python学习之aop装饰模式

实际开发过程当中可能要对某些方法或者流程做出改进，添加监控，添加日志记录等
所以我们要去改动已有的代码，自己的或者别人的，但改动后测试不周会引发不可控的异常，aop 模式解决了这类问题
引发重复代码大量积累，装饰器解决了些类问题

import functools

#采用functools.wraps的目的是为了使装饰器返回的类型始终是func的类型，否则将返回嵌套高阶函数的中的类型，例如返回的是wraper
#采用参数*args ,**kw是解决函数多参数的问题
def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print ‘call %s():‘ % func.__name__
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

#修饰器参数的情况
def logger(pram):
    def log(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print ‘call %s(): and parsms is %s‘ %(func.__name__,pram);
            return func(*args, **kw);
        return wrapper;
    return log;

@log
def showMesage(name,age):
    print("my name is {0} and my age is {1}".format(name,age));

@logger("hello")
def getMessage(name,age):
    print("my name is {0} and my age is {1}".format(name,age));

#添加多个修饰器来拓展所需的功能
@log
@logger("hello15466")
def recieveMessage(name,age):
    print("my name is {0} and my age is {1}".format(name,age));

if __name__==‘__main__‘:
    showMesage("ddd",21);
    getMessage("aaa",43);
    recieveMessage("ccc",34);