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第1章课程介绍
视频：1-1 课程介绍(02:45)

Python编写有参数的decorator

考察上一节的 @log 装饰器：

def log(f):
    def fn(x):
        print('call ' + f.__name__ + '()...')
        return f(x)
    return fn

发现对于被装饰的函数，log打印的语句是不能变的（除了函数名）。

如果有的函数非常重要，希望打印出'[INFO] call xxx()...'。
有的函数不太重要，希望打印出'[DEBUG] call xxx()...'。
这时，log函数本身就需要传入'INFO'或'DEBUG'这样的参数，类似这样：

@log('DEBUG')
def my_func():
    pass

把上面的定义翻译成高阶函数的调用，就是：

my_func = log('DEBUG')(my_func)

上面的语句看上去还是比较绕，再展开一下：

log_decorator = log('DEBUG')
my_func = log_decorator(my_func)

上面的语句又相当于：

log_decorator = log('DEBUG')
@log_decorator
def my_func():
    pass

所以，带参数的log函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数，相当于是在原有的二层嵌套里面，增加了一层嵌套：

def log(prefix):
    def log_decorator(f):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('[{}] {}()...'.format(prefix, f.__name__))
            return f(*args, **kw)
        return wrapper
    return log_decorator

@log('DEBUG')
def test():
    pass
test()

执行结果：

[DEBUG] test()...

对于这种三层嵌套的decorator定义，你可以先把它拆开：

# 标准decorator:
def log_decorator(f):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('[{}] {}()...'.format(prefix, f.__name__))
        return f(*args, **kw)
    return wrapper
return log_decorator

# 返回decorator:
def log(prefix):
    return log_decorator(f)

任务

上一节的@performance只能打印秒，请给 @performace 增加一个参数，允许传入's'或'ms'：

@performance('ms')
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

?不会了怎么办

要实现带参数的@performance，就需要实现：

my_func = performance('ms')(my_func)

需要三层嵌套的decorator来实现。

参考答案：

import time
def performance(unit):
    def perf_decorator(f):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            t1 = time.time()
            r = f(*args, **kwargs)
            t2 = time.time()
            t = (t2 - t1) * 1000 if unit == 'ms' else (t2 - t1)
            print('call {}() in {} {}'.format(f.__name__, t, unit))
            return r
        return wrapper
    return perf_decorator

@performance('ms')
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
factorial(10)

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