Question

这很难。我想不仅动态创建方法，还想将装饰器与它们相关联。这就是我试过的

import inspect
import types

class Dynamo(object):
    pass

def call_me_dec(func):
    print 'I am here'
    return func

def add_dynamo(cls,i):
    # @call_me_dec
    def innerdynamo(self):
        print "in dynamo %d" % i
        return i

    innerdynamo.__doc__ = "docstring for dynamo%d" % i
    innerdynamo.__name__ = "dynamo%d" % i
    setattr(cls, innerdynamo.__name__, innerdynamo)

def add_decorators(cls):
    for name, fn in inspect.getmembers(cls):
        if isinstance(fn, types.UnboundMethodType):
            setattr(cls, name, call_me_dec(fn))

for i in range(2):
    add_dynamo(Dynamo, i)

add_decorators(Dynamo)

d=Dynamo()
d.dynamo0()
d.dynamo1()

输出结果为：

    I am here
    I am here
    in dynamo 0
    in dynamo 1

预期产出：

    I am here
    in dynamo 0
    I am here
    in dynamo 1

请解释为什么会发生这种情况，如何才能获得理想的结果？

Answer 1

您看到的是因为装饰器代码是在创建装饰函数时调用的，而不是在调用函数时调用的。如果你想让代码在调用时运行，你需要让装饰器返回一个调用装饰方法的可调用（通常是一个闭包）。例如：

def call_me_dec(func):
    print 'Decorating %s' % func
    def func_wrapper(*args, **kwargs):
        print 'Calling %s' % func
        return func(*args, **kwargs)
    return func_wrapper

装饰器语法只是语法糖。记住：

def func():
    pass
func = deco(func)

相当于

@deco
def func():
    pass

无论哪种方式，您最终都会在本地名称空间中使用func标签，该标签引用从func传递的deco作为明确定义的deco返回的对象。 Decorator语法捆绑了一些额外的检查（比如确保{{1}}之间的输入和输出始终是callables），但基本上，如果某些东西在示例1中以给定的方式工作，它将在示例2中以这种方式工作。

使用Python中的装饰器创建动态方法

1 个答案: