这篇文章主要介绍了Python如何将装饰器定义为类，文中讲解非常细致，代码帮助大家更好的理解和学习，感兴趣的朋友可以了解下
问题
你想使用一个装饰器去包装函数，但是希望返回一个可调用的实例。 你需要让你的装饰器可以同时工作在类定义的内部和外部。
解决方案
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。 例如，下面的代码定义了一个类，它在其他函数上放置一个简单的记录层：
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)
你可以将它当做一个普通的装饰器来使用，在类里面或外面都可以：
@Profiled def add(x, y): return x + y class Spam: @Profiled def bar(self, x): print(self, x)
在交互环境中的使用示例：
>>> add(2, 3) 5 >>> add(4, 5) 9 >>> add.ncalls 2 >>> s = Spam() >>> s.bar(1) 1 >>> s.bar(2) 2 >>> s.bar(3) 3 >>> Spam.bar.ncalls 3
讨论
将装饰器定义成类通常是很简单的。但是这里还是有一些细节需要解释下，特别是当你想将它作用在实例方法上的时候。
首先，使用 functools.wraps() 函数的作用跟之前还是一样，将被包装函数的元信息复制到可调用实例中去。
其次，通常很容易会忽视上面的 __get__() 方法。如果你忽略它，保持其他代码不变再次运行， 你会发现当你去调用被装饰实例方法时出现很奇怪的问题。例如：
>>> s = Spam() >>> s.bar(3) Traceback (most recent call last): ... TypeError: bar() missing 1 required positional argument: 'x'
出错原因是当方法函数在一个类中被查找时，它们的 __get__() 方法依据描述器协议被调用， 在8.9小节已经讲述过描述器协议了。在这里，__get__() 的目的是创建一个绑定方法对象 (最终会给这个方法传递self参数)。下面是一个例子来演示底层原理：
>>> s = <strong style="color:transparent">来源gao@daima#com搞(%代@#码@网</strong>Spam() >>> def grok(self, x): ... pass ... >>> grok.__get__(s, Spam) <bound method spam.grok of > >>>
__get__() 方法是为了确保绑定方法对象能被正确的创建。 type.MethodType() 手动创建一个绑定方法来使用。只有当实例被使用的时候绑定方法才会被创建。 如果这个方法是在类上面来访问， 那么 __get__() 中的instance参数会被设置成None并直接返回 Profiled 实例本身。 这样的话我们就可以提取它的 ncalls 属性了。
如果你想避免一些混乱，也可以考虑另外一个使用闭包和 nonlocal 变量实现的装饰器，这个在9.5小节有讲到。例如：
import types from functools import wraps def profiled(func): ncalls = 0 @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): nonlocal ncalls ncalls += 1 return func(*args, **kwargs) wrapper.ncalls = lambda: ncalls return wrapper # Example @profiled def add(x, y): return x + y
这个方式跟之前的效果几乎一样，除了对于 ncalls 的访问现在是通过一个被绑定为属性的函数来实现，例如：
>>> add(2, 3) 5 >>> add(4, 5) 9 >>> add.ncalls() 2 >>>
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