在開始前，會需要先具備Scope的基本觀念：Python變數範圍 – Scope
Closure
在函數執行時，會建立一個local scope，當函數執行完，這個local scope並不會被清除——而且只要你知道怎麼再次訪問，它都會確保你訪問得到其中的變數
Decorator
decorator的概念即是透過closure的特性，將傳入的函式經裝飾後回傳一介面，如以下範例：
經裝飾後回傳都會是同一個介面，這樣會導致debug的困難：
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@counter def add(a, b): return a+b @counter def mul(a, b): return a*b adder = add() multer = mul() adder.__name__ == multer.__name__ == 'inner' # True |
可以用built-in的wraps來處理，wraps是decorator，一樣要把函式傳入
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from functools import wraps def counter(fn): @warps(fn) def inner(*args, **kwargs): # do someting return inner |
decorator可以堆疊，以下這個範例其實只是做了auth(log(f))這樣的處理
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def auth(func): # do something def log(func): # do something # check authorization first @auth @log def f(): # do something |
Decorator Factory
至於decorator乍看之下可以傳額外的參數，其實只是再多封裝了一層decorator：
Decorator Class（用於decorator的類別）
此外，我們也能透過callable物件來製作decorator
Class Decorator （用來裝飾類別的decorator）
Python的monkey paching特性(在程式的runtime能隨意更改物件屬性)，我們也可以透過decorator來裝飾類別
其他範例：
functools.totoal_ordering
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def total_ordering(cls): """Class decorator that fills in missing ordering methods""" # Find user-defined comparisons (not those inherited from object). roots = [op for op in _convert if getattr(cls, op, None) is not getattr(object, op, None)] if not roots: raise ValueError('must define at least one ordering operation: < > <= >=') root = max(roots) # prefer __lt__ to __le__ to __gt__ to __ge__ for opname, opfunc in _convert[root]: if opname not in roots: opfunc.__name__ = opname setattr(cls, opname, opfunc) return cls |