学习了函数实现的 Python 装饰器后，关于装饰器的内容还没完。Python 装饰器还是属于元编程的范畴，一谈到元(Meta), 元编程，往往能用简单的方式实现比较神奇的效果 -- 小渣男的非死不可除外。Python 还允许用类来实现装饰器，原理上就是能让 Python 对象函数用，见之前的一篇 Python 对象当函数使用及动态添加方法。关键就是类实现__call__函数，对象就变成callable, 与函数的装饰器实现归纳起来就是：一个 Python 类型能不能用 @ 当作装饰器来用只需看它是否是callable。1class Duck: 2 def __call__(self): 3 print('quack') 4 5duck = Duck() 6print(callable(duck)) # True 7duck()
而且因为有了类，带属性的装饰器也会更简单，装饰器的属性就是构造函数的参数。还是来看怎么用类重新实现前面的my_decorator装饰器 Read More- 刚刚完成 由 Python 的 Ellipsis 到 *, /, *args, **kwargs 函数参数, 又回想起在 熟悉和应用 Python 的装饰器，关于带属性的装饰器一直未交代，安心不下来，Python 中带属性的装饰器用得非常普遍，如 Flask 的
@app.route('/')。
我们一看到 Python 的装饰器(Decorator) 会很直截的与 Java 的注解(Annotation) 联系起来，其实除了都用@符号外是存在很大区别的。正如它们被翻译成的中文名那样，Java 的注解在一定程度上就是一个注释，只要没有注解处理器处理它们就可以被忽略，Java 要用反射来处理注解。而 Python 的装饰器更象是代理，函数一旦被装饰后，调用目标函数时是无法挣脱装饰器函数的控制的，是硬核的。 Read More Python 在语法上除了冒号与强制缩进外其实也没有太多令人眼前一亮的东西，倒是它的装饰器(Decorator) 值得玩味。初读 《THE Quick Python Book》一书，关于 Decorator(装饰器) 这一节匆匆而过，只是觉得它像 Java 注解一样的东西，没太细究。后来慢慢看到还是不少地方在用装饰器，如 Python 的属性
@property,@name_attr.setter, 还有 Flask 中用于定义路由的@app.route('/')等。因此还是有必要花些功夫去更深入的了解 Python 的装饰器，从目前对装饰器的理解，它兼具 Java 的注解与代理的功能，而且比 Java 中自定义注解的处理与动态代理的实现要简单的多，甚至不需要特别牵涉到到面向方面的编程这么一个专门的概念。Python 的装饰器并非指的设计模式中的装饰器模式，Python 的装饰器主要还是关于代理，或叫方法拦截，切面的。
装饰器简单说来就是一个高阶函数，即一个函数作为另一个函数的参数，比如说函数 A 作为函数 B 的参数，然后函数 B 的实现有能力决定实际调用 A 的前后作点手脚，甚至压根不调用 A。由此，装饰器完全可以实现面向方面的 @Before, @After, @Around, @AfterReturning, @AfterThrowing 所有语义。
Python 中的函数像 JavaScript 的一样是头等对象(first-class objects)，所以函数本身可以作为参数任意传递，一个函数也可以返回另一个函数。Python 的函数中还允许用相同的
def func():...语法定义内部函数。 Read More