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最近在看FP相关, 看到Closure, 想起这个... python的装饰器方法是用闭包实现的

Closure是什么就不解释了, 可以看上面第一个blog

 

装饰器, 经典的设计模式, 动态地给一个对象添加一些额外的职责.

大家在写代码的时候, 除了核心的逻辑, 往往还有许多辅助的逻辑, 比如, log, try catch, lock, time计时, 等等...

如果都混在一起, 严重影响代码的整洁度, 比如log或try catch这种需要随处加的, 非常影响开发效率, 和可读性

而装饰器最大的应用, 就是将核心代码和辅助代码分离.

 

以time为例,大家在测performance的时候会在自己代码里面加上大量的这样的代码, 非常烦...

import timedef foo():    start = time.clock()    print 'in foo()'    end = time.clock()    print 'used:', end - start

Python这种动态语言, function也是first-class, 所以简单改进如下, 虽然简单, 但是这已经属于装饰器设计模式

这种改动的问题在于, 你想想这种performance代码都是临时加上的, 如果每次都需要修改函数名来测时间, 相当麻烦

import time def foo():    print 'in foo()' def timeit(func):    start = time.clock()    func()    end =time.clock()    print 'used:', end - start

import time def foo():    print 'in foo()' def timeit(func):     def wrapper():        start = time.clock()        func()        end =time.clock()        print 'used:', end - start    return wrapper foo = timeit(foo)foo()

 

装饰器方法的Python语法糖,@

@timeit，在定义上加上这一行与另外写foo = timeit(foo)完全等价

import time def timeit(func):    def wrapper():        start = time.clock()        func()        end =time.clock()        print 'used:', end - start    return wrapper @timeitdef foo():    print 'in foo()'

python中内嵌的装饰器方法, 分别是staticmethod、classmethod和property

 

 

再给出一个lock的例子, 对于线程lock需要传入同一个lock对象, 更加体现出闭包

博主嫌这个方法不够优雅, 写了套更简单的

把lock对象的生成封装到一个Decorate类中, 并在类初始化是完成对于所有类函数自动的wrapper, 这个取决于python的动态特性, 可以run-time时获取, 修改函数的逻辑.

具体可以参考第一个blog

def sync(func):    def   wrapper(*args, **kv):          self = args[0]          self.lock.acquire()          try:               return func(*args, **kv)          finally:               self.lock.release()    return wrapperclass Foo(object):       def __init__(self, …):              self.lock = threading.Lock()       @sync       def  interface1(self, …):              do something       @sync       def  interface2(self, …):              do something